AI และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถตรวจจับพฤติกรรมการพนันที่มีความเสี่ยง
โดยการใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเล่าเรียนของเครื่องเพื่อสร้างอัลกอริทึมวิธีการทำนายในการพนันอย่างรับผิดชอบ ผู้ประกอบกิจการคาสิโนสามารถลดอันตรายต่อผู้เล่นได้โดยการกำหนดค่าการขัดจังหวะการเล่นเมื่อตรวจเจอพฤติกรรมที่มีความเสี่ยง ดังที่ผู้เชี่ยวชาญในAIกล่าว
Global Gaming Expo ได้สำรวจเรื่องนี้เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว
ด้วยเซสชันเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่มีศักยภาพช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของการเล่นสำหรับผู้ใช้
วิธีหนึ่งที่สามารถทำได้คือการสร้างแรงเสียดทานในรูปแบบของข้อความ อีเมล และการแจ้งเตือนแบบพุชไปยังผู้เล่นหรือเป็นการเตือนแบบบริการตนเองแก่ผู้เล่นเกี่ยวกับตัวเลือกการเล่นที่ปลอดภัยกว่า
Mike Reaves หัวหน้าฝ่ายสถาปัตยกรรมโซลูชั่นทั่วทั้งโลกในการพนันและการเล่นเกมของ Amazon Web Services กล่าวว่าพวกเขาใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตรวจจับพฤติกรรมปัญหาสำหรับเพื่อการเล่นเกมและ พยายามเป็นอันมากเพื่อความดี
Reaves กล่าวว่าขณะนี้พวกเขากำลังทำงานในสองระบบในพื้นที่การพนันและเกมเพื่อช่วยเหลือซัพพลายเออร์ผู้ประกอบธุรกิจและหน่วยงานกำกับดูแลประการแรกคืออัลกอริทึมกระบวนการทำนายที่ดูตัวบ่งชี้ที่แตกต่างกันรวมถึงข้อมูลบัญชีทางการเงินและข้อมูลการพนัน
เราสามารถสร้างแบบจำลองการเล่าเรียนของเครื่องโดยใช้ข้อมูลของผู้ปฏิบัติงานเพื่อพยายามตรวจค้นว่าพฤติกรรมการพนันอาจจะกลายเป็นปัญหาเมื่อใด รีฟส์กล่าวเมื่อเป็นแบบนั้น สิ่งที่เจ๋งที่สามารถทำได้ด้วยเทคโนโลยีในทุกวันนี้คือคุณสามารถแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดอันตรายในเวลานั้นในสมัยก่อน คุณได้รับรายงานและมีความคิดเห็นว่าสูญหาย 10,000 ดอลลาร์ และคุณไม่สามารถทำอะไรได้มากนัก นอกเหนือจากโทรศัพท์หาพวกเขาแล้วดูว่าพวกเขาเรียบร้อยแล้วและเสนอเครดิตให้พวกเขาหรือไม่
Reaves กล่าวว่า AWS ยังดำเนินการเกี่ยวกับโซลูชันการปรับปรุงแก้ไขส่วนบุคคลโดยใช้AIและการเรียนรู้ของเครื่องอย่างที่ผู้คนอาจจะเห็นใน Amazon Prime Video หรือไซต์อีคอมเมิร์ซ Amazon ซึ่งผู้คนได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับสิ่งที่ควรซื้อ
เทคโนโลยีแบบเดียวกันนี้สามารถใช้เพื่อสำหรับการพนันและการพนันเพื่อเสนอการพนันที่ใครบางคนสนใจ รีฟส์กล่าวมีความสมดุลที่ดีระหว่างการให้คำแนะนำแก่ใครบางคนและการพยายามป้องกันการเล่นเกมที่มีปัญหา แต่ว่าเรากำลังพยายามนำมาใช้แมชชีนเลิร์นนิงกับปัญหาประเภทนี้ทั้งหมดและได้ระบุวิธีแก้ปัญหาที่มีประโยชน์
Paula Murphy ผู้จัดการฝ่ายพัฒนาธุรกิจที่ MindwayAIกล่าวว่า
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นชุดย่อยของAIและสิ่งที่พวกเขาทำที่ Mindway คือสอนอัลกอริทึมเพื่อจำลองการตัดสินใจของคนเรา
สำหรับบางอย่างอย่างเช่นการเดิมพันที่มีปัญหา พวกเราดูทุกๆ10 นาทีของการเล่นคาสิโนที่สมุดกีฬาและมือโป๊กเกอร์และรวบรวมรูปแบบพฤติกรรมที่ดูไปที่เครื่องหมายเดียวกันบางส่วน เมอร์ฟี้กล่าวเพราะเหตุว่าเราใช้นักจิตวิทยามนุษย์ผู้เชี่ยวชาญ พวกเขาสามารถนำการวิเคราะห์ตามบริบทที่คุณไม่สามารถรับได้หากคุณกำลังมองไปที่เครื่องหมายพวกเรากำลังติดตามผู้เล่นเจ็ดล้านคนครึ่งอย่างสม่ำเสมอสำหรับโอเปอเรเตอร์ที่พวกเราดำเนินการด้วย
Madeleine Want รองประธานฝ่ายข้อมูลของ Fanatics Sportsbook กล่าวว่าความยากลำบากสำหรับเพื่อการทำนายปัญหาการเดิมพันซึ่งมันเป็น ปัญหาข้อมูลเริ่มด้วยผู้ที่บอกคุณว่าต้องมองหาอะไรโดยระบุผู้พนันที่มีปัญหาที่ได้รับการยืนยันจากอดีต
คุณสร้างเครื่องมือและอัลกอริทึมเพื่อเรียกใช้ผ่านฐานลูกค้าของคุณเอง Want กล่าวเราถาม ใครมีพฤติกรรมคล้ายกับคนที่เราบางทีอาจไม่เห็น?อะไรคือต้นเหตุที่เกี่ยวข้องกันที่ทีมเล่นเกมแบบรับผิดชอบของเราไม่แนะนำอย่างเชิงรุก เพราะเหตุว่าพวกเขาไม่รู้ตัว?อย่างไรก็ตามอัลกอริทึมได้มองเห็นพวกเขาและสามารถนำพฤติกรรมของลูกค้าบุคคลอื่นที่ตกผ่านรอยแตกเราเป็นคนใหม่ในพื้นที่นี้และอาศัยอยู่ในห้ารัฐกับแม่มีอีกมากมายที่จะมาอีกสิ่งหนึ่งที่แมชชีนเลิร์นนิงต้องการเป็นข้อมูลจำนวนมาก และเมื่อคุณไม่ได้อยู่มานานและอยู่ในกลุ่มย่อยเพียงเล็กน้อยเพียงแค่นั้น คุณไม่มีข้อมูลเพียงแค่พอที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่หิวมาก
Want กล่าวว่าหนทางที่พวกเขาใช้ร่วมกับ AWS เป็นการสร้างกรอบการทำงานของวิธีการป้อนข้อมูล เพื่อให้สามารถใช้สำหรับแบบจำลองดังกล่าวเมื่อพวกเขามีข้อมูลในปริมาณที่เพียงพอ พวกเขาจะเปลี่ยนไปใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง
อีกเหตุผลหนึ่งตรงนี้เป็นปัญหาข้อมูลที่ยอดเยี่ยมแบบนี้คือพวกเราใช้หนทางสำหรับการแปลสัญชาตญาณของผู้คนเป็นกฎและบอกระบบว่าจะประพฤติตนอย่างไร Want กล่าวทั้งหมดนี้มีส่วนช่วยในการรวบรวมข้อมูลที่จะใช้สำหรับเพื่อการฝึกอบรมและให้คะแนนแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องในอนาคตข้อมูลเป็นองค์ประกอบขนาดเล็กหนึ่งมันเป็นสิ่งที่คุณทำกับข้อมูลนั้นเมื่อคุณมีข้อมูลที่เกิดขึ้น
Becky Harris อดีตประธานคณะกรรมการควบคุมการเล่นเกมเนวาดาและผู้มีชื่อเสียงด้านการเล่นเกมและการเป็นผู้นำที่สถาบันการเล่นเกมนานาชาติที่มหาวิทยาลัยเนวาดาลาสเวกัส กล่าวว่าหนึ่งในความท้าทายคือแอปพลิเคชันกลุ่มนี้ดำเนินการตามเขตอำนาจศาลตามเขตอำนาจศาลและการเลือกข้อมูลตามผู้ปฏิบัติงานที่ แตกต่างกันอย่างมากตราบจนกระทั่งอุตสาหกรรมจะสะดวกสบายมากขึ้นสำหรับเพื่อการใช้AIหน่วยงานกำกับดูแลเกมจะลังเลที่จะพึ่งพาอาศัยสิ่งนั้น เธอกล่าว
เหมือนกันกับทุกอย่างในการพนันที่มีความรับผิดชอบและมีปัญหา เครื่องมือและเครื่องมือที่หลากหลายมีคุณประโยชน์มากขึ้นและเกิดเรื่องที่ดีที่จะสามารถระบุผู้ที่กระทำในลักษณะเฉพาะและช่วยแจ้งให้เราทราบ
แฮร์ริสกล่าวว่าทนายความในเธอมีคำถามเกี่ยวกับสิทธิพลเมืองของผู้คนและสิ่งที่หน่วยงานกำกับดูแลยอมรับในด้านของการปิดตัวผู้เล่นออกมาจากกิจกรรมที่พวกเขาต้องการมีส่วนร่วม
นี่ยอดเยี่ยมในสภาพแวดล้อมมือถือแม้กระนั้นอุตสาหกรรมคาสิโนของพวกเราส่วนใหญ่เป็นแบบภาคพื้นดิน ดังนั้นแอปพลิเคชันสำหรับสิ่งนั้นอยู่ที่ไหน?แฮร์ริสกล่าวฉันสามารถมองเห็นการติดตามผ่านการ์ดของผู้เล่นและบางทีเทคโนโลยีนี้บางทีอาจมาถึงจุดที่มีโอกาสแบบเรียลไทม์ในAIเพื่อเจาะจงคนที่มีส่วนร่วมในพฤติกรรมที่เป็นอันตรายAIด้วยตัวเองไม่ใช่คำตอบพวกเราจะต้องดูคันโยบายที่แตกต่างกันมากมายการสนทนาที่มีปัญหาการพนันไม่ควรเริ่มต้นและจบลงด้วยAIพวกเราควรดู มันเข้ากับความสม่ำเสมอที่ไหนและเรามีความมั่นใจมากแค่ไหน