Fraude está distorcendo os números de crescimento do seu iGaming?
Em entrevista à Group-IB, a especialista Sarah Psaila argumenta que a fraude no setor de iGaming — sobretudo abuso de bônus e contas múltiplas coordenadas — já não aparece só como perda direta, mas como distorção silenciosa de métricas de aquisição e fidelidade que levam operadores a tomar decisões de marketing equivocadas. O abuso de bônus sozinho responde por mais de 60% da fraude no setor e pode consumir até 15% da receita anual.
A Group-IB publicou uma entrevista com Sarah Psaila, sua Head of Gaming, sobre um problema que costuma passar despercebido em relatórios de performance: fraude no iGaming não é apenas perda financeira direta, mas também um fator que infla artificialmente métricas de aquisição e engajamento, levando operadores a interpretar atividade fraudulenta como crescimento real do negócio.
O abuso de bônus é apontado como a modalidade mais relevante, respondendo por mais de 60% da fraude no setor e capaz de consumir até 15% da receita anual de um operador. Ele costuma ser executado por redes de contas coordenadas — muitas vezes controladas por um mesmo grupo, compartilhando dispositivos e padrões comportamentais — que abrem múltiplos cadastros para capturar bônus de boas-vindas repetidamente. A isso soma-se fraude de aquisição via cliques de bots e tráfego de baixíssima intenção que infla o funil de marketing, além do uso crescente de identidades sintéticas geradas por IA capazes de passar em verificações cadastrais básicas.
O dano estratégico descrito por Psaila é de segundo grau: como a fraude se disfarça de crescimento, operadores acabam realocando orçamento de marketing para canais de aquisição que, na prática, estão sendo explorados por redes fraudulentas — desperdiçando investimento e tomando decisões de produto baseadas em dados contaminados.
A recomendação da Group-IB é tratar antifraude como inteligência contínua, não checagem pontual no cadastro: monitorar comportamento em tempo real durante toda a sessão, analisar relacionamentos entre contas (não validar cada uma isoladamente) e manter modelos de risco que evoluem com o tempo, combinando fingerprinting de dispositivo, análise cross-channel e sinais biométricos para separar jogador legítimo de rede fraudulenta.