Une solution Big Data pour traquer la fraude dans une salle de Poker en ligne

Un des points fondamentaux de la gestion d’une salle de poker en ligne concerne l'intégrité du site et la confiance des clients. Les joueurs doivent être totalement sûrs qu'ils sont protégés contre la fraude. Toute publicité négative sur ce sujet a un impact direct et immédiat sur la fidélisation de la clientèle, la capacité d'attirer de nouveaux clients, et le chiffre d’affaires. La difficulté ici vient du volume des données à traiter, de la complexité des analyses, de la difficulté de détecter toutes formes de fraude et des coûts afférents. En fonction de l’activité, l'augmentation rapide des volumes de données et les exigences analytiques peuvent impliquer des coûts d'infrastructure accrus et une baisse de la marge globale.

Des fraudes ont lieu dans les salles de Poker en ligne et ne sont pas détectées du fait des faibles capacités d'analyse. L'ampleur même du problème est le plus souvent inconnu. Il est difficile, voire impossible d’identifier de nombreux types de fraude : la connivence entre joueurs, la pratique des multi-comptes, le contournement des systèmes de prévention des déconnections intempestives, l’utilisation de logiciels d’assistance, le changement de joueur physique donc de style de jeu, l’utilisation d’un cheval Troie pour voir les cartes cachées des adversaires, etc. …

La détection des fraudes nécessitent de traiter beaucoup de données et prend du temps, il faut travailler par itération de question en réponse avec des cycles très longs pour aboutir. Au final il est difficile de traquer les fraudes sophistiquées et de nombreuses actions frauduleuses ne sont pas repérées. Cependant il est possible d’identifier les joueurs qui jouent souvent ensemble et sont susceptibles d’être de connivence, qui ont déjà fait des déconnexions intempestives, qui ont joué plus de 500 mains, etc.

En utilisant une plateforme analytique Aster Data, Full Tilt Poker a pu améliorer considérablement sa traque de la fraude, en particulier en pouvant prendre en compte dans les analyses le détail des mains jouées. Précédemment le traitement de ces données étaient long, transfert d’un serveur à un autre, décompression via des traitements par lot et au final l’analyse de sept jours de fraude prenait une semaine au rythme de 1200 mains par seconde. Avec la solution Aster Data, les transferts sont supprimés, les traitements sont massivement parallélisés sur un ensemble de serveurs low cost et l’analyse de sept jours de données prend 15 minutes au rythme de 140 000 mains par seconde.

De plus la plateforme analytique Aster Data est capable d’exécuter des algorithmes sophistiqués et de détecter des actions frauduleuses dans de très grands ensembles d’événements. Full Tilt Poker a pu observer que des requêtes qui prenaient 90’ prennent maintenant 90’’. Des requêtes qui n’aboutissaient pas, s'exécutent généralement en moins d’1 heure. Ces capacités ont permis de donner accès aux données, via des requêtes SQL, à tous les analystes de la société.

En résumé, la solution Big Data d’Aster a permis d’identifier des formes de fraude jusque-là non détectées, de réduire considérablement les temps des cycles d’analyse, de faire progresser extraordinairement les performances en particulier pour le traitement des mains, d’autoriser des analyses plus profondes des fraudes sophistiquées, de mieux répondre aux exigences de traque du blanchiment d’argent, de fournir aux joueurs de nouveaux services de personnalisation des prestations, d’améliorer le reporting interne concernant l’activité de la salle de Poker, tout en réduisant le TCO du système (matériel, maintenance, SAN, personnel, réseau).

Pour aller plus loin sur les capacités analytiques de la solution Teradata Aster vous pouvez utilement consulter cette page : http://www.asterdata.com/solutions/big-data-analytics-discovery.php