KSA startet Open-Source Modell zur Bewertung riskanten Online Glücksspiels

Die niederländische Glücksspielaufsichtsbehörde, bekannt als Kansspelautoriteit (KSA), hat auf ein neues Open-Source-Modell für maschinelles Lernen hingewiesen, das von Forschern der Universität Amsterdam (UvA) entwickelt wurde, um riskantes Spielverhalten bei Online-Casino-Spielern besser einschätzen zu können. Die Initiative konzentriert sich auf die Analyse tatsächlicher Spielmuster und soll den Betreibern ein zusätzliches Instrument an die Hand geben, um ihrer Sorgfaltspflicht nachzukommen.

Die KSA berichtete am 18. August 2026 über diese Entwicklung im Rahmen ihrer fortlaufenden Arbeit zum Spielerschutz und zur Aufsicht über Online-Glücksspiele. Der umfassende Ansatz der Aufsichtsbehörde legt großen Wert darauf, das Spielerverhalten zu überwachen und sicherzustellen, dass lizenzierte Betreiber angemessen reagieren, wenn Anzeichen für riskantes oder potenziell problematisches Glücksspiel auftreten.

Modell analysiert tatsächliches Spielerverhalten

Das neue Modell dient der Risikobewertung durch die Auswertung von Verhaltensdaten, die im Rahmen von Online-Glücksspielaktivitäten generiert werden. Anstatt sich in erster Linie auf die Angaben eines Spielers zu seinen eigenen Gewohnheiten zu stützen, betrachtet der Ansatz beobachtbare Muster in der Nutzung eines Spielerkontos.

Das Modell berücksichtigt Faktoren wie das Wettverhalten, die Häufigkeit des Spielens und den zeitlichen Ablauf der Spielsitzungen. Es untersucht zudem Abfolgen von Gewinnen und Verlusten sowie die Art und Weise, wie sich die Aktivität eines Spielers in diesen Zeiträumen verändert. Diese Signale werden vom Modell verarbeitet, um das Ausmaß eines potenziellen Risikos abzuschätzen.

Dieser verhaltensorientierte Ansatz ist von Bedeutung, da Online-Glücksspielplattformen große Mengen an Aktivitätsdaten generieren. Die Spielhäufigkeit, der Zeitpunkt der Spielsitzungen, die Einsatzintensität und Verhaltensänderungen können ein kontinuierlicheres Bild der Aktivitäten vermitteln als vereinzelte Fragebögen oder gelegentliche Bewertungen.

Das Modell soll Betreibern dabei helfen, Situationen zu erkennen, die möglicherweise zusätzliche Aufmerksamkeit erfordern. Eine Risikobewertung allein belegt nicht, dass ein Spieler an einer Glücksspielstörung leidet oder dass zwangsläufig eine Intervention erforderlich ist. Stattdessen kann sie den Betreibern einen weiteren Anhaltspunkt liefern, wenn sie die Gesamtumstände eines einzelnen Kontos bewerten.

Das Projekt deckt Online-Glücksspielaktivitäten im weiteren Sinne ab und beschränkt sich nicht auf eine einzelne Spielkategorie. Dadurch ist das Modell potenziell für verschiedene Formen des Fern-Glücksspiels relevant, bei denen Verhaltensinformationen konsistent erfasst und ausgewertet werden können.

Die KSA präsentiert das Modell als unterstützendes Instrument

Ein zentrales Element der Initiative ist die Unterscheidung zwischen technologischer Unterstützung und regulatorischer Verantwortung. Die KSA hat das Modell nicht als eigenständiges System präsentiert, das die eigene Beurteilung oder die Sorgfaltspflichten eines Betreibers ersetzen kann.

Diese Unterscheidung ist im niederländischen Regulierungsumfeld besonders wichtig. Die KSA hat bereits zuvor betont, dass Anbieter von Online-Glücksspielen das Spielverhalten überwachen und Maßnahmen ergreifen müssen, wenn relevante Anzeichen für problematisches Spielverhalten festgestellt werden. Im Rahmen ihrer Aufsichtstätigkeit hat sie zudem die Geschwindigkeit und Qualität der Verhaltensanalyse sowie die Maßnahmen geprüft, die nach dem Auftreten von Risikosignalen ergriffen werden.

Das Modell auf Basis des maschinellen Lernens kann daher als zusätzliche analytische Ressource verstanden werden. Betreiber können es zur Unterstützung ihrer eigenen Überwachungsrahmen nutzen und die Ergebnisse mit anderen Signalen vergleichen, die über ihre Spielerschutzsysteme verfügbar sind.

Die jüngste Aufsichtsagenda der KSA deutet zudem darauf hin, dass die Aufsichtsbehörde künstlicher Intelligenz und den von Glücksspielanbietern eingesetzten Überwachungstools große Aufmerksamkeit schenkt. Dies spiegelt einen allgemeinen Wandel hin zu einer stärker datengestützten Aufsicht wider, bei der technologische Systeme zunehmend eingesetzt werden, um Muster zu erkennen, die bei einer manuellen Überprüfung allein möglicherweise nicht offensichtlich sind.

Ein Open-Source-Ansatz könnte eine breitere Nutzung fördern

Der Open-Source-Aspekt des Projekts könnte für die gesamte Glücksspielbranche von besonderer Bedeutung sein. Indem ein Modell zur Prüfung und potenziellen Nutzung zur Verfügung gestellt wird, können Forscher und Betreiber die Funktionsweise des Systems bewerten und prüfen, wie es sich in bestehende Überwachungsprozesse einfügen lässt.

Die Verfügbarkeit als Open-Source-Modell kann zudem eine gründlichere Überprüfung der Analysemethoden ermöglichen. In einem regulatorischen Umfeld, in dem automatisierte Systeme Entscheidungen beeinflussen können, die sich auf Spieler auswirken, kann Transparenz hinsichtlich der Methodik von Bedeutung sein. Betreiber müssen weiterhin festlegen, wie ein externes Modell in ihre eigenen Systeme und Governance-Prozesse integriert werden soll.

Die Verfügbarkeit eines Modells ersetzt nicht die Notwendigkeit einer fachlichen Beurteilung. Verhaltensindikatoren können unterschiedliche Erklärungen haben, und ein bestimmtes Muster muss nicht zwangsläufig auf schädliches Glücksspiel hindeuten. Eine verantwortungsvolle Bewertung erfordert daher die Berücksichtigung des Kontexts und angemessene Folgemaßnahmen, anstatt sich auf einen einzelnen numerischen Wert zu verlassen.

Dies ist auch aus rechtlicher und Compliance-Sicht wichtig. Eine automatisierte Risikobewertung kann die Entscheidungsfindung unterstützen, sollte jedoch im Rahmen der geltenden regulatorischen Anforderungen und geeigneter Rahmenbedingungen für die Datenverwaltung eingesetzt werden. Die Betreiber bleiben weiterhin verantwortlich für die Art und Weise, wie Spielerinformationen verarbeitet und Interventionsentscheidungen getroffen werden.

Der niederländische Ansatz spiegelt breitere regulatorische Entwicklungen wider

Die Initiative der KSA ist Teil einer breiteren europäischen Entwicklung hin zu datengestützten Ansätzen im Spielerschutz. Aufsichtsbehörden in mehreren Ländern prüfen derzeit Möglichkeiten, Verhaltensdaten zu nutzen, um potenzielle Risiken früher zu erkennen und einheitlichere Maßstäbe für die Überwachung durch die Betreiber zu schaffen.

Die spanische Generaldirektion für Glücksspielregulierung (DGOJ) hat ebenfalls einen Mechanismus entwickelt, der darauf abzielt, risikobehaftetes Verhalten beim Online-Glücksspiel zu erkennen. Ihr System nutzt überwachtes maschinelles Lernen und reale Verhaltensdaten, um Muster zu identifizieren, die mit riskantem Spielverhalten in Verbindung stehen. Die spanische Regulierungsbehörde hat den Mechanismus als Teil ihres umfassenderen Rahmens zum Spielerschutz beschrieben.

Frankreich hat einen weiteren bedeutenden Schritt unternommen. Im Mai 2026 gab die Autorité Nationale des Jeux (ANJ) die Ergebnisse ihres Algorithmus zur Einschätzung von exzessivem Glücksspiel bei Online- und kontobasierten Glücksspielen bekannt. Die Regulierungsbehörde teilte mit, dass das Modell in der zweiten Hälfte des Jahres 2025 rund 600.000 Spieler mit einer hohen Wahrscheinlichkeit für exzessives Glücksspiel identifiziert habe. Dies entsprach 8,7 % der registrierten Spieler, und auf diese Spieler entfielen rund 1,2 Milliarden Euro an Bruttospielertrag (GGR), was nach der von der ANJ festgelegten Methodik 60 % des gesamten GGR entspricht.

Die ANJ hat ihren Algorithmus als optionales Tool zur Verfügung gestellt, das Betreiber zusätzlich zu ihren eigenen Systemen nutzen können. Sie betrachtet das Modell zudem als Maßstab für die Bewertung, wie effektiv Betreiber exzessives Glücksspiel erkennen.

Diese Entwicklungen deuten darauf hin, dass die Regulierungsbehörden zunehmend an Ansätzen interessiert sind, die über allgemeine Botschaften zum verantwortungsvollen Glücksspiel hinausgehen und auf strukturierten Bewertungen basieren, die auf dem beobachteten Kontoverhalten beruhen.

Technologie entbindet Betreiber nicht von ihrer Verantwortung

Für Betreiber kann die Einführung von Verhaltensmodellen sowohl Chancen als auch zusätzliche Compliance-Aspekte mit sich bringen. Fortgeschrittenere Analysen können potenziell die Erkennung ungewöhnlicher oder eskalierender Muster verbessern, doch jede Intervention muss weiterhin verhältnismäßig sein und auf dem geltenden regulatorischen Rahmen basieren.

Die Qualität einer Risikobewertung kann von den dem Modell zur Verfügung stehenden Daten, der Art und Weise, wie Signale interpretiert werden, und den Umständen, unter denen die daraus resultierende Bewertung verwendet wird, abhängen. Ein Modell sollte daher als Teil eines umfassenderen Rahmens zum Spielerschutz betrachtet werden und nicht als Ersatz für eine menschliche Überprüfung.

Die eigenen Untersuchungen der KSA zu Sorgfaltspflichten haben gezeigt, wie wichtig es ist, mehrere Verhaltensindikatoren zu überwachen, anstatt sich auf eine einzige Messgröße zu verlassen. Die Aufsichtsbehörde hat zudem betont, dass Betreiber angemessen reagieren müssen, sobald ein Risiko erkennbar wird.

In diesem Zusammenhang kommt dem neuen Modell eine praktische Rolle zu. Sein Zweck besteht nicht lediglich darin, eine Bewertung zu erstellen, sondern dazu beizutragen, Verhaltensweisen besser sichtbar zu machen, deren Erkennung andernfalls mehr Zeit oder Ressourcen erfordern würde.

Auswirkungen auf die künftige Glücksspielregulierung

Die Entwicklung des KSA-Modells könnte zu einer einheitlicheren Diskussion darüber beitragen, wie Verhaltensrisiken auf den verschiedenen Online-Glücksspielmärkten bewertet werden sollten. Regulierungsbehörden können gemeinsame analytische Rahmenwerke nutzen, um Trends zu vergleichen, während Betreiber beurteilen können, ob ihre internen Systeme Risiken einheitlich identifizieren.

Gleichzeitig wird der zunehmende Einsatz von maschinellem Lernen wahrscheinlich die Überprüfung von Transparenz, Datenqualität und Rechenschaftspflicht verstärken. Fragen dazu, wie Modelle validiert werden, wie mit Fehlalarmen umgegangen wird und wie Betreiber Entscheidungen dokumentieren, könnten zunehmend an Bedeutung gewinnen, da automatisierte Tools immer verbreiteter werden.

Für den niederländischen Markt untermauert die Initiative zudem das übergeordnete Ziel der KSA, den Spielerschutz durch die frühzeitige Erkennung potenziell risikobehafteten Verhaltens zu stärken. Die Aufsichtsbehörde hat die Aufsicht im Rahmen der Sorgfaltspflicht zu einer dauerhaften Priorität erklärt und angekündigt, weiterhin zu prüfen, wie Online-Betreiber das Spielverhalten analysieren und bei festgestellten Risiken eingreifen.

Fazit

Die Unterstützung der KSA für ein Open-Source-Modell für maschinelles Lernen markiert eine weitere Entwicklung beim Einsatz von Verhaltensanalysen für die Aufsicht über Online-Glücksspiele. Das von Forschern der Universität Amsterdam entwickelte und auf echtes Spielverhalten ausgerichtete Modell bietet Betreibern eine weitere Möglichkeit, Muster zu identifizieren, die möglicherweise einer genaueren Beobachtung bedürfen.

Seine Bedeutung liegt weniger in der Automatisierung an sich als vielmehr in dem Potenzial, den gesamten Prozess der Sorgfaltspflicht zu stärken. Ein Risikowert allein kann die Umstände eines Spielers nicht bestimmen und entbindet lizenzierte Betreiber nicht von ihrer Verantwortung, das Verhalten sorgfältig zu bewerten und geeignete Maßnahmen zu ergreifen.

Die niederländische Initiative reiht die KSA zudem in eine breitere europäische Bewegung hin zu einem evidenzbasierten Spielerschutz ein. Ähnliche Arbeiten der DGOJ in Spanien und der ANJ in Frankreich zeigen, dass Regulierungsbehörden zunehmend analytische Instrumente prüfen, die gemeinsame Maßstäbe liefern und die Erkennbarkeit riskanter Spielmuster verbessern können.

Während sich diese Systeme weiterentwickeln, dürfte das zentrale Regulierungsprinzip unverändert bleiben: Technologie kann die Aufsicht über verantwortungsbewusstes Glücksspiel unterstützen, doch die Rechenschaftspflicht liegt letztendlich weiterhin bei den Betreibern und Regulierungsbehörden, die für den Schutz der Spieler verantwortlich sind.

Häufig gestellte Fragen

Was ist das neue KSA-Modell?
Das KSA-Modell ist ein Open-Source-Tool auf Basis von maschinellem Lernen, das von Forschern der Universität Amsterdam entwickelt wurde, um potenziell riskantes Spielverhalten anhand tatsächlicher Online-Glücksspielaktivitäten zu bewerten.

Welche Informationen analysiert das Modell?
Das Modell untersucht Verhaltenssignale wie Wettmuster, Spielhäufigkeit, Dauer der Spielsitzungen und Reaktionen auf Gewinn- und Verlustserien.

Ist das KSA-Modell für Online-Glücksspielanbieter verpflichtend?
Das Modell wird als unterstützendes Hilfsmittel und nicht als Ersatz für die bestehenden Sorgfaltspflicht-Systeme der Anbieter präsentiert. Die Anbieter bleiben weiterhin für die Einhaltung der geltenden Anforderungen verantwortlich.

Kann das Modell feststellen, ob ein Spieler an einer Glücksspielsucht leidet?
Nein. Ein Verhaltensrisikowert allein belegt nicht, dass ein Spieler an einer Glücksspielsucht leidet. Er soll einen zusätzlichen Indikator für eine weitere Beurteilung liefern.

Warum ist die Verfügbarkeit als Open-Source-Modell wichtig?
Ein Open-Source-Ansatz ermöglicht es Betreibern und Forschern, das Modell zu untersuchen und zu prüfen, wie es in umfassendere Überwachungs- und Spielerschutzkonzepte integriert werden kann.

Ersetzt das Modell die menschliche Beurteilung?
Nein. Menschliches Urteilsvermögen und eine umfassendere kontextbezogene Beurteilung bleiben wichtig, wenn es darum geht, festzustellen, ob ein Spieler möglicherweise eine Intervention benötigt.

Beschränkt sich das Projekt auf Online-Casinos?
Das Projekt soll das Online-Glücksspiel im Allgemeinen abdecken und ist nicht auf eine bestimmte Spielart beschränkt.

Entwickeln andere europäische Regulierungsbehörden ähnliche Instrumente?
Ja. Die spanische DGOJ und die französische ANJ haben ebenfalls verhaltensbasierte und algorithmische Ansätze zur Erkennung von Glücksspielrisiken entwickelt oder eingeführt.

Was hat die ANJ über ihren Algorithmus berichtet?
Die ANJ gab an, dass ihr Algorithmus in der zweiten Hälfte des Jahres 2025 etwa 600.000 registrierte Spieler identifiziert habe, bei denen eine hohe Wahrscheinlichkeit für exzessives Glücksspiel bestehe. Sie gab an, dass diese Spieler 8,7 % der registrierten Spieler ausmachten und nach der von ihr angegebenen Methodik einen Bruttospielertrag (GGR) von etwa 1,2 Milliarden Euro erwirtschafteten.

Warum ist die Verhaltensüberwachung beim Online-Glücksspiel wichtig?
Online-Plattformen können detaillierte Informationen über das Spielverhalten generieren. Die Analyse dieser Muster kann Betreibern dabei helfen, Veränderungen oder Kombinationen von Signalen zu erkennen, die eine genauere Überprüfung und mögliche Maßnahmen zum Spielerschutz rechtfertigen könnten.