От $21 до $1 095+ — средняя стоимость одного незамеченного фрода в iGaming

По данным отраслевых метрик, один пропущенный фродовый аккаунт обходится платформам от $21 до более чем $1 095 — иногда всего за несколько часов работы такого игрока.

Механика выглядит типично: игрок проходит регистрацию и базовые проверки, получает welcome-оффер, делает депозит и демонстрирует поведение, не вызывающее подозрений. Спустя время появляются новые схожие аккаунты — одинаковые устройства, паттерны и логика действий.

Большинство систем классифицируют их как легитимных пользователей: бонусы списываются, депозиты с украденных карт проходят, chargeback’ов на первом этапе нет. В отчетах — тишина.

Через несколько недель платформа фиксирует просадку по марже:

• ROI ниже прогнозов
• LTV не сходится
• бонусная экономика искажена
• нагрузка на саппорт растёт

Проблема обнаруживается с задержкой, потому что активность фродеров выглядит как нормальная игровая динамика. Это и есть False Negative (FN) — фрод, который проходит незамеченным.

Диапазон $21–$1 095+ формируется из нескольких факторов:
невозвращённые депозиты с украденных карт;
бонусы и промо, уходящие сразу в минус;
операционные затраты на ручные проверки и поддержку;
искажённые показатели ROI, ARPU и LTV.

Важно понимать, что FN почти никогда не является единичным случаем. Если один аккаунт успешно проходит фильтры, следом проходят десятки. Потери накапливаются постепенно, без алертов и без сигналов в отчётах по платежам.

По последствиям undetected fraud часто наносит больший ущерб, чем chargeback. Chargeback — фиксируемая потеря. FN влияет сразу на несколько зон: платежи, промо-бюджет, аналитику рисков и оценку качества трафика.

Как реагирует рынок?

Операторы отказались от жёстких статических правил. Запрос один — снижать FN без роста FP, не блокировать легитимных игроков и сохранять маржу.

Как Frogo решает задачу?

• поведенческий анализ игрока;
• Device Fingerprint;
• выявление мультиаккаунтов;
• графовые связи между устройствами и аккаунтами;
• AI-модели, адаптированные под ГЕО и тип трафика;
• анализ и фильтрация в реальном времени.

Подход Frogo позволяет выявлять системный фрод до того, как он начинает искажать финансовые метрики и съедать маржу.