AI และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถตรวจจับพฤติกรรมการพนันที่มีความเสี่ยง
โดยการใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าในด้านสติปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างอัลกอริทึมการทำนายสำหรับการพนันอย่างรับผิดชอบ ผู้ประกอบการคาสิโนสามารถลดอันตรายต่อผู้เล่นได้โดยการกำหนดค่าการขัดจังหวะการเล่นเมื่อตรวจเจอพฤติกรรมที่มีความเสี่ยง ตามที่ผู้เชี่ยวชาญใน AI กล่าว
Global Gaming Expo ได้สำรวจหัวข้อนี้เมื่ออาทิตย์ที่แล้วด้วยเซสชันเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่มีศักยภาพช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของการเล่นสำหรับผู้ใช้
วิธีหนึ่งที่สามารถทำได้คือการสร้างแรงเสียดทานในรูปแบบของข้อความ อีเมล และการแจ้งเตือนแบบพุชไปยังผู้เล่นหรือเป็นการเตือนแบบบริการตัวเองแก่ผู้เล่นเกี่ยวกับตัวเลือกการเล่นที่ปลอดภัยกว่า
Mike Reaves หัวหน้าฝ่ายสถลาปัตยกรรมโซลูชั่นทั่วโลกสำหรับการเดิมพันและการเล่นเกมของ Amazon Web Services กล่าวว่าพวกเขาใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตรวจค้นพฤติกรรมปัญหาในการเล่นเกมและ พยายามเป็นกำลังเพื่อความดี
Reaves กล่าวว่าขณะนี้พวกเขากำลังทำงานในสองระบบในพื้นที่การเดิมพันและเกมเพื่อช่วยเหลือซัพพลายเออร์ผู้ประกอบการและหน่วยงานดูแลดูแลประการแรกคืออัลกอริทึมการทำนายที่ดูตัวบ่งชี้ที่แตกต่างกันรวมถึงข้อมูลบัญชีทางการเงินและข้อมูลการเดิมพัน
พวกเราสามารถสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ข้อมูลของผู้ปฏิบัติงานเพื่อพยายามตรวจหาว่าพฤติกรรมการพนันอาจกลายเป็นปัญหาเมื่อใด รีฟส์กล่าวเมื่อเป็นเช่นนั้น สิ่งที่เจ๋งที่สามารถทำได้ด้วยเทคโนโลยีในทุกวันนี้คือคุณสามารถแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดอันตรายในเวลานั้นในสมัยก่อน คุณได้รับรายงานและมีความคิดเห็นว่าหาย 10,000 ดอลลาร์ และคุณไม่สามารถทำอะไรได้มากนัก นอกเหนือจากโทรหาพวกเขาแล้วดูว่าพวกเขาเรียบร้อยแล้วและเสนอเครดิตให้พวกเขาหรือไม่
Reaves กล่าวว่า AWS ยังทำงานเกี่ยวกับโซลูชันการปรับแต่งเฉพาะบุคคล
โดยใช้ AI และการทำความเข้าใจของเครื่องอย่างที่ผู้คนอาจเห็นใน Amazon Prime Video หรือไซต์อีคอมเมิร์ซ Amazon ซึ่งผู้คนได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับสิ่งที่ควรซื้อ
เทคโนโลยีแบบเดียวกันนี้สามารถใช้ในการเดิมพันและการพนันเพื่อเสนอการเดิมพันที่ใครบางคนสนใจ รีฟส์กล่าวมีความสมดุลที่ดีระหว่างการให้คำแนะนำแก่ใครบางคนและการพยายามป้องกันการเล่นเกมที่มีปัญหา แต่พวกเรากำลังพยายามนำมาใช้แมชชีนเลิร์นนิงกับปัญหาประเภทนี้ทั้งหมดและเจาะจงวิธีแก้ปัญหาที่มีประโยชน์
Paula Murphy ผู้จัดการฝ่ายพัฒนาธุรกิจที่ Mindway AI กล่าวว่าการเรียนรู้ของเครื่องเป็นชุดย่อยของ AI และสิ่งที่พวกเขาทำที่ Mindway คือสอนอัลกอริทึมเพื่อจำลองการตัดสินใจของมนุษย์
สำหรับบางอย่างได้แก่การพนันที่มีปัญหา พวกเราดูทุกๆ10 นาทีของการเล่นคาสิโนที่สมุดกีฬาและมือโป๊กเกอร์และรวบรวมรูปแบบพฤติกรรมที่ดูไปที่เครื่องหมายเดียวกันบางส่วน เมอร์ฟี้กล่าวเนื่องจากว่าเราใช้นักจิตวิทยามนุษย์ผู้เชี่ยวชาญ พวกเขาสามารถนำการวิเคราะห์ตามบริบทที่คุณไม่สามารถรับได้ถ้าเกิดคุณกำลังมองไปที่เครื่องหมายเรากำลังติดตามผู้เล่นเจ็ดล้านคนครึ่งอย่างตลอดสำหรับโอเปอเรเตอร์ที่พวกเราทำงานด้วย
Madeleine Want รองประธานฝ่ายข้อมูลของ Fanatics Sportsbook กล่าวว่าความยากลำบากในการทำนายปัญหาการพนันคือมันเป็น ปัญหาข้อมูลเริ่มต้นด้วยคนที่บอกคุณว่าต้องมองหาอะไรโดยเจาะจงผู้พนันที่มีปัญหาที่ได้รับการยืนยันจากอดีต
คุณสร้างเครื่องมือและอัลกอริทึมเพื่อเรียกใช้ผ่านฐานลูกค้าของคุณเอง Want กล่าวพวกเราถาม ใครมีพฤติกรรมคล้ายกับคนที่เราอาจไม่เห็น?อะไรคือปัจจัยที่เกี่ยวข้องกันที่ทีมเล่นเกมแบบรับผิดชอบของพวกเราไม่แนะนำอย่างเชิงรุก เพราะพวกเขาไม่รู้ตัว?อย่างไรก็ตามอัลกอริทึมได้สังเกตเห็นพวกเขาและสามารถนำพฤติกรรมของลูกค้าคนอื่นที่ตกผ่านรอยแตกเราเป็นคนใหม่ในพื้นที่นี้และอาศัยอยู่ในห้ารัฐกับแม่มีอีกมากมายที่จะมาอีกสิ่งหนึ่งที่แมชชีนเลิร์นนิงต้องการคือข้อมูลจำนวนมาก และเมื่อคุณไม่ได้อยู่มานานและอยู่ในกลุ่มย่อยเพียงเล็กน้อยเท่านั้น คุณไม่มีข้อมูลเพียงแต่พอที่จะฝึกหัดโมเดลการทำความเข้าใจของเครื่องที่หิวมาก
Want กล่าวว่าแนวทางที่พวกเขาใช้ร่วมกับ AWS คือ
การสร้างกรอบการทำงานของวิธีการป้อนข้อมูล เพื่อให้สามารถใช้สำหรับแบบจำลองดังกล่าวเมื่อพวกเขามีข้อมูลในปริมาณที่เพียงแค่พอ พวกเขาจะเปลี่ยนไปใช้วิธีการทำความเข้าใจของเครื่อง
อีกเหตุผลหนึ่งที่นี่เป็นปัญหาข้อมูลที่ยอดเยี่ยมเช่นนี้คือพวกเราใช้แนวทางในการแปลสัญชาตญาณของมนุษย์เป็นกฎและบอกระบบว่าจะประพฤติตนอย่างไร Want กล่าวทั้งหมดนี้มีส่วนช่วยในการรวบรวมข้อมูลที่จะใช้ในการฝึกอบรมและให้คะแนนแนวทางการศึกษาของเครื่องในอนาคตข้อมูลเป็นองค์ประกอบขนาดเล็กหนึ่งมันคือสิ่งที่คุณทำกับข้อมูลนั้นเมื่อคุณมีข้อมูลที่เกิดขึ้น
Becky Harris อดีตประธานคณะกรรมการควบคุมการเล่นเกมเนวาดาและผู้มีชื่อเสียงด้านการเล่นเกมและการเป็นผู้นำที่สถาบันการเล่นเกมนานาชาติที่มหาวิทยาลัยเนวาดาลาสเวกัส กล่าวว่าหนึ่งในความท้าทายคือแอปพลิเคชันกลุ่มนี้ดำเนินการตามเขตอำนาจศาลตามเขตอำนาจศาลและการเลือกข้อมูลตามผู้ปฏิบัติงานที่ แตกต่างกันอย่างมากจนกว่าอุตสาหกรรมจะสะดวกสบายมากขึ้นในการใช้ AI หน่วยงานดูแลดูแลเกมจะลังเลที่จะพึ่งพาสิ่งนั้น เธอกล่าว
เป็นต้นว่าเดียวกับทุกอย่างในการพนันที่มีความรับผิดถูกใจและมีปัญหา เครื่องมือและเครื่องมือที่หลากหลายมีประโยชน์มากขึ้นและเป็นเรื่องที่ดีที่จะสามารถระบุคนที่กระทำในลักษณะเฉพาะและช่วยแจ้งให้เรารู้
แฮร์ริสกล่าวว่าทนายความในเธอมีคำถามเกี่ยวกับสิทธิพสกนิกรของผู้คนและสิ่งที่หน่วยงานกำกับดูแลยอมรับในแง่ของการปิดตัวผู้เล่นออกจากกิจกรรมที่พวกเขาต้องการมีส่วนร่วม
นี่ยอดเยี่ยมในสภาพแวดล้อมมือถือแต่อุตสาหกรรมคาสิโนของพวกเราจำนวนมากเป็นแบบภาคพื้นดิน ดังนั้นแอปพลิเคชันสำหรับสิ่งนั้นอยู่ที่ไหน?แฮร์ริสกล่าวฉันสามารถเห็นการติดตามผ่านการ์ดของผู้เล่นและบางทีเทคโนโลยีนี้อาจมาถึงจุดที่มีโอกาสแบบเรียลไทม์ใน AI เพื่อระบุผู้ที่มีส่วนร่วมในพฤติกรรมที่เป็นอันตรายAI ด้วยตัวเองไม่ใช่คำตอบเราจะต้องดูคันโยบายที่แตกต่างกันมากมายการสนทนาที่มีปัญหาการพนันไม่ควรเริ่มและจบลงด้วย AIเราควรดู มันเข้ากับความสม่ำเสมอที่ไหนและเรามีความมั่นใจมากเพียงใด