AI และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถตรวจจับพฤติกรรมการพนันที่มีความเสี่ยง
โดยการใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเล่าเรียนของเครื่องเพื่อสร้างอัลกอริทึมวิธีการทำนายสำหรับเพื่อการพนันอย่างรับผิดชอบ ผู้ประกอบธุรกิจคาสิโนสามารถลดอันตรายต่อผู้เล่นได้โดยการกำหนดค่าการขัดจังหวะการเล่นเมื่อตรวจพบพฤติกรรมที่มีความเสี่ยง จากที่ผู้เชี่ยวชาญในAIกล่าว
Global Gaming Expo ได้สำรวจเรื่องนี้เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว
ด้วยเซสชันเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่มีศักยภาพช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของการเล่นสำหรับผู้ใช้
วิธีหนึ่งที่สามารถทำได้คือการสร้างแรงเสียดทานในรูปแบบของข้อความ อีเมล และการแจ้งเตือนแบบพุชไปยังผู้เล่นหรือเป็นการเตือนแบบบริการตัวเองแก่ผู้เล่นเกี่ยวกับตัวเลือกการเล่นที่ปลอดภัยกว่า
Mike Reaves หัวหน้าฝ่ายสถาปัตยกรรมโซลูชั่นทั่วโลกสำหรับในการเดิมพันและการเล่นเกมของ Amazon Web Services กล่าวว่าพวกเขาใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตรวจจับพฤติกรรมปัญหาในการเล่นเกมและ พยายามเป็นอันมากเพื่อความดี
Reaves กล่าวว่าขณะนี้พวกเขากำลังปฏิบัติงานในสองระบบในพื้นที่การพนันและเกมเพื่อช่วยเหลือซัพพลายเออร์ผู้ประกอบการและหน่วยงานควบคุมดูแลประการแรกก็คืออัลกอริทึมการทำนายที่ดูตัวบ่งชี้ที่แตกต่างกันรวมไปถึงข้อมูลบัญชีทางการเงินและข้อมูลการพนัน
เราสามารถสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ข้อมูลของผู้ปฏิบัติงานเพื่อพยายามตรวจจับว่าพฤติกรรมการเดิมพันอาจกลายเป็นปัญหาเมื่อใด รีฟส์กล่าวเมื่อเป็นแบบนั้น สิ่งที่เจ๋งที่สามารถทำได้ด้วยเทคโนโลยีในทุกวันนี้คือคุณสามารถแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดอันตรายในเวลานั้นในสมัยก่อน คุณได้รับรายงานและมีความคิดเห็นว่าหาย 10,000 ดอลลาร์ และคุณไม่สามารถทำอะไรได้มากนัก นอกจากโทรหาพวกเขาแล้วดูว่าพวกเขาเรียบร้อยแล้วและเสนอเครดิตให้พวกเขาหรือไม่
Reaves กล่าวว่า AWS ยังดำเนินการเกี่ยวกับโซลูชันการปรับแก้ส่วนบุคคลโดยใช้AIและการเรียนรู้ของเครื่องอย่างที่ผู้คนอาจมองเห็นใน Amazon Prime Video หรือไซต์อีคอมเมิร์ซ Amazon ซึ่งผู้คนได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับสิ่งที่ควรซื้อ
เทคโนโลยีแบบเดียวกันนี้สามารถใช้เพื่อสำหรับการเดิมพันและการพนันเพื่อเสนอการพนันที่ใครบางคนสนใจ รีฟส์กล่าวมีความสมดุลที่ดีระหว่างการให้คำแนะนำแก่ใครบางคนและการพยายามป้องกันการเล่นเกมที่มีปัญหา แต่ว่าพวกเรากำลังพยายามนำมาใช้แมชชีนเลิร์นนิงกับปัญหาประเภทนี้ทั้งหมดและระบุวิธีแก้ปัญหาที่มีประโยชน์
Paula Murphy ผู้จัดการฝ่ายพัฒนาธุรกิจที่ MindwayAIกล่าวว่า
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นชุดย่อยของAIและสิ่งที่พวกเขาทำที่ Mindway คือสอนอัลกอริทึมเพื่อจำลองการตัดสินใจของผู้คน
สำหรับบางอย่างอาทิเช่นการเดิมพันที่มีปัญหา พวกเราดูทุกๆ10 นาทีของการเล่นคาสิโนที่สมุดกีฬาและมือโป๊กเกอร์และรวบรวมรูปแบบพฤติกรรมที่มองไปที่เครื่องหมายเดียวกันบางส่วน เมอร์ฟี้กล่าวเพราะเหตุว่าพวกเราใช้นักจิตวิทยามนุษย์ผู้เชี่ยวชาญ พวกเขาสามารถนำการวิเคราะห์ตามบริบทที่คุณไม่สามารถรับได้ถ้าคุณกำลังมองดูไปที่เครื่องหมายเรากำลังติดตามผู้เล่นเจ็ดล้านคนครึ่งอย่างสม่ำเสมอสำหรับโอเปอเรเตอร์ที่เราทำงานด้วย
Madeleine Want รองประธานฝ่ายข้อมูลของ Fanatics Sportsbook กล่าวว่าความยากลำบากในการทำนายปัญหาการเดิมพันซึ่งมันเป็น ปัญหาข้อมูลเริ่มต้นด้วยผู้ที่บอกคุณว่าต้องมองหาอะไรโดยระบุผู้พนันที่มีปัญหาที่ได้รับการยืนยันจากอดีต
คุณสร้างเครื่องมือและอัลกอริทึมเพื่อเรียกใช้ผ่านฐานลูกค้าของคุณเอง Want กล่าวเราถาม ใครมีพฤติกรรมคล้ายกับคนที่พวกเราอาจไม่เห็น?อะไรคือสาเหตุที่สัมพันธ์กันที่ทีมเล่นเกมแบบรับผิดชอบของพวกเราไม่แนะนำอย่างเชิงรุก เพราะพวกเขาไม่รู้ตัว?อย่างไรก็ตามอัลกอริทึมได้มองเห็นพวกเขาและสามารถนำพฤติกรรมของลูกค้าบุคคลอื่นที่ตกผ่านรอยแตกเราเป็นคนใหม่ในพื้นที่นี้และอาศัยอยู่ในห้ารัฐกับแม่มีอีกมากมายที่จะมาอีกสิ่งหนึ่งที่แมชชีนเลิร์นนิงต้องการเป็นข้อมูลจำนวนมาก และเมื่อคุณไม่ได้อยู่มานานและอยู่ในกลุ่มย่อยเพียงเล็กน้อยแค่นั้น คุณไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่หิวมาก
Want กล่าวว่าแนวทางที่พวกเขาใช้ร่วมกับ AWS คือการสร้างกรอบการดำเนินการของวิธีการป้อนข้อมูล เพื่อให้สามารถใช้สำหรับแบบจำลองดังกล่าวเมื่อพวกเขามีข้อมูลในปริมาณที่เพียงแต่พอ พวกเขาจะแปรไปใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง
อีกเหตุผลหนึ่งที่นี่เป็นปัญหาข้อมูลที่ยอดเยี่ยมเช่นนี้เป็นพวกเราใช้วิถีทางสำหรับการแปลสัญชาตญาณของมนุษย์เป็นกฎและบอกระบบว่าจะประพฤติตนอย่างไร Want กล่าวทั้งหมดนี้มีส่วนช่วยสำหรับการรวบรวมข้อมูลที่จะใช้เพื่อสำหรับในการฝึกอบรมและให้คะแนนกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องในอนาคตข้อมูลเป็นองค์ประกอบขนาดเล็กหนึ่งมันคือสิ่งที่คุณทำกับข้อมูลนั้นเมื่อคุณมีข้อมูลที่เกิดขึ้น
Becky Harris อดีตประธานคณะกรรมการควบคุมการเล่นเกมเนวาดาและผู้มีชื่อเสียงด้านการเล่นเกมและการเป็นผู้นำที่สถาบันการเล่นเกมนานาชาติที่มหาวิทยาลัยเนวาดาลาสเวกัส กล่าวว่าหนึ่งในความท้าทายคือแอปพลิเคชันพวกนี้ดำเนินการตามเขตอำนาจศาลตามเขตอำนาจศาลและการเลือกข้อมูลตามผู้ปฏิบัติงานที่ แตกต่างกันอย่างมากจนกว่าอุตสาหกรรมจะสะดวกสบายมากขึ้นในการใช้AIหน่วยงานกำกับดูแลเกมจะลังเลที่จะพึ่งพาอาศัยสิ่งนั้น เธอกล่าว
เหมือนกันกับทุกอย่างสำหรับการพนันที่มีความรับผิดชอบและมีปัญหา เครื่องมือและเครื่องมือที่หลากหลายมีประโยชน์มากขึ้นและเกิดเรื่องที่ดีที่จะสามารถระบุคนที่กระทำในลักษณะเฉพาะและช่วยแจ้งให้พวกเรารู้
แฮร์ริสกล่าวว่าทนายความในเธอมีคำถามเกี่ยวกับสิทธิพลเมืองของคนเราและสิ่งที่หน่วยงานกำกับดูแลยอมรับในด้านของการปิดตัวผู้เล่นออกมาจากกิจกรรมที่พวกเขาต้องการมีส่วนร่วม
นี่ยอดเยี่ยมในสภาพแวดล้อมมือถือแต่ว่าอุตสาหกรรมคาสิโนของเราจำนวนมากเป็นแบบภาคพื้นดิน โดยเหตุนี้แอปพลิเคชันสำหรับสิ่งนั้นอยู่ที่ไหน?แฮร์ริสกล่าวฉันสามารถมองเห็นการติดตามผ่านการ์ดของผู้เล่นและบางทีเทคโนโลยีนี้อาจมาถึงจุดที่มีโอกาสแบบเรียลไทม์ในAIเพื่อระบุผู้ที่มีส่วนร่วมในพฤติกรรมที่เป็นอันตรายAIด้วยตัวเองไม่ใช่คำตอบเราจะต้องดูคันโยบายที่แตกต่างกันมากมายการสนทนาที่มีปัญหาการพนันไม่ควรเริ่มและจบลงด้วยAIพวกเราควรจะดู มันเข้ากับความตลอดที่ไหนและเรามีความมั่นใจมากแค่ไหน