Искусственный интеллект и машинное обучение как механизмы защиты пользователей

Современные технологии не только упрощают жизнь человека, делая ее менее рутинной, но и способствуют соблюдению прав пользователей. О том, каким образом использование искусственного интеллекта и машинного обучения может отразиться на пользовательском опыте и обеспечить защиту прав игроков – читайте в материале Login Casino.

Одной из наиболее гуманных тенденций развития индустрии азартных игр за последние несколько лет стала попытка игорных компаний поставить на первое место пользователя. Защита прав потребителей, в особенности ограничение от участия в азартных играх несовершеннолетних и игорнозависимых, не только требование гемблинг-регуляторов, но и рынка в целом.

Безусловно, важную роль в обеспечении прав играет качество инструментов, которыми пользуется бизнес. Одними из самых эффективных являются те, которые позволяют проанализировать поведение игрока во время пребывания на платформе онлайн-гемблинга. При этом важно уделять внимание множеству поведенческих факторов. Вот только самые важные из них – длительность сеанса, сумма еженедельных трат, заинтересованность в программах лояльности и бонусных предложениях. Администрация виртуальных казино следит за аномальной активностью через личные кабинеты и может в любой момент ограничить доступ.

Сбор данных имеет критическое значение в данном контексте. Дело в том, что в сборе подобной информации заинтересованы все стороны игрового процесса. Во-первых, изучив вкусовые предпочтения пользователя, игорный оператор может применить индивидуальный подход и получить в ответ лояльность посетителя. В то же время игрок, которому предлагаются, к примеру, не традиционные бонусы, а именно те, в которых он наиболее заинтересован, имеет возможность получить не только персонифицированный сервис, но и уникальный опыт. С третьей стороны, есть государство и игорный регулятор, в поле зрения которых – борьба с мошенничеством и отмыванием денег, нажитых незаконным путем. Со всем этим может справиться сочетание технологий ИИ, машинного обучения и глобально Интернет вещей. Давайте присмотримся к инновациям в сегменте пристальнее.

Читайте также: Долой традиционализм, или Роботы в казино

Устройства, подключенные к Интернету, постепенно становятся частью повседневной жизни людей. Так, по данным Statista, в 2017 году их количество было равно 20 млрд. По мнению экспертов, к следующему году этот показатель может возрасти более чем в два раза. Интернет вещей – это не только чайник, который можно вскипятить, не вставая с дивана, или холодильник, который сам заказывает еду. Это датчики, сигнализирующие о состоянии почвы, а также различные системы мониторинга за жизнью крупных и не очень городов.

Интернет вещей (Internet of Things – IoT) является совокупностью трех важных факторов. Первый из них – те самые предметы, о которых говорилось ранее, второе – способ взаимодействия, при котором данные перемещаются от одного неодушевленного объекта к другому – иными словами, это способ коммуникации, не требующий человеческого вмешательства. В-третьих, говоря об IoT, имеют в виду огромные массивы данных, которые нуждаются в анализе, обработке и использовании для принятия наиболее эффективных и целесообразных бизнес-решений.

Не последние место отведено Интернету вещей в сфере обеспечения общественной и личной безопасности. Как правило, речь идет о камерах видеонаблюдения.

Что из всего этого важно в контексте работы игорной индустрии? Технология Интернет вещей, как говорилось ранее, позволяет обрабатывать крупные массивы данных, наиболее результативна при поддержке машинного обучения и технологии искусственного интеллекта.

Читайте также: Искусственный интеллект в игорной сфере: сказка, ставшая былью

Искусственный интеллект, или ИИ – это красивое название компьютерной программы, которая в состоянии самостоятельно собирать информацию, анализировать ее и самообучаться. 

Существует два самых распространенных принципа работы ИИ – семиотический и биологический. Первый ориентирован на воспроизведение и моделирование высокоуровневых психических процессов. А второй, по сути, является попыткой воссоздать работу головного мозга при использовании нейронных сетей.

Стоит отметить, что по мере распространения технологии ее стоимость постепенно снижается. Поэтому современные возможности не являются прерогативой крупных игорных компаний. В данный момент ИИ в гемблинге используется в трех основных направлениях – Retention Marketing (работа по удержанию клиентов), Acquisition Marketing (анализ источников трафика), Fraud Management (управление мошенничеством).

В контексте предложенной темы нас наиболее интересуют возможности ИИ в отношении выявления мошеннических действий. Речь может идти как о частном характере мелких преступлений, так и о попытках отмывания денег через гемблинг-операции. Ранее подозрительная активность проводилась «вручную» или, точнее, на глаз, однако нам ли не знать, насколько велика вероятность человеческой невнимательности. Зато компьютерная программа замечательно справляется с подобными рутинными задачами. Кроме того, игорная компания не только зарабатывает репутацию новатора и борца с мошенническими действиями, но и экономит средства – ИИ может заметь не одного сотрудника в штате.

Читайте также: Влияние искусственного интеллекта на гемблинг-индустрию: новый взгляд

Машинное обучение – подраздел искусственного интеллекта, отличительной чертой которого является ориентированность не на конечный результат – решение задачи, а на обучение в процессе применения схожих задач. Теперь проще: машинное обучение – это программа, которая при обработке исходных данных отслеживает закономерности, позволяющие предугадать конечный результат. Чем более массивный пул данных на входе, тем больше закономерностей будет выявлено и тем точнее результат.

Есть три основные составляющие машинного обучения – данные, признаки и алгоритмы. Теперь вернемся к гемблингу. Если задача машинного обучения заключается в обеспечении безопасности пользователя, скажем, от возможного развития проблемного гемблинга, то необходимо предоставить программе пул данных, которые послужат примером поведения человека с игорной зависимостью. Признаки – это то, на что программе нужно обращать внимание. По сути, в этот момент человек задает ИИ траекторию. В гемблинге такими признаками могут послужить пол, возраст, вид развлечений, частота и продолжительность посещений и т. д. Алгоритм – для решения одной задачи существует более чем один способ решения, это всем известно еще со школы. В работе с машинным обучением стоит больше внимания уделять качеству собранных данных, ведь если они будут неточные, то никакой, даже самый продуманный алгоритм, ситуацию не спасет.  

Читайте также: Заменит ли искусственный интеллект работу людей?

Согласно экспертному мнению, работа ИИ, машинного обучения и IoT может быть крайне продуктивна для сбора, анализа и дальнейшей обработки огромных массивов данных. Гемблинг-ресурсы, вооруженные данными технологиями, способны анализировать пользовательское поведение, что позволяет не только обезопасить игроков от риска появления игорной зависимости, но и дополнительно сегментировать клиентов. Последнее, в свою очередь, обеспечивает индивидуальный подход к каждому игроку, что дает возможность сэкономить на умном маркетинге.

Напомним, что технология распознавания лиц может стать обязательной для операторов Макао.

Читайте также: Наземные игорные заведения или онлайн-гемблинг: за кем будущее?

Читайте также: Искусственный интеллект – гарантия безопасных ставок