AI และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถตรวจจับพฤติกรรมการพนันที่มีความเสี่ยง

โดยการใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างอัลกอริทึมแนวทางการทำนายสำหรับในการพนันอย่างรับผิดชอบ ผู้ประกอบกิจการคาสิโนสามารถลดอันตรายต่อผู้เล่นได้โดยการกำหนดค่าการขัดจังหวะการเล่นเมื่อตรวจเจอพฤติกรรมที่มีความเสี่ยง ตามที่ผู้เชี่ยวชาญในAIกล่าว

Global Gaming Expo ได้สำรวจหัวข้อนี้เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว

ด้วยเซสชันเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่มีศักยภาพช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของการเล่นสำหรับผู้ใช้

วิธีหนึ่งที่สามารถทำได้คือการสร้างแรงเสียดทานในรูปแบบของข้อความ อีเมล และการแจ้งเตือนแบบพุชไปยังผู้เล่นหรือเป็นการเตือนแบบบริการตัวเองแก่ผู้เล่นเกี่ยวกับตัวเลือกการเล่นที่ปลอดภัยกว่า

Mike Reaves หัวหน้าฝ่ายสถาปัตยกรรมโซลูชั่นทั่วโลกสำหรับในการพนันและการเล่นเกมของ Amazon Web Services กล่าวว่าพวกเขาใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตรวจจับพฤติกรรมปัญหาสำหรับในการเล่นเกมและ พยายามเป็นอันมากเพื่อความดี

Reaves กล่าวว่าขณะนี้พวกเขากำลังทำงานในสองระบบในพื้นที่การเดิมพันและเกมเพื่อช่วยเหลือซัพพลายเออร์ผู้ประกอบกิจการและหน่วยงานกำกับดูแลประการแรกคืออัลกอริทึมการทำนายที่ดูตัวบ่งชี้ที่แตกต่างกันรวมทั้งข้อมูลบัญชีทางการเงินและข้อมูลการพนัน

เราสามารถสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ข้อมูลของผู้ปฏิบัติงานเพื่อพยายามตรวจจับว่าพฤติกรรมการเดิมพันอาจจะกลายเป็นปัญหาเมื่อใด รีฟส์กล่าวเมื่อเป็นเช่นนั้น สิ่งที่เจ๋งที่สามารถทำได้ด้วยเทคโนโลยีในทุกวันนี้คือคุณสามารถแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดอันตรายในเวลานั้นในสมัยก่อน คุณได้รับรายงานและเห็นว่าสูญหาย 10,000 ดอลลาร์ และคุณไม่สามารถทำอะไรได้มากนัก นอกเหนือจากโทรศัพท์หาพวกเขาแล้วดูว่าพวกเขาเรียบร้อยแล้วและเสนอเครดิตให้พวกเขาหรือไม่

Reaves กล่าวว่า AWS ยังดำเนินการเกี่ยวกับโซลูชันการปรับแต่งส่วนบุคคลโดยใช้AIและการเรียนรู้ของเครื่องอย่างที่ผู้คนอาจจะมองเห็นใน Amazon Prime Video หรือไซต์อีคอมเมิร์ซ Amazon ซึ่งผู้คนได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับสิ่งที่ควรจะซื้อ

เทคโนโลยีแบบเดียวกันนี้สามารถใช้สำหรับในการเดิมพันและการพนันเพื่อเสนอการพนันที่ใครบางคนสนใจ รีฟส์กล่าวมีความสมดุลที่ดีระหว่างการให้คำแนะนำแก่ใครบางคนและการพยายามป้องกันการเล่นเกมที่มีปัญหา แต่ว่าพวกเรากำลังพยายามนำมาใช้แมชชีนเลิร์นนิงกับปัญหาประเภทนี้ทั้งหมดและได้ระบุวิธีแก้ปัญหาที่มีประโยชน์

Paula Murphy ผู้จัดการฝ่ายพัฒนาธุรกิจที่ MindwayAIกล่าวว่า

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นชุดย่อยของAIและสิ่งที่พวกเขาทำที่ Mindway เป็นสอนอัลกอริทึมเพื่อจำลองการตัดสินใจของผู้คน

สำหรับบางอย่างอย่างเช่นการพนันที่มีปัญหา พวกเราดูทุกๆ10 นาทีของการเล่นคาสิโนที่สมุดกีฬาและมือโป๊กเกอร์และรวบรวมรูปแบบพฤติกรรมที่มองดูไปที่เครื่องหมายเดียวกันบางส่วน เมอร์ฟี่กล่าวเนื่องด้วยพวกเราใช้นักจิตวิทยามนุษย์ผู้เชี่ยวชาญ พวกเขาสามารถนำการวิเคราะห์ตามบริบทที่คุณไม่สามารถรับได้แม้คุณกำลังมองดูไปที่เครื่องหมายพวกเรากำลังติดตามผู้เล่นเจ็ดล้านคนครึ่งอย่างสม่ำเสมอสำหรับโอเปอเรเตอร์ที่พวกเราปฏิบัติงานด้วย

Madeleine Want รองประธานฝ่ายข้อมูลของ Fanatics Sportsbook กล่าวว่าความยากลำบากสำหรับเพื่อการทำนายปัญหาการเดิมพันซึ่งมันเป็น ปัญหาข้อมูลเริ่มต้นด้วยผู้ที่บอกคุณว่าต้องมองหาอะไรโดยระบุผู้พนันที่มีปัญหาที่ได้รับการยืนยันจากอดีต

คุณสร้างเครื่องมือและอัลกอริทึมเพื่อเรียกใช้ผ่านฐานลูกค้าของคุณเอง Want กล่าวพวกเราถาม ใครมีพฤติกรรมคล้ายกับคนที่พวกเราบางทีอาจมองไม่เห็น?อะไรเป็นสาเหตุที่สัมพันธ์กันที่ทีมเล่นเกมแบบรับผิดชอบของพวกเราไม่แนะนำอย่างเชิงรุก เพราะพวกเขาไม่รู้ตัว?อย่างไรก็ตามอัลกอริทึมได้สังเกตเห็นพวกเขาและสามารถนำพฤติกรรมของลูกค้าผู้อื่นที่ตกผ่านรอยแตกพวกเราเป็นคนใหม่ในพื้นที่นี้และอาศัยอยู่ในห้ารัฐกับแม่มีอีกมากมายที่จะมาอีกสิ่งหนึ่งที่แมชชีนเลิร์นนิงต้องการคือข้อมูลจำนวนมาก และเมื่อคุณไม่ได้อยู่มานานและอยู่ในกลุ่มย่อยเพียงเล็กน้อยเพียงแค่นั้น คุณไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่หิวมาก

Want กล่าวว่าทางที่พวกเขาใช้ร่วมกับ AWS เป็นการสร้างกรอบการดำเนินงานของวิธีการป้อนข้อมูล เพื่อให้สามารถใช้สำหรับแบบจำลองดังกล่าวเมื่อพวกเขามีข้อมูลในปริมาณที่เพียงแต่พอ พวกเขาจะแปรไปใช้วิธีการศึกษาของเครื่อง

อีกเหตุผลหนึ่งตรงนี้เป็นปัญหาข้อมูลที่ยอดเยี่ยมแบบนี้คือพวกเราใช้ทางสำหรับการแปลสัญชาตญาณของผู้คนเป็นกฎและบอกระบบว่าจะประพฤติตนอย่างไร Want กล่าวทั้งหมดนี้มีส่วนช่วยสำหรับเพื่อการรวบรวมข้อมูลที่จะใช้เพื่อสำหรับการฝึกอบรมและให้คะแนนกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องในอนาคตข้อมูลเป็นองค์ประกอบขนาดเล็กหนึ่งมันคือสิ่งที่คุณทำกับข้อมูลนั้นเมื่อคุณมีข้อมูลที่เกิดขึ้น

Becky Harris อดีตประธานคณะกรรมการควบคุมการเล่นเกมเนวาดาและผู้มีชื่อเสียงด้านการเล่นเกมและการเป็นผู้นำที่สถาบันการเล่นเกมนานาชาติที่มหาวิทยาลัยเนวาดาลาสเวกัส กล่าวว่าหนึ่งในความท้าทายคือแอปพลิเคชันพวกนี้ดำเนินการตามเขตอำนาจศาลตามเขตอำนาจศาลและการเลือกข้อมูลตามผู้ปฏิบัติงานที่ แตกต่างกันอย่างมากจนกว่าอุตสาหกรรมจะสะดวกสบายมากขึ้นสำหรับเพื่อการใช้AIหน่วยงานกำกับดูแลเกมจะลังเลที่จะพึ่งพาอาศัยสิ่งนั้น เธอกล่าว

เหมือนกันกับทุกอย่างสำหรับการพนันที่มีความรับผิดชอบและมีปัญหา เครื่องมือและเครื่องมือที่หลากหลายมีคุณประโยชน์มากขึ้นและเกิดเรื่องที่ดีที่จะสามารถระบุคนที่กระทำในลักษณะเฉพาะและช่วยแจ้งให้พวกเรารู้

แฮร์ริสกล่าวว่าทนายความในเธอมีคำถามเกี่ยวกับสิทธิพลเมืองของคนเราและสิ่งที่หน่วยงานกำกับดูแลยอมรับในด้านของการปิดตัวผู้เล่นออกมาจากกิจกรรมที่พวกเขาต้องการมีส่วนร่วม

นี่ยอดเยี่ยมในสภาพแวดล้อมมือถือแม้กระนั้นอุตสาหกรรมคาสิโนของเราส่วนใหญ่เป็นแบบภาคพื้นดิน ด้วยเหตุดังกล่าวแอปพลิเคชันสำหรับสิ่งนั้นอยู่ที่ไหน?แฮร์ริสกล่าวฉันสามารถมองเห็นการติดตามผ่านการ์ดของผู้เล่นและบางทีเทคโนโลยีนี้บางทีอาจมาถึงจุดที่มีโอกาสแบบเรียลไทม์ในAIเพื่อกำหนดคนที่มีส่วนร่วมในพฤติกรรมที่เป็นอันตรายAIด้วยตัวเองไม่ใช่คำตอบพวกเราจะต้องดูคันโยบายที่แตกต่างกันมากมายการสนทนาที่มีปัญหาการพนันไม่ควรเริ่มและจบลงด้วยAIเราควรดู มันเข้ากับความตลอดที่ไหนและเรามีความมั่นใจมากแค่ไหน