Integration zum Schutz vor Punktebetrug
Flash schützt das Punktebuch mit einem Einfrieren-dann-Urteilen-Modell: Hartcodierte Detektoren laufen jede Nacht und frieren verdächtige Punkte ein, sobald sie gefunden werden (immer noch in der Akte des Mitglieds, aber nicht ausgabefähig und vor dem Ablauf pausiert), dann überprüft SoClaw jede Sperrung und storniert, freigibt oder eskaliert es – über dieselbe verwaltete MCP-Arbeitsliste wie die Rückgewinnung.
Dieses Handbuch richtet sich an den Betreiber/Integrator, der den Agent betreibt. Den Geschäftsüberblick finden Sie auf der SoClaw Produktseite; Die Arbeitslistentools bauen auf dem verwalteten MCP-Server im MCP-Integrationsleitfaden auf und teilen die Agentenaufgaben-Arbeitsliste mit dem Win-Back-Leitfaden.
Einfrieren bei Erkennung, Entscheidung nach Überprüfung
Die sicherere Alternative zur Vergabe mit anschließender Rückforderung: Punkte werden sofort nach Auslösung einer Regel reserviert, sodass während der Überprüfung keine Auszahlung möglich ist. Ein gesperrter Punktestand bleibt im Konto, ist aber vom verfügbaren Guthaben, von der Einlösung und vom Verfall ausgeschlossen. Nur das Ergebnis beeinflusst die Punktevergabe.
# Nightly, server-side (no agent involved):
for detector in enabled_detectors(team): # master switch + per-detector checkbox
for hold in detector.detect(team): # each hold = one entity, e.g. a referral or order
freeze(hold.targets) # FREEZE suspect points (idempotent, reversible)
enqueue(kind="fraud_points_hold", subject_key=hold.subject_key) # one review task
# Agent side (self-hosted OpenClaw + SoClaw decisions skill):
task = claim_agent_task(kind="fraud_points_hold") # NO_TASKS_AVAILABLE / AGENT_TASKS_DISABLED → STOP
facts = get_agent_task(task.id) # ids + signal + evidence (no PII)
complete_agent_task(task.id,
decision="block" | "allow" | "escalate", # block=void, allow=release, escalate=leave frozen
reason="<why>")Ein einzelnes Signal wird niemals automatisch bestätigt. Ein Detektor friert lediglich ein und öffnet eine Überprüfung – das block/allow/escalate-Urteil liegt beim Agenten (oder einem Menschen). Maschinell entscheidbarer Missbrauch (Selbstverweisung, Verweisungszyklen, Begrenzung der Einladungsrate, Hashing doppelter Belege) wird synchron an anderer Stelle blockiert und erreicht diese Warteschlange niemals.
Die Detektoren
Jede Option ist eine Checkbox unter einem Hauptschalter. Es existieren nur Signale mit realer, nachvollziehbarer Grundlage – Kontoübernahmen, Punkteweiterverkauf und reines Wash-Trading werden bewusst nicht berücksichtigt (es gibt keine Gegenpartei-, Zahlungsinstrument- oder Gerätesignale, um diese zuverlässig zu erkennen).
same_household_referralEine konvertierte Empfehlung, deren Empfehlungsgeber und Empfohlener ein bestätigter Haushalt (≥ 0,9) sind – wahrscheinlich eine Selbstempfehlung.
Friert ein: Beiche Empfehlungsbonus.
refunded_order_unclawed_pointsEine vollständig erstattete oder stornierte Bestellung, bei der noch gutgeschriebene Kaufpunkte vorhanden sind (noch nicht zurückgefordert wurden).
Friert ein: Die Kaufpunkte des Käufers für diese Bestellung.
household_welcome_farmingEin bestätigter Haushalt, in dem zwei oder mehr Mitglieder jeweils noch einen Willkommensbonus haben – möglicherweise Multi-Account-Farming.
Friert ein: Willkommensbonus jedes markierten Mitglieds.
zombie_referralEine Empfehlung, die vor über 30 Tagen belohnt wurde und deren eingeladenes Mitglied seitdem keine Bestellung aufgegeben hat – wahrscheinlich eine gefälschte Anmeldung.
Friert ein: Beiche Empfehlungsbonus.
order_velocity_burstEin Mitglied, das in einem kurzen Zeitfenster ungewöhnlich viele Bestellungen aufgegeben hat und die Punkte noch nicht ausgegeben wurden – ein Wash-Trading-Proxy.
Friert ein: Die noch vorhandenen Kaufpunkte aus dem Ausbruch.
behavior_outlierEin Mitglied, dessen Punkteaktivität der letzten 30 Tage – Anzahl der Transaktionen, gesammelten Punkte, Anzahl der Einlösungen – einen extremen statistischen Ausreißer (robuster Z-Wert ≥ 6) im Vergleich zur Verteilung der Teammitglieder darstellt.
Friert ein: Die noch vorhandenen Punkte des Mitglieds aus dem Ausreißerfenster.
Innerhalb von behavior_outlier – dem statistischen Detektor
Im Gegensatz zu den fünf Regeldetektoren behavior_outlier bewertet die 30-tägige Punkteaktivität jedes Mitglieds im Vergleich zu eigene Verteilung des Teams — drei Merkmale pro Mitglied: Anzahl der Transaktionen, gesammelte Punkte und Anzahl der Einlösungen — unter Verwendung eines robusten Z-Scores (Median + MAD, damit einige wenige Großkunden die Basislinie nicht verschieben können):
z = (x − median) / (MAD × 1.4826) # per feature, vs the team's own members
flag when z ≥ 6- Vor dem Auslösen einer Aktion müssen bestimmte Werte erreicht werden. Das Mitglied benötigt mindestens 10 Verdiensttransaktionen im Zeitfenster und das Team mindestens 50 aktive Mitglieder als Basiswert. Unterhalb dieser Werte gibt der Detektor keine Meldung aus.
- Gleicher Freeze → Review-Pipeline. Der Freeze wird vor der Review-Task in die Warteschlange gestellt. Eingefrorene Chargen bleiben im Konto (nicht auszugeben, Ablaufdatum ausgesetzt); die Entscheidung (Freigabe/Stornierung/Eskalation) kommt von SoClaw oder einem Mitarbeiter – niemals eine automatische Bestrafung.
- Maximal eine Bewertung pro Mitglied und Monat. Der Betreff ist
behavior_outlier:{memberId}:{YYYYMM}, und Mitglieder mit bereits eingefrorenen Batches werden übersprungen – keine Stapelverarbeitung. - Opt-out wie die anderen. Ein Kontrollkästchen pro Detektor, das standardmäßig aktiviert ist, wenn die Art der Betrugsaufgabe für das Team aktiviert ist.
- Glass-Box-Beweise. Jedes markierte Merkmal in der Begründungs-Payload enthält
{value, teamMedian, robustZ, flagged}sowie die angewendeten Stockwerke – der Prüfer sieht genau, warum das Mitglied markiert wurde, nicht eine Punktzahl.
Semantik der Ergebnisse
| Entscheidung | Auswirkung |
|---|---|
block | Bestätigter Betrug – die gesperrten Punkte werden storniert (endgültig entfernt, nicht wieder verfügbar). |
allow | Fehlalarm – die Punkte werden wieder freigegeben. Ein abgelaufenes Guthaben wird durch eine Kulanzfrist verlängert, sodass dem Mitglied keine Nachteile entstehen. |
escalate | Unklar – die Punkte bleiben eingefroren und der Fall wird einem Menschen überlassen. Empfohlen, wenn ein einzelnes Signal zur Beurteilung nicht ausreicht. |
Jeder Effekt durchläuft einen bestehenden idempotenten Schreibvorgang – Einfrieren, Aufheben und Freigeben werden gemäß (action, hold, member) indiziert, und der Effekt wird bevor die Aufgabe abgeschlossen ist, angewendet, sodass ein verlorener Lease niemals eine halb angewendete Änderung hinterlässt. Für den Agenten gibt es keinen neuen Geldfluss.
Admin-Steuerung & Ausfallsicherung
- Hauptschalter – Die Betrugserkennung ist deaktiviert, bis ein Organisationsinhaber/Administrator die Punkte-Sperrung für das Team aktiviert und ein Plattform-Kill-Switch sie global unterbindet. Beide müssen aktiviert sein, damit die Erkennung funktioniert.
- Checkliste pro Detektor – Jeder Detektor ist eine Checkbox (keine gespeicherte Einstellung = aktiviert, wenn der Master aktiv ist). Durch Deaktivieren eines Detektors wird nur diese Prüfung deaktiviert.
- Stale-Hold-Eskalation – ein Hold ohne Urteil nach zwei Wochen wird automatisch an einen Menschen eskaliert. Punkte bleiben eingefroren: Sie werden weder automatisch freigegeben (Betrug kann nicht lange auf sich warten lassen) noch automatisch ungültig gemacht (das Mitglied kann unschuldig sein).
- Vollständiges Audit – Einfrieren, Annullieren, Freigeben und Eskalieren werden mit Begründung in die Arbeitsliste eingetragen; nichts geschieht stillschweigend.