AI และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถตรวจจับพฤติกรรมการพนันที่มีความเสี่ยง

AI และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถตรวจจับพฤติกรรมการพนันที่มีความเสี่ยง

โดยการใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าในด้านปัญญาประดิษฐ์และการศึกษาของเครื่องเพื่อสร้างอัลกอริทึมการทำนายสำหรับการพนันอย่างรับผิดถูกใจ ผู้ประกอบการคาสิโนสามารถลดอันตรายต่อผู้เล่นได้โดยการกำหนดค่าการขัดจังหวะการเล่นเมื่อตรวจพบพฤติกรรมที่มีความเสี่ยง ตามที่ผู้เชี่ยวชาญใน AI กล่าว

Global Gaming Expo ได้สำรวจหัวข้อนี้เมื่อสัปดาห์ที่แล้วด้วยเซสชันเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่มีความสามารถช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของการเล่นสำหรับผู้ใช้

วิธีหนึ่งที่สามารถทำได้คือการสร้างแรงเสียดทานในรูปแบบของข้อความ อีเมล และการแจ้งเตือนแบบพุชไปยังผู้เล่นหรือเป็นการเตือนแบบบริการตัวเองแก่ผู้เล่นเกี่ยวกับตัวเลือกการเล่นที่ปลอดภัยกว่า

Mike Reaves หัวหน้าฝ่ายสถาปัตยกรรมโซลูชั่นทั่วโลกสำหรับการเดิมพันและการเล่นเกมของ Amazon Web Services กล่าวว่าพวกเขาใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตรวจพฤติกรรมปัญหาในการเล่นเกมและ พยายามเป็นอันมากเพื่อความดี

Reaves กล่าวว่าขณะนี้พวกเขากำลังทำงานในสองระบบในพื้นที่การเดิมพันและเกมเพื่อช่วยเหลือซัพพลายเออร์ผู้ประกอบการและหน่วยงานดูแลดูแลประการแรกคืออัลกอริทึมการทำนายที่ดูตัวบ่งชี้ที่แตกต่างกันรวมถึงข้อมูลบัญชีทางการเงินและข้อมูลการเดิมพัน

พวกเราสามารถสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ข้อมูลของผู้ปฏิบัติงานเพื่อพยายามตรวจว่าพฤติกรรมการพนันอาจกลายเป็นปัญหาเมื่อใด รีฟส์กล่าวเมื่อเป็นแบบนั้น สิ่งที่เยี่ยมที่สามารถทำได้ด้วยเทคโนโลยีในทุกวันนี้คือคุณสามารถแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดอันตรายในเวลานั้นในสมัยก่อน คุณได้รับรายงานและเห็นว่าหาย 10,000 ดอลลาร์ และคุณไม่สามารถทำอะไรได้มากนัก นอกเหนือจากโทรศัพท์หาพวกเขาแล้วดูว่าพวกเขาเรียบร้อยแล้วและเสนอเครดิตให้พวกเขาหรือไม่

Reaves กล่าวว่า AWS ยังทำงานเกี่ยวกับโซลูชันการปรับแต่งส่วนบุคคล

โดยใช้ AI และการทำความเข้าใจของเครื่องอย่างที่ผู้คนอาจมองเห็นใน Amazon Prime Video หรือไซต์อีคอมเมิร์ซ Amazon ซึ่งผู้คนได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับสิ่งที่ควรจะซื้อ

เทคโนโลยีแบบเดียวกันนี้สามารถใช้ในการเดิมพันและการพนันเพื่อเสนอการเดิมพันที่ใครบางคนสนใจ รีฟส์กล่าวมีความสมดุลที่ดีระหว่างการให้คำแนะนำแก่ใครบางคนและการพยายามป้องกันการเล่นเกมที่มีปัญหา แต่เรากำลังพยายามนำมาใช้แมชชีนเลิร์นนิงกับปัญหาประเภทนี้ทั้งหมดและกำหนดวิธีแก้ปัญหาที่มีประโยชน์

Paula Murphy ผู้จัดการฝ่ายพัฒนาธุรกิจที่ Mindway AI กล่าวว่าการเรียนรู้ของเครื่องเป็นชุดย่อยของ AI และสิ่งที่พวกเขาทำที่ Mindway คือสอนอัลกอริทึมเพื่อจำลองการตัดสินใจของมนุษย์

สำหรับบางอย่างตัวอย่างเช่นการพนันที่มีปัญหา เราดูทุกๆ10 นาทีของการเล่นคาสิโนที่สมุดกีฬาและมือโป๊กเกอร์และรวบรวมรูปแบบพฤติกรรมที่มองดูไปที่เครื่องหมายเดียวกันบางส่วน เมอร์ฟี้กล่าวเนื่องจากเราใช้นักจิตวิทยามนุษย์ผู้เชี่ยวชาญ พวกเขาสามารถนำการวิเคราะห์ตามบริบทที่คุณไม่สามารถรับได้แม้คุณกำลังมองไปที่เครื่องหมายเรากำลังติดตามผู้เล่นเจ็ดล้านคนครึ่งอย่างสม่ำเสมอสำหรับโอเปอเรเตอร์ที่พวกเราทำงานด้วย

Madeleine Want รองประธานฝ่ายข้อมูลของ Fanatics Sportsbook กล่าวว่าความยากลำบากในการทำนายปัญหาการพนันคือมันเป็น ปัญหาข้อมูลเริ่มต้นด้วยคนที่บอกคุณว่าต้องมองหาอะไรโดยกำหนดผู้พนันที่มีปัญหาที่ได้รับการยืนยันจากอดีต

คุณสร้างเครื่องมือและอัลกอริทึมเพื่อเรียกใช้ผ่านฐานลูกค้าของคุณเอง Want กล่าวเราถาม ใครมีพฤติกรรมคล้ายกับคนที่เราอาจไม่มองเห็น?อะไรคือปัจจัยที่เกี่ยวข้องกันที่ทีมเล่นเกมแบบรับผิดชอบของพวกเราไม่แนะนำอย่างเชิงรุก เนื่องจากพวกเขาไม่รู้ตัว?อย่างไรก็ตามอัลกอริทึมได้มองเห็นพวกเขาและสามารถนำพฤติกรรมของลูกค้าคนอื่นที่ตกผ่านรอยแตกเราเป็นคนใหม่ในพื้นที่นี้และอาศัยอยู่ในห้ารัฐกับแม่มีอีกมากมายที่จะมาอีกสิ่งหนึ่งที่แมชชีนเลิร์นนิงต้องการคือข้อมูลจำนวนมาก และเมื่อคุณไม่ได้อยู่มานานและอยู่ในกลุ่มย่อยเพียงเล็กน้อยเท่านั้น คุณไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะฝึกฝนโมเดลการศึกษาของเครื่องที่หิวมาก

Want กล่าวว่าแนวทางที่พวกเขาใช้ร่วมกับ AWS คือ

การสร้างกรอบการทำงานของวิธีการป้อนข้อมูล เพื่อให้สามารถใช้สำหรับแบบจำลองดังกล่าวเมื่อพวกเขามีข้อมูลในปริมาณที่เพียงแต่พอ พวกเขาจะเปลี่ยนไปใช้วิธีการทำความเข้าใจของเครื่อง

อีกเหตุผลหนึ่งที่นี่เป็นปัญหาข้อมูลที่ยอดเยี่ยมแบบนี้คือเราใช้แนวทางในการแปลสัญชาตญาณของมนุษย์เป็นกฎและบอกระบบว่าจะประพฤติตนอย่างไร Want กล่าวทั้งหมดนี้มีส่วนช่วยในการรวบรวมข้อมูลที่จะใช้ในการฝึกหัดและให้คะแนนแนวทางการทำความเข้าใจของเครื่องในอนาคตข้อมูลเป็นองค์ประกอบขนาดเล็กหนึ่งมันคือสิ่งที่คุณทำกับข้อมูลนั้นเมื่อคุณมีข้อมูลที่เกิดขึ้น

Becky Harris อดีตประธานคณะกรรมการควบคุมการเล่นเกมเนวาดาและผู้มีชื่อเสียงด้านการเล่นเกมและการเป็นผู้นำที่สถาบันการเล่นเกมนานาชาติที่มหาวิทยาลัยเนวาดาลาสเวกัส กล่าวว่าหนึ่งในความท้าทายคือแอปพลิเคชันกลุ่มนี้ดำเนินการตามเขตอำนาจศาลตามเขตอำนาจศาลและการเลือกข้อมูลตามผู้ปฏิบัติงานที่ แตกต่างกันอย่างมากตราบจนกระทั่งอุตสาหกรรมจะสะดวกสบายมากขึ้นในการใช้ AI หน่วยงานดูแลดูแลเกมจะลังเลที่จะพึ่งพาอาศัยสิ่งนั้น เธอกล่าว

อาทิเช่นเดียวกับทุกอย่างในการพนันที่มีความรับผิดถูกใจและมีปัญหา เครื่องมือและเครื่องมือที่หลากหลายมีประโยชน์มากขึ้นและเป็นเรื่องที่ดีที่จะสามารถเจาะจงคนที่กระทำในลักษณะเฉพาะและช่วยแจ้งให้พวกเราทราบ

แฮร์ริสกล่าวว่าทนายความในคุณมีคำถามเกี่ยวกับสิทธิประชากรของผู้คนและสิ่งที่หน่วยงานควบคุมดูแลยอมรับในด้านของการปิดตัวผู้เล่นออกจากกิจกรรมที่พวกเขาต้องการมีส่วนร่วม

นี่ยอดเยี่ยมในสภาพแวดล้อมมือถือแต่อุตสาหกรรมคาสิโนของเราส่วนใหญ่เป็นแบบภาคพื้นดิน โดยเหตุนี้แอปพลิเคชันสำหรับสิ่งนั้นอยู่ที่ไหน?แฮร์ริสกล่าวฉันสามารถเห็นการติดตามผ่านการ์ดของผู้เล่นและบางทีเทคโนโลยีนี้อาจมาถึงจุดที่มีโอกาสแบบเรียลไทม์ใน AI เพื่อระบุผู้ที่มีส่วนร่วมในพฤติกรรมที่เป็นอันตรายAI ด้วยตัวเองไม่ใช่คำตอบพวกเราจะต้องดูคันโยบายที่แตกต่างกันมากมายการสนทนาที่มีปัญหาการพนันไม่ควรเริ่มและจบลงด้วย AIเราควรจะดู มันเข้ากับความตลอดที่ไหนและเรามีความมั่นใจมากขนาดไหน