Влияние искусственного интеллекта на гемблинг-индустрию: новый взгляд

Искусственный интеллект – тема, которая у всех на слуху. В нашей статье читайте о применении глубинного обучения в гемблинг-индустрии.

Искусственный интеллект попал под свет софитов, заменив на передовой мобильные приложения, которые в свое время сотворили переполох в экосистеме. Несмотря на то, что мобильные приложения – один из самых ярких и стойких трендов рынка, лишь немногие понимают истинное значение развития искусственного интеллекта и тот факт, какое влияние технологии окажут на индустрию. С этим неразрывно связан второй пробел – гейминг не внедрял искусственный интеллект и глубинное обучение в 2016-2017 годах, несмотря на то, что сама технология существовала уже продолжительное время. Именно технологические достижения предоставили возможности коммерческого глубинного обучения, что дало толчок развитию этого направления в 2015 году.

Третий пробел заключался в уверенности, что гейминг будет внедрять искусственный интеллект постепенно. Исходя из опыта, можно констатировать, что мобильные приложения были внедрены с неким опозданием. То же справедливо можно заключить и в отношении развития социальных сетей и работы с данными.

Дальновидные операторы всегда ориентируются на потребности пользователей и при любой возможности внедряют инновации, которые позволяют совершенствовать сервисы и делают их проще и удобнее.

Читайте также: Заменит ли искусственный интеллект работу людей?

Мобильный сектор – это инновация, которая позволила изменить интерфейс. Искусственный интеллект оказывает и будет оказывать существенное влияние на то, что находится за интерфейсом. В этом отношении есть множество примеров: умные спам-фильтры, автономное паркование машин, перевод с одного языка на другой в режиме реального времени. Искусственный интеллект уже влияет на нас, со временем он всецело охватит и сферу гейминга.

Существует две основные сферы влияния. Первая и главная – работа с клиентами. Есть множество проектов, которые нацелены на значительный рост гейминг-активности, которая обеспечивает стабильность долгосрочной прибыли. Эти проекты осуществимы благодаря посылу – попытке всякий раз улучшить качество сервиса для потребителя.

Вторая сфера появилась в связи с регуляторным давлением – это соответствие правилам и ответственный гемблинг. Интерес заключается в том, что индустрия может получить возможности для определения проблемных игроков по их поведению. Именно для этого необходимы модели глубинного обучения, потому что эти технологии позволяют более точно определять паттерны игры, делают это быстрее и следят за перспективным развитием ситуации.

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

В использовании любой технологии, не важно, будь то искусственный интеллект или мобильные приложения, одна из целей – определить точку выхода на рынок. Иными словами – выбрать подход для внедрения инновации. Стартовое задание заключается в том, чтобы понять, какую конкретно проблему решит запуск новой системы. К примеру, для увеличения показателя вовлеченности игроков и улучшения портфолио игр в казино необходимо создать рекомендации на домашней странице.

Операторам нужно иметь ввиду, что пользователь не должен владеть специальными навыками, чтобы пользоваться сайтом онлайн-гемблинга. Решение очень простое: искусственный интеллект может выделить основные мероприятия, которые интересуют пользователей. В этой ситуации инновация решает конкретную задачу, а не внедряется просто ради себя самой.

Читайте также: Роман Бут: «Искусственный интеллект может дать компаниям-инноваторам преимущество в конкурентной гонке» 

Первая сложность для провайдера искусственного интеллекта – выйти на оператора. На любом этапе бизнеса всегда существует масса более приоритетных проектов, которые нуждаются в развитии и финансировании. Каким образом можно облегчить процесс? Во-первых, технологии всегда должны быть прозрачны, а во-вторых, необходимо минимизировать ресурсные затраты.

Показательно, что искусственный интеллект – модное понятие, которое у всех на слуху. Команды, которые берутся за внедрение подобных технологий, стремятся развивать и сопутствующие направления.

Второй сложностью являются временные издержки. Технология глубинного обучения, несмотря на результативность, намного сложнее собственно технологии искусственного интеллекта. Операторы, которые пытаются своими силами разработать решения в сфере искусственного интеллекта, тратят гораздо больше времени и инвестиций по сравнению с теми, которые используют готовые решения.  

Третья сложность заключается в получении данных. В то время как компания VAIX способна создать готовую модель для продукции в течение 1-2 недель, получение данных может занять месяцы в зависимости от количества заинтересованных сторон, разрешений и процессов, которые будут принимать в этом участие.

Читайте также: Григорий Шелест: «Будущее игорной индустрии теперь за мобильными приложениями» 

Продукты, работа которых основывается на голосе – одно из применений искусственного интеллекта. Все, что делает Alexa, Google Assistant или Siri, основано на глубинном обучении. Сложности на первоначальных этапах существуют для любой продукции. Дополнительная проблема голосовой команды заключается в понимании сферы.

Классическим примером является продукция для ведущего бинго-чата с использованием глубинного обучения. Она необходима для анализа и мониторинга средств обмена сообщениями игроков. Предположительно, данные переписки являются одним из самых главных факторов удержания клиентов, при этом решающая роль отводится отношениям игроков и ведущего. Сложность заключается в том, что игроки бинго используют свой собственный язык. Для решения поставленной задачи необходима модель обработки естественного языка со знанием и пониманием группы. С помощью качественного алгоритма можно создать админ-инструмент, ценность которого повышается, потому как он владеет информацией об игроках, о темах, которые они поднимают и даже об их настроении.

При работе с искусственным интеллектом и технологией глубинного обучения в гемблинге важна не только финальная цель, но и промежуточные решения, которые постепенно улучшают конечное качество продукта.

Искусственный интеллект вообще и НЛП в частности всегда требуют обучения. Если использовать пример игры в бинго, то идеальным решением будет, если кто-то, истинно влюбленный в эту игру, станет тренировать модель чат-бота. В конечном итоге она должна понимать контекст, который может объяснить только человек.

Напомним, что международная консалтинговая компания PricewaterhouseCoopers (PwC) представила прогнозы на мировые тренды в сфере медиаразвлечений до 2022 года. В числе основных трендов был упомянут искусственный интеллект.

Читайте также: Пер Ялдунг (Европейская ассоциация казино) об ожиданиях от ICE London 2019 

Читайте также: Sportradar прокомментировала новый отчет по защите целостности тенниса