Guia de Integração para Casas de Apostas

34 regras de detecção de fraude prontas para uso

Compliance COAF, prevenção de MED/chargeback, detecção de multi-contas, abuso de bônus e mais — com decisões em tempo real em 50-100ms.

34
Regras pré-configuradas
8
Event types
<100ms
Latência de decisão
11
Módulos de enriquecimento

Prevenção de Chargeback e MED

Chargebacks e contestações via MED (Mecanismo Especial de Devolução do PIX) são um dos maiores custos operacionais de casas de apostas. Cada contestação gera perda financeira direta, custos administrativos e risco regulatório. O nCorp Guard atua em duas frentes: prevenção proativa e detecção antecipada.

Bloqueio antes do prejuízo

Transações de alto risco (depósitos suspeitos, saques incompatíveis, padrões de lavagem) são bloqueadas ou desafiadas antes de serem processadas — evitando o chargeback na origem.

Detecção de jogadores de risco

O sistema identifica apostadores com alto potencial de MED: perdas acumuladas elevadas, spikes de depósito seguidos de perdas, e padrões de "chase losses" — comportamentos que precedem contestações.

Proteção do faturamento

Regras dedicadas monitoram ROI negativo, volume de perdas e ciclos depósito-saque sem apostas — padrões clássicos que antecedem solicitações de MED e chargebacks de cartão.

Regras dedicadas: O nCorp Guard inclui uma categoria inteira de regras focadas em prevenção de chargeback e MED — monitorando perdas acumuladas, spikes de depósito, ROI negativo extremo, chase losses e chargebacks de apostadores ativos. Todas configuráveis para a realidade da sua operação.

Como funciona

Envie eventos, receba decisões em tempo real

1. Envie o evento

Envie eventos via API REST (JSON). Cada evento contém entity_id, event_type e properties com os dados relevantes da transação.

2. Enriquecimento + Regras

O evento é enriquecido com 11 módulos (IP, device, velocidade, histórico, ML) e avaliado contra as 34 regras em paralelo.

3. Decisão instantânea

Em menos de 100ms, você recebe a decisão (allow/challenge/deny), score, regras ativadas e ações recomendadas.

Etapa Latência
Decisão completa (end-to-end) 50-100ms
Avaliação de regras <10ms
Enriquecimento de dados <50ms
Inferência ML <10ms

Event Types

8 tipos de evento cobrindo todo o ciclo do apostador

As 34 Regras Padrão

Organizadas em 8 categorias, cobrindo todo o ciclo de fraude em apostas

Totalmente personalizável: Todas as regras, thresholds, scores e ações podem ser ajustadas para a realidade da sua operação. As regras abaixo são o ponto de partida recomendado.

Apostas Suspeitas

8 regras

# Regra Condição Ações Score
R01 Novo Usuário Aposta Alta stake > R$5.000 E total_bets < 10 alerta, review, criar caso 200
R02 Desvio de Stake Anômalo desvio_padrão > 3x E total_bets ≥ 10 alerta, flag 150
R03 Parlay Complexo Stake Alta ≥5 seleções E stake > R$2.000 alerta, review, caso 180
R04 Velocidade Excessiva >30 apostas/hora alerta, challenge 200
R05 Horário Incomum + Alta Stake stake > R$1.000 em horário atípico alerta, flag 80
R06 Taxa de Vitória Suspeita win_rate > 65% com > 20 apostas alerta, criar caso 170
R07 Odds Extremas + Payout Alto odds > 15x com payout_ratio > 20x alerta, review 140
R08 Aposta Valor Extremo stake > R$50.000 alerta, review, challenge, caso 300

Fraude Financeira

4 regras

# Regra Condição Ações Score
R09 Depósito Alto Sem Atividade depósito > R$10k com < 5 apostas alerta, review, caso 250
R10 Saques Excedem Depósitos saques > R$5k com depósitos < R$2.5k alerta, review 160
R11 Múltiplos Depósitos Rápidos > 5 depósitos/hora alerta, challenge, caso 200
R12 Saque Alto Usuário Novo saque > R$5k com < 20 eventos alerta, review, challenge 180

PLD/AML — Compliance COAF

5 regras

# Regra Condição Ações Score
R13 Structuring Detectado depósitos fracionados < R$10.000 bloquear, caso, escalar 400
R14 Structuring Score Elevado score ≥ 40 alerta, flag 100
R15 Volume 24h acima COAF total depositado > R$50k/24h alerta, caso, escalar 350
R16 Ciclo Depósito-Saque > 8 tx/24h com < 3 apostas alerta, review, caso 200
R17 ROI Consistente Acima Normal ROI > 30% com > 50 apostas alerta, caso 160

Prevenção Chargeback / MED

5 regras

# Regra Condição Ações Score
R18 MED Risk - Perdas Altas perdas > R$5k com > 30 apostas alerta, flag 120
R19 Spike de Perdas 24h stake > R$10k/24h, win_rate < 30% alerta, caso 180
R20 ROI Muito Negativo ROI < -60% com > 20 apostas alerta, flag 130
R21 Chargeback Apostador Ativo chargeback com > 10 apostas bloquear, caso, escalar 500
R22 Chase Losses depósito após > 10 perdas alerta, flag 80

Multi-Contas

3 regras

# Regra Condição Ações Score
R23 Dispositivo Compartilhado > 3 usuários no mesmo device_id alerta, challenge, caso 220
R24 IP Compartilhado > 5 usuários no mesmo IP alerta, flag 100
R25 Viagem Impossível deslocamento impossível alerta, challenge, caso 300

Abuso de Bônus

2 regras

# Regra Condição Ações Score
R26 Reivindicações Excessivas > 5 bônus resgatados alerta, flag, review 100
R27 Saque Rápido Após Bônus bônus ativo e < 15 apostas alerta, review, challenge 140

Segurança de Conta

4 regras

# Regra Condição Ações Score
R28 Bot Detectado user_agent indica automação bloquear, caso 500
R29 Novo Dispositivo + Valor Alto > R$5k de device novo alerta, challenge 150
R30 IP Novo com Saque Alto > R$3k de IP novo alerta, challenge 160
R31 Registro + Depósito Rápido > 3 eventos em 5 min alerta, challenge 170

Cassino / Jogos

3 regras

# Regra Condição Ações Score
R32 Jogo Automatizado > 60 rodadas/minuto alerta, bloquear, caso 250
R33 Sequência Vitórias Suspeita > 10 vitórias consecutivas alerta, review, caso 180
R34 Sessão Longa + Perda Alta > 4h com perda > R$20k alerta, flag 90

Machine Learning

Graph Neural Networks treinadas com dados da sua operação

GNN Ensemble para Detecção de Fraude

O nCorp Guard utiliza um ensemble de Graph Neural Networks (GNNs) treinadas com dados reais da sua operação. Os modelos identificam padrões complexos de fraude que regras determinísticas não conseguem capturar — como redes de conluio, fraude em anel, e evolução gradual de comportamento fraudulento.

Composição do Score Final

40%
Machine Learning
GNN Ensemble
30%
Regras
34 regras ativas
20%
Velocidade
Anomalias de ritmo
10%
Histórico
Perfil do usuário

Modelos do Ensemble

GTAN

40%

Graph Transformer Attention Network. Captura relações complexas entre entidades usando mecanismos de atenção em grafos de transações.

Detecta: redes de conluio, multi-contas vinculadas

RGTAN

35%

Risk-aware Graph Transformer Attention Network. Extensão do GTAN com consciência de risco, ponderando conexões por nível de suspeita.

Detecta: propagação de risco, fraude em cadeia

HOGRL

25%

Higher-Order Graph Representation Learning. Analisa subgrafos e motifs para encontrar padrões estruturais de fraude organizada.

Detecta: fraude em anel, padrões organizados

Detecção de Anomalias

Além das GNNs, o sistema utiliza modelos não-supervisionados para detectar comportamentos anômalos sem necessidade de labels.

Isolation Forest

Detecta outliers multidimensionais em features como stake, frequência e horário. Eficiente com poucos dados.

Autoencoder

Aprende representação compacta do comportamento normal. Alto erro de reconstrução = comportamento anômalo.

Inferência em Cascata

T1

LightGBM

~70% dos eventos

Modelo rápido que resolve a maioria dos casos com alta confiança. Latência < 2ms.

T2

Anomaly Detection

~20% dos eventos

Isolation Forest + Autoencoder para casos incertos. Latência < 5ms.

T3

GNN Ensemble

~10% dos eventos

Ensemble completo (GTAN + RGTAN + HOGRL) para os casos mais complexos. Latência < 10ms.

Feedback Loop Contínuo

Os modelos melhoram continuamente com feedback da sua operação. Cada decisão revisada alimenta o pipeline de retreino, garantindo que o sistema se adapte à evolução dos padrões de fraude.

1
Evento processado
2
Decisão aplicada
3
Feedback recebido
4
Label criado
5
Modelo retreinado
6
Deploy automático

O que o ML detecta

Redes de conluio

Grupos de contas coordenadas que apostam em conjunto para manipular odds ou explorar arbitragem.

Fraude em anel

Transferências circulares entre contas para lavar dinheiro ou obscurecer a origem dos fundos.

Account takeover sutil

Mudanças graduais de comportamento que indicam comprometimento de conta, sem triggers óbvios.

Abuso de promoções

Padrões sofisticados de exploração de bônus que escapam de regras simples de threshold.

Lavagem via apostas

Uso de apostas de baixo risco para converter fundos ilícitos em ganhos aparentemente legítimos.

Evolução de padrões

Adaptação a novos métodos de fraude conforme fraudadores mudam suas técnicas ao longo do tempo.

130+ features extraídas

Transacionais (stake, odds, payout) Temporais (hora, dia, frequência) Velocidade (contagens em janelas) Geográficas (IP, lat/lng, distância) Dispositivo (fingerprint, user_agent) Comportamentais (padrões de jogo) Financeiras (ROI, win_rate, losses) Risco (chargebacks, flags anteriores) Grafo (centralidade, clustering) Agregadas (médias, desvios, percentis)

Fluxo de Integração

Quais eventos usar de forma síncrona vs assíncrona

Síncrono

POST /decisions

Use para eventos que precisam de uma decisão imediata (allow/challenge/deny) antes de processar a ação do usuário.

bet
allow / challenge / deny
deposit
allow / challenge
withdrawal
allow / challenge / deny

Assíncrono

POST /events

Use para eventos que alimentam o perfil do usuário e habilitam regras que dependem de histórico e métricas acumuladas.

bet_result
alimenta win_rate, ROI, losses
login
device/IP tracking
bonus_claim
alimenta total_bonuses
game_round
sessão de cassino
chargeback
score máximo (500)

Cobertura de Regras por Event Type

Event Type Regras diretas Regras indiretas Total
bet 13 13
bet_result 0 6 (win_rate, ROI, losses) 6
deposit 9 9
withdrawal 6 6
chargeback 1 1
bonus_claim 1 1 (total_bonuses) 2
game_round 3 3
login 3 3

Decisões e Thresholds

Como o sistema responde às suas requisições

ALLOW

Score total: 0 — 99

Transação aprovada automaticamente. Nenhuma regra de alto risco foi ativada. O evento é registrado normalmente para análise futura.

CHALLENGE

Score total: 100 — 499

Risco moderado detectado. Recomenda-se solicitar verificação adicional (2FA, selfie, documento) antes de aprovar.

DENY

Score total: 500+

Alto risco. Transação deve ser bloqueada. Caso criado automaticamente para investigação. Pode gerar escalação para compliance.

Resposta detalhada

Cada resposta inclui: decisão (allow/challenge/deny), score total, lista de regras ativadas com scores individuais, ações recomendadas, e dados de enriquecimento (IP geolocation, device info, velocidade).

Feedback loop para ML

Envie feedback (fraud_confirmed / legitimate) via API para cada decisão. Isso alimenta o retreino dos modelos de ML, melhorando a precisão continuamente e reduzindo falsos positivos.

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