Die Digitalisierung von Glücksspiel und digitalem Entertainment hat einen der dynamischsten Märkte Europas geschaffen – und gleichzeitig eine große Angriffsfläche für Betrug. Der europäische Glücksspielmarkt wird für 2024 auf rund 123 Milliarden Euro geschätzt; davon entfallen knapp 48 Milliarden Euro auf Online-Angebote wie Sportwetten, virtuelle Slots oder Online-Poker. Parallel dazu belief sich der Schaden durch Zahlungsbetrug in Europa allein 2022 auf rund 4,3 Milliarden Euro; im ersten Halbjahr 2023 kamen nochmals 2 Milliarden Euro hinzu.
Gerade im Gambling-Umfeld, das in vielen Risikomodellen als „High Risk“-Kategorie geführt wird, ist die Frage: Wie nutzen Betreiber IoT-Daten, um Betrug zu bekämpfen, ohne die Customer Journey kaputtzumachen?
Hintergrund: Betrugsnetzwerke als Weckruf für die Branche
Wie professionell Online-Betrug inzwischen organisiert ist, zeigt ein aktueller Fall: Im Herbst 2025 meldeten deutsche Ermittler gemeinsam mit BaFin und dem BKA die Zerschlagung eines globalen Online-Betrugsnetzwerks. Die Gruppe soll zwischen 2016 und 2021 Kreditkartendaten von mehr als 4 Millionen Opfern in 193 Ländern missbraucht und über 19 Millionen Fake-Abos verkauft haben – Schaden: mehr als 300 Millionen Euro.
Auffällig aus B2B-Sicht:
- Die Täter nutzten professionell gestaltete Websites, die seriöse Abo- oder Entertainment-Plattformen imitierten.
- Mehrere Zahlungsdienstleister und Shell-Firmen waren eingebunden, um Transaktionen zu verschleiern.
Für Betreiber von Gambling- und Entertainment-Plattformen ist das ein Lehrstück: Betrug findet selten isoliert statt. Er nutzt die gleiche digitale Infrastruktur, die auch für legitime Geschäftsmodelle typisch ist – Web, Apps, Payment-Provider, IoT-Geräte. Wer sein Fraud-Management nicht als integralen Teil dieser Infrastruktur denkt, läuft hinterher.
Warum IoT-Daten im Gambling-Umfeld strategisch werden
Im digitalen Gambling sind praktisch alle Endgeräte IoT-Knoten: Smartphones, Tablets, Smart-TVs, Konsolen, ja sogar vernetzte Terminals in Spielhallen.
Diese Geräte liefern Signale, die sich in modernen Risk-Engines nutzen lassen:
- Device-Fingerprinting (Hardware- und Software-Merkmale eines Geräts) ermöglicht es, wiederkehrende Muster und Fraud-Ringe zu erkennen.(trustdecision.com)
- Verhaltensbiometrie (Tippgeschwindigkeit, Scroll-Verhalten, Touch-Muster) kann automatisierte Bots von echten Nutzern unterscheiden.(experian.de)
- Kontextdaten wie Geolocation, Netzwerktyp oder ungewöhnliche Device-Wechsel lassen sich für Echtzeit-Risikobewertungen nutzen.(Plaid)
Damit verschiebt sich der Fokus: Weg von statischen Regeln („Alle Zahlungen über Betrag X prüfen“) hin zu dynamischen, kontextsensitiven Scorings, die die gesamte IoT-Umgebung des Nutzers einbeziehen.
Kreditkartenzahlungen als Risiko-Hotspot – besonders online
Nach Angaben der Europäischen Zentralbank entfielen 2020 und 2021 jeweils rund 84 % des Gesamtwerts aller Kartenbetrugsfälle mit in SEPA ausgegebenen Karten auf Card-not-present-Transaktionen – also Zahlungen ohne physisch vorliegende Karte, typischerweise im E-Commerce und in Online-Diensten. Insgesamt lag der Anteil von Kartenbetrug am gesamten Wert aller Kartenzahlungen 2021 damit bei nur 0,028 %.
Parallel dazu zeigen Branchenanalysen aus dem Zahlungsverkehr:
- In der Kategorie „Digital Goods & Subscription Services“ ist die Chargeback-Rate zwischen 2023 und 2024 um rund 59 % von 0,34 % auf 0,54 % gestiegen – also nahezu der von dir genannte Anstieg um 60 %.
- In „High-Risk“-Vertikalen wie Gaming, Gambling und Krypto liegen die durchschnittlichen direkten Chargeback-Beträge bei etwa 99 US-Dollar pro Streitfall; inklusive Gebühren, operativem Aufwand und verlorenen Umsätzen werden Gesamtkosten von 288–371 US-Dollar pro Disput veranschlagt.
Für Betreiber bedeutet das: Kreditkartenzahlungen sind gleichzeitig umsatzkritisch (hohe Akzeptanz bei Nutzern) und risikoreich (Fraud, Friendly Fraud, Chargebacks).
In Deutschland kommt zusätzlich die regulatorische Ebene hinzu. Mit dem Glücksspielstaatsvertrag 2021, der am 1. Juli 2021 in Kraft getreten ist, wurden u. a. Online-Slots und Online-Poker bundesweit legalisiert und ein einheitlicher Rahmen mit strengen Vorgaben zu Einzahlungslimits, Spielersperrsystem (OASIS), Werbung und Lizenzierung geschaffen. Das verschiebt die Erwartungen an Payment-Anbieter: Regelkonformität, Nachvollziehbarkeit und Betrugsprävention müssen „by design“ eingebaut sein.
Vom Risiko zur Nutzerperspektive: Kreditkarte im deutschen Markt
Trotz Wallets, Instant Payments und Prepaid-Lösungen bleibt die Kreditkarte eine zentrale Zahlungsart – gerade für deutsche Nutzer, die internationale Angebote im Gambling- und Entertainment-Bereich nutzen.
Aus Produktsicht ist wichtig zu verstehen, wie Endkunden diese Angebote vergleichen: Sie achten auf Limits, Gebühren, Bearbeitungszeiten bei Auszahlungen, KYC-Prozesse und Support. Ratgeberformate zu Kreditkarten-basierten Casinos spiegeln genau diese Kriterien wider. Ein Beispiel sind spezialisierte Übersichten zu Kreditkarten Casinos für Deutsche, die die Landschaft lizenzierter Anbieter, typische Zahlungsbedingungen und Nutzererwartungen bündeln.
Für B2B-Teams ist das kein „reiner Consumer-Content“, sondern ein wertvoller Blick in den Markt: Solche Ratgeber zeigen, welche Pain Points Spieler tatsächlich haben – und damit, an welchen Stellen eine IoT-gestützte Risk-Engine Sicherheit liefern kann, ohne Conversion zu zerstören.
Blueprint: Eine IoT-fähige Risk-Engine für Payment & Gambling
Wie kann eine moderne Architektur aussehen, die IoT und Payment-Fraud-Management zusammenbringt? Aus Sicht eines B2B-Publikums lässt sich das als mehrschichtiger Stack denken:
- IoT Device Layer
- Erfasst Signale aller relevanten Endpunkte: Smartphone, Tablet, Desktop, Smart-TV, Spielterminal.
- Nutzt Device-Fingerprinting und Browser-Fingerprinting, um jedem Gerät eine stabile Identität zuzuweisen.
- Data & Context Layer
- Aggregiert Zahlungsdaten (Betrag, Währung, MCC), Nutzerinformationen (KYC, Historie) und Kontext (IP, Geolocation, Netzwerk).
- Ergänzt externe Risikosignale (z. B. bekannte Bot-Netz-IP-Ranges, geleakte Kartenranges, DDoS-Muster).
- Risk & Decision Engine
- Wendet Machine-Learning-Modelle und regelbasierte Policy-Engines an.
- Bewertet jede Transaktion in Echtzeit mit einem Risikowert, der u. a. Device-Vertrauen, Nutzerhistorie und Auffälligkeiten im Verhalten einbezieht.
- Triggert abhängig vom Score unterschiedliche Pfade: „Approve“, „Step-Up-Auth“ (z. B. PSD2-SCA), „Decline“.
- Orchestration & Customer Experience
- Stellt sicher, dass zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen (z. B. 3D Secure, biometrische Checks) nur dort greifen, wo der Risikowert es erfordert.
- Nutzt IoT-Signale, um legitime Nutzer wiederzuerkennen und ihnen reibungslosen Zugang zu ermöglichen.
IoT-basierte Ansätze für Fraud-Management lassen sich ideal mit einer Zero Trust Architecture kombinieren, die Geräte, Nutzer und Datenflüsse kontinuierlich überprüft und damit moderne, verteilte Zahlungsströme absichert.
PSD2 und die verpflichtende Strong Customer Authentication (SCA) haben bereits gezeigt, dass sich durch starke Authentifizierung Card-not-present-Betrug signifikant senken lässt – die EZB schätzt die Rückgänge nach Einführung von SCA im E-Commerce auf rund 12 % für CNP-Betrug. IoT-fähige Risk-Engines gehen einen Schritt weiter, indem sie SCA risikobasiert aussteuern.
KPIs: Wie sich IoT-basiertes Fraud-Management messen lässt
Für Enterprise-Entscheider reicht es nicht, „mehr Sicherheit“ zu wollen – sie müssen den Business-Impact quantifizieren. Typische KPIs in Gambling- und Payment-Projekten sind u. a.:
- Fraud-Quote (betrugsbedingter Schaden / Transaktionsvolumen)
- Chargeback-Rate und -Kosten pro Transaktion
- False-Positive-Rate bei manuellen Prüfungen
- Conversion-Rate im Checkout nach Einführung zusätzlicher Sicherheitsmaßnahmen
- Share of SCA-exempt Transactions, bei denen risikobasierte Verfahren eine reibungslose Zahlung erlauben
Die Herausforderung: Einseitige Optimierung ist gefährlich. Der starke Rückgang von Card-Fraud-Raten in Europa (betrugsbehaftete Kartenumsätze machten 2023 nur rund 0,031 % der Transaktionswerte aus) zeigt zwar den Erfolg strenger Authentifizierungsregeln, gleichzeitig klagen Händler über höhere Abbruchraten.
IoT-basierte Ansätze helfen, diesen Trade-off zu entschärfen: Je besser ein System legitime Geräte und Verhaltensmuster erkennt, desto mehr Transaktionen können still im Hintergrund als „low risk“ klassifiziert werden – ohne zusätzliche Reibung für den Kunden.
Praxis-Tipps für Betreiber und Payment-Provider
Aus den aktuellen Entwicklungen lassen sich für B2B-Akteure einige Prioritäten ableiten:
- IoT-Daten strategisch planen, nicht nur „mitloggen“
Wer Device- und Kontextdaten schon bei der Architekturplanung berücksichtigt, hat später deutlich mehr Spielraum für Machine-Learning und Anomalieerkennung. - Risk- und Compliance-Teams früh in IoT-Projekte einbinden
Gerade in regulierten Märkten wie Deutschland müssen Limit-Logik, Spielersperren und Payment-Flows früh abgestimmt werden, damit Reporting und Audit-Trails sauber sind. - Mit Payment-Dienstleistern kooperieren, nicht nur auslagern
Der aktuelle Betrugsfall zeigt, dass auch Payment-Unternehmen Teil des Problems sein können – oder Teil der Lösung. Plattformbetreiber sollten aktiv in Reporting, Regeln und Daten-Sharing eingebunden sein.
Fazit: Gambling als Stress-Test für IoT-Security
Der Gambling-Sektor ist für Fraud-Management, Payment und IoT eine Art Stress-Test-Labor: hohe Umsätze, hohe Geschwindigkeit, hohe Regulierungsdichte – und eine Zielscheibe für professionelle Betrugsnetzwerke.
Die gute Nachricht: Die gleichen Trends, die den Markt angreifbar machen – Vernetzung, IoT, Echtzeit-Payments – liefern auch die Werkzeuge für bessere Abwehr. Wer Geräte, Kontexte und Verhalten intelligent in seine Risk-Engine integriert, kann Card-not-present-Betrug senken, Chargeback-Kosten begrenzen und gleichzeitig die Nutzererfahrung verbessern.
Die zentrale Botschaft: IoT ist kein „Nice-to-have“ am Rand der Payment-Landschaft, sondern ein zentraler Datenlieferant für moderne, regulatorisch belastbare Fraud-Strategien – im Gambling-Umfeld und weit darüber hinaus.
