支付已悄然成为现代生活的命脉。只需在智能手机上轻点几下，账单即可支付、咖啡即可下单、杂货即刻送达。科技与便利的融合使得交易变得比以往任何时候都更快速、更简单、更易获取。
在当今这个数字优先的时代，即时满足不再是一种奢侈，而是人们的基本期待，尤其是在涉及资金流动时。
这一对速度与便捷的需求在iGaming世界同样适用。在线赌场、体育博彩和投注平台激烈争夺玩家注意力，其中顺畅、即时的支付体验已成为用户体验的核心。充值必须毫不费力，提款需快速到账，每一笔交易都必须安全——同时还要穿越边界、币种以及错综复杂的监管网络。
然而，在这个看似简单的系统背后，iGaming行业实际上正处于严格的监管审查之下，其中“了解你的客户”（KYC）与“反洗钱”（AML）义务不仅仅是走个过场，而是对抗欺诈、金融犯罪和声誉风险的重要保障。
运营商别无选择，只能步步为营。无论是漏掉一笔欺诈交易，还是在合规上出现疏漏，都可能引发高额罚款、暂停牌照，甚至更严重的后果。这是一场钢丝表演，真正的挑战在于如何将严格的合规与无缝的支付体验融为一体。
在 SiGMA 亚洲2025 上，这一挑战成为了我们与行业专家对话的核心主题。我们采访了 Kris Galloway（Sumsub产品负责人）与 Ariyo Aboumahboub（InfiPay Tech业务拓展经理），他们分享了运营商如何应对这些高风险需求的宝贵见解。
用户体验、合规与产品的作用
正如 Kris Galloway 所解释，产品团队在确保合规、欺诈检测和支付协调运作方面发挥着关键作用。
Kris 表示：“我的理解是，没有用户体验的合规就是摩擦；没有合规的用户体验就是一场即将到来的官司。而产品团队就处于这两者之间，确保它们能够说同一种语言。”
“我们的产品团队就是合规、欺诈检测与支付之间的桥梁，”他补充道，“我们确保交易顺畅进行，同时彻底审查每个合规和欺诈监控点。我们与风险、合规和反欺诈团队紧密合作，确保每一个产品决策都能保护用户与公司的利益，并维持支付流程的顺畅。”
Ariyo Aboumahboub 也表达了类似观点。“产品团队的角色，是确保交易快速、流畅、无缝，同时确保每个环节都符合KYC和合规要求，”他指出，“所有交易都必须根据涉及的国家、货币和司法辖区的规定进行调整。”
两人都认同，实时监控是关键。Ariyo 解释道：“我们的工具会实时筛查交易，以检测可疑行为或欺诈活动。我们目前最重要的任务是将AI整合进合规与产品团队中。这能让用户体验更流畅，同时减少欺诈发生。”
为什么“集成式合规”至关重要
如今运营商面临的重大挑战之一，是合规工具的碎片化。Kris 指出，大多数平台使用不同工具分别处理欺诈检测、制裁筛查与KYC，而这些系统通常无法实时互通。
“目前我们依赖人工操作将各个环节串联起来，”Kris 解释，“整个堆栈就像拼布被一样。我们需要一个集成的堆栈，让一切系统能即时通信。如果某笔交易因欺诈被标记，KYC和制裁工具应立即得知。我们所缺乏的是自动化层——能连接这些工具、进行主动决策的智能系统。”
Ariyo 补充道，目前系统还缺乏足够的灵活性。“多数公司仍使用过时工具，速度慢、无法满足当代科技要求，尤其在当前一切都应与AI相连的背景下。我们缺的是灵活性、更新的模型和经过充分训练的AI系统。”
这种工具缺口使运营商更容易出现合规失误与运营低效。在监管日益严格的形势下，整合这些工具、构建统一系统已势在必行。
跨境支付中的外汇管理
在iGaming中，支付还受到外汇波动的进一步影响。玩家用一种货币充值，而运营商以另一种货币结算，这暴露于汇率变动的风险中。
大多数支付网关通过在交易开始时锁定汇率来应对。“我们在交易启动时就锁定汇率，让商户和用户都明确收付金额，”Kris 解释，“这可在交易处理过程中屏蔽汇率波动。”
Ariyo 补充道，他们的系统可根据币种和交易速度支持不同的锁汇时长。“我们会为特定时段锁定汇率，具体时长取决于币种。例如南亚货币波动较慢，我们可以锁定更长时间；而美元兑欧元等波动较快的组合，我们锁得更短以控制风险。”
在反洗钱方面，两家公司均采用混合系统：AI实时筛查交易，然后由人工进行复核以提供额外保障。
“我们尽可能地构建内部机器学习系统，以进一步降低洗钱风险，”Ariyo 表示，“将实时AI监控与事后人工审核相结合，能提供最强防护。”
AI与机器学习：下一代欺诈检测利器
另一个让我们印象深刻的问题是未来。众所周知，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在迅速重塑 iGaming 支付领域的欺诈检测。我们探讨了人工智能和机器学习未来将如何改变欺诈检测；他们的见解值得一提。两位专家都认为这是一把双刃剑，对防御者和欺诈者来说都是一把强大的工具。
“AI将变得越来越擅长识别人类难以察觉的模式，”Kris 解释，“到目前为止，AI已帮助我们每秒处理数千笔交易，能比任何人工团队更快地从历史数据中学习。但坏人也在用AI开发更复杂的欺诈手段，这始终是一场猫捉老鼠的游戏。”
但也有积极面。Ariyo 进一步阐述了AI在识别行为模式方面的能力。“AI可以轻松识别可疑行为模式，比如交易次数、用户行为，甚至能区分机器人与人类。再过两三年，AI就能达到人类专家的欺诈检测水平，但速度更快。”
不过，两人都强调需将AI的高效与人工审查的判断力相结合。AI能快速标记可疑交易，但仍需人工分析上下文与细微之处，避免误判。
全球统一支付监管，可能吗？
全球iGaming运营商面临的另一难题是各地监管制度的不一致性。当企业在多个国家运营时，需应对复杂多变的法规网络。
“这是所有人的梦想吧？全球统一监管。”Kris 笑着说，“但现实是，我短期内看不到这种可能。每个国家有自己的法规、政治背景和风险偏好。我们或许能在反洗钱方面看到一些标准化，但法规碎片化还将持续很久。”
Ariyo 更为直白。“坦率说——这是不可能实现的梦想。”他补充道，“每个国家都有自己的规矩和政治利益，不可能有一个统一系统。就像你期待世界有一个中央银行一样——不现实。每个地区必须遵循自身法规，我们在未来两三十年内都不可能看到统一规则。”
因此，各国仍需维持本地化合规程序、定制政策与可适应的技术解决方案，以满足各自的监管需求——这无疑是一个复杂且成本高昂的挑战。
总的来说，支付位于iGaming发展的核心。但在顺畅的用户体验与严格的合规要求之间，没有妥协的空间。玩家希望存款快速、提款便捷；监管机构则要求严控金融犯罪。实现这种平衡并不容易。
这也正是为何运营商不断加大投入，引入更创新的合规工具，在关键处使用AI，在必要处保留人工审核，同时应对国际监管的重重迷宫。风险真实存在，但回报也同样丰厚。
