AI และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถตรวจจับพฤติกรรมการพนันที่มีความเสี่ยง

โดยการใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเล่าเรียนของเครื่องเพื่อสร้างอัลกอริทึมการทำนายสำหรับในการพนันอย่างรับผิดชอบ ผู้ประกอบธุรกิจคาสิโนสามารถลดอันตรายต่อผู้เล่นได้โดยการกำหนดค่าการขัดจังหวะการเล่นเมื่อตรวจเจอพฤติกรรมที่มีความเสี่ยง ตามที่ผู้เชี่ยวชาญในAIกล่าว

Global Gaming Expo ได้สำรวจเรื่องนี้เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว

ด้วยเซสชันเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่มีศักยภาพช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของการเล่นสำหรับผู้ใช้

วิธีหนึ่งที่สามารถทำได้ก็คือการสร้างแรงเสียดทานในรูปแบบของข้อความ อีเมล และการแจ้งเตือนแบบพุชไปยังผู้เล่นหรือเป็นการเตือนแบบบริการตัวเองแก่ผู้เล่นเกี่ยวกับตัวเลือกการเล่นที่ปลอดภัยกว่า

Mike Reaves หัวหน้าฝ่ายสถาปัตยกรรมโซลูชั่นทั่วทั้งโลกสำหรับการพนันและการเล่นเกมของ Amazon Web Services กล่าวว่าพวกเขาใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตรวจจับพฤติกรรมปัญหาสำหรับเพื่อการเล่นเกมและ พยายามเป็นอันมากเพื่อความดี

Reaves กล่าวว่าขณะนี้พวกเขากำลังทำงานในสองระบบในพื้นที่การพนันและเกมเพื่อช่วยเหลือซัพพลายเออร์ผู้ประกอบการและหน่วยงานกำกับดูแลประการแรกคืออัลกอริทึมกระบวนการทำนายที่ดูตัวบ่งชี้ที่แตกต่างกันรวมไปถึงข้อมูลบัญชีทางการเงินและข้อมูลการเดิมพัน

พวกเราสามารถสร้างแบบจำลองการเรียนของเครื่องโดยใช้ข้อมูลของผู้ปฏิบัติงานเพื่อพยายามตรวจจับว่าพฤติกรรมการเดิมพันอาจกลายเป็นปัญหาเมื่อใด รีฟส์กล่าวเมื่อเป็นเช่นนั้น สิ่งที่เจ๋งที่สามารถทำได้ด้วยเทคโนโลยีในทุกวันนี้เป็นคุณสามารถแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดอันตรายในเวลานั้นในสมัยก่อน คุณได้รับรายงานและมีความเห็นว่าสูญหาย 10,000 ดอลลาร์ และคุณไม่สามารถทำอะไรได้มากนัก เว้นเสียแต่โทรหาพวกเขาแล้วดูว่าพวกเขาเรียบร้อยแล้วและเสนอเครดิตให้พวกเขาหรือไม่

Reaves กล่าวว่า AWS ยังดำเนินงานเกี่ยวกับโซลูชันการปรับแต่งส่วนบุคคลโดยใช้AIและการเรียนรู้ของเครื่องอย่างที่ผู้คนอาจมองเห็นใน Amazon Prime Video หรือไซต์อีคอมเมิร์ซ Amazon ซึ่งผู้คนได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับสิ่งที่ควรซื้อ

เทคโนโลยีแบบเดียวกันนี้สามารถใช้สำหรับการเดิมพันและการเดิมพันเพื่อเสนอการเดิมพันที่ใครบางคนสนใจ รีฟส์กล่าวมีความสมดุลที่ดีระหว่างการให้คำแนะนำแก่ใครบางคนและการพยายามป้องกันการเล่นเกมที่มีปัญหา แม้กระนั้นพวกเรากำลังพยายามนำมาใช้แมชชีนเลิร์นนิงกับปัญหาประเภทนี้ทั้งหมดและได้ระบุวิธีแก้ปัญหาที่มีประโยชน์

Paula Murphy ผู้จัดการฝ่ายพัฒนาธุรกิจที่ MindwayAIกล่าวว่า

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นชุดย่อยของAIและสิ่งที่พวกเขาทำที่ Mindway คือสอนอัลกอริทึมเพื่อจำลองการตัดสินใจของผู้คน

สำหรับบางอย่างยกตัวอย่างเช่นการพนันที่มีปัญหา พวกเราดูทุกๆ10 นาทีของการเล่นคาสิโนที่สมุดกีฬาและมือโป๊กเกอร์และรวบรวมรูปแบบพฤติกรรมที่ดูไปที่เครื่องหมายเดียวกันบางส่วน เมอร์ฟี่กล่าวเนื่องมาจากพวกเราใช้นักจิตวิทยามนุษย์ผู้เชี่ยวชาญ พวกเขาสามารถนำการวิเคราะห์ตามบริบทที่คุณไม่สามารถรับได้หากคุณกำลังมองดูไปที่เครื่องหมายพวกเรากำลังติดตามผู้เล่นเจ็ดล้านคนครึ่งอย่างตลอดสำหรับโอเปอเรเตอร์ที่เราทำงานด้วย

Madeleine Want รองประธานฝ่ายข้อมูลของ Fanatics Sportsbook กล่าวว่าความยากลำบากสำหรับการทำนายปัญหาการพนันคือมันเป็น ปัญหาข้อมูลเริ่มต้นด้วยคนที่บอกคุณว่าต้องมองหาอะไรโดยระบุผู้พนันที่มีปัญหาที่ได้รับการยืนยันจากอดีต

คุณสร้างเครื่องมือและอัลกอริทึมเพื่อเรียกใช้ผ่านฐานลูกค้าของคุณเอง Want กล่าวเราถาม ใครมีพฤติกรรมคล้ายกับผู้ที่พวกเราบางทีอาจมองไม่เห็น?อะไรคือปัจจัยที่เกี่ยวข้องกันที่ทีมเล่นเกมแบบรับผิดชอบของพวกเราไม่แนะนำอย่างเชิงรุก เพราะพวกเขาไม่รู้ตัว?อย่างไรก็ตามอัลกอริทึมได้สังเกตเห็นพวกเขาและสามารถนำพฤติกรรมของลูกค้าผู้อื่นที่ตกผ่านรอยแตกพวกเราเป็นคนใหม่ในพื้นที่นี้และอาศัยอยู่ในห้ารัฐกับแม่มีอีกมากมายที่จะมาอีกสิ่งหนึ่งที่แมชชีนเลิร์นนิงต้องการเป็นข้อมูลจำนวนมาก และเมื่อคุณไม่ได้อยู่มานานและอยู่ในกลุ่มย่อยเพียงเล็กน้อยแค่นั้น คุณไม่มีข้อมูลเพียงแค่พอที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่หิวมาก

Want กล่าวว่าหนทางที่พวกเขาใช้ร่วมกับ AWS เป็นการสร้างกรอบการทำงานของวิธีการป้อนข้อมูล เพื่อทำให้สามารถใช้สำหรับแบบจำลองดังกล่าวเมื่อพวกเขามีข้อมูลในปริมาณที่เพียงแต่พอ พวกเขาจะเปลี่ยนไปใช้วิธีการศึกษาของเครื่อง

อีกเหตุผลหนึ่งที่นี่เป็นปัญหาข้อมูลที่ยอดเยี่ยมแบบนี้คือเราใช้ทางสำหรับเพื่อการแปลสัญชาตญาณของคนเราเป็นกฎและบอกระบบว่าจะประพฤติตนอย่างไร Want กล่าวทั้งหมดนี้มีส่วนช่วยสำหรับในการรวบรวมข้อมูลที่จะใช้สำหรับเพื่อการฝึกอบรมและให้แต้มแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องในอนาคตข้อมูลเป็นส่วนประกอบขนาดเล็กหนึ่งมันเป็นสิ่งที่คุณทำกับข้อมูลนั้นเมื่อคุณมีข้อมูลที่เกิดขึ้น

Becky Harris อดีตประธานคณะกรรมการควบคุมการเล่นเกมเนวาดาและผู้มีชื่อเสียงด้านการเล่นเกมและการเป็นผู้นำที่สถาบันการเล่นเกมนานาชาติที่มหาวิทยาลัยเนวาดาลาสเวกัส กล่าวว่าหนึ่งในความท้าทายเป็นแอปพลิเคชันกลุ่มนี้ดำเนินการตามเขตอำนาจศาลตามเขตอำนาจศาลและการเลือกข้อมูลตามผู้ปฏิบัติงานที่ แตกต่างกันอย่างมากกระทั่งอุตสาหกรรมจะสะดวกสบายมากขึ้นสำหรับเพื่อการใช้AIหน่วยงานกำกับดูแลเกมจะลังเลที่จะพึ่งพาสิ่งนั้น เธอกล่าว

เหมือนกันกับทุกอย่างสำหรับในการพนันที่มีความรับผิดชอบและมีปัญหา เครื่องมือและเครื่องมือที่หลากหลายมีคุณประโยชน์มากขึ้นและเป็นเรื่องที่ดีที่จะสามารถระบุผู้ที่กระทำในลักษณะเฉพาะและช่วยแจ้งให้เราทราบ

แฮร์ริสกล่าวว่าทนายความในเธอมีคำถามเกี่ยวกับสิทธิพลเมืองของคนเราและสิ่งที่หน่วยงานกำกับดูแลยอมรับในทางของการปิดตัวผู้เล่นออกมาจากกิจกรรมที่พวกเขาต้องการมีส่วนร่วม

นี่ยอดเยี่ยมในสภาพแวดล้อมมือถือแม้กระนั้นอุตสาหกรรมคาสิโนของเราจำนวนมากเป็นแบบภาคพื้นดิน ด้วยเหตุนั้นแอปพลิเคชันสำหรับสิ่งนั้นอยู่ที่ไหน?แฮร์ริสกล่าวฉันสามารถมองเห็นการติดตามผ่านการ์ดของผู้เล่นและบางทีเทคโนโลยีนี้บางทีอาจมาถึงจุดที่มีโอกาสแบบเรียลไทม์ในAIเพื่อระบุผู้ที่มีส่วนร่วมในพฤติกรรมที่เป็นอันตรายAIด้วยตัวเองไม่ใช่คำตอบเราจะต้องดูคันโยบายที่แตกต่างกันมากมายการสนทนาที่มีปัญหาการพนันไม่สมควรเริ่มและจบลงด้วยAIเราควรจะดู มันเข้ากับความต่อเนื่องที่ไหนและเรามีความมั่นใจมากแค่ไหน