โดยการใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างอัลกอริทึมแนวทางการทำนายสำหรับเพื่อการพนันอย่างรับผิดชอบ ผู้ประกอบกิจการคาสิโนสามารถลดอันตรายต่อผู้เล่นได้โดยการกำหนดค่าการขัดจังหวะการเล่นเมื่อตรวจเจอพฤติกรรมที่มีความเสี่ยง จากที่ผู้เชี่ยวชาญในAIกล่าว
Global Gaming Expo ได้สำรวจประเด็นนี้เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว
ด้วยเซสชันเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่มีศักยภาพช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของการเล่นสำหรับผู้ใช้
วิธีหนึ่งที่สามารถทำได้ก็คือการสร้างแรงเสียดทานในรูปแบบของข้อความ อีเมล และการแจ้งเตือนแบบพุชไปยังผู้เล่นหรือเป็นการเตือนแบบบริการตนเองแก่ผู้เล่นเกี่ยวกับตัวเลือกการเล่นที่ปลอดภัยกว่า
Mike Reaves หัวหน้าฝ่ายสถาปัตยกรรมโซลูชั่นทั้งโลกสำหรับการพนันและการเล่นเกมของ Amazon Web Services กล่าวว่าพวกเขาใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อตรวจจับพฤติกรรมปัญหาสำหรับในการเล่นเกมและ พยายามเป็นอย่างยิ่งเพื่อความดี
Reaves กล่าวว่าขณะนี้พวกเขากำลังดำเนินงานในสองระบบในพื้นที่การพนันและเกมเพื่อช่วยเหลือซัพพลายเออร์ผู้ประกอบกิจการและหน่วยงานกำกับดูแลประการแรกคืออัลกอริทึมการทำนายที่ดูตัวบ่งชี้ที่แตกต่างกันรวมไปถึงข้อมูลบัญชีทางการเงินและข้อมูลการเดิมพัน
พวกเราสามารถสร้างแบบจำลองการเล่าเรียนของเครื่องโดยใช้ข้อมูลของผู้ปฏิบัติงานเพื่อพยายามตรวจค้นว่าพฤติกรรมการเดิมพันอาจจะกลายเป็นปัญหาเมื่อใด รีฟส์กล่าวเมื่อเป็นเช่นนั้น สิ่งที่เจ๋งที่สามารถทำได้ด้วยเทคโนโลยีในทุกวันนี้เป็นคุณสามารถแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดอันตรายในเวลานั้นในสมัยก่อน คุณได้รับรายงานและเห็นว่าหาย 10,000 ดอลลาร์ และคุณไม่สามารถทำอะไรได้มากนัก เว้นเสียแต่โทรหาพวกเขาแล้วดูว่าพวกเขาเรียบร้อยแล้วและเสนอเครดิตให้พวกเขาหรือไม่
Reaves กล่าวว่า AWS ยังทำงานเกี่ยวกับโซลูชันการปรับแต่งส่วนบุคคลโดยใช้AIและการเรียนรู้ของเครื่องอย่างที่ผู้คนอาจเห็นใน Amazon Prime Video หรือไซต์อีคอมเมิร์ซ Amazon ซึ่งผู้คนได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับสิ่งที่ควรซื้อ
เทคโนโลยีแบบเดียวกันนี้สามารถใช้สำหรับเพื่อการเดิมพันและการเดิมพันเพื่อเสนอการพนันที่ใครบางคนสนใจ รีฟส์กล่าวมีความสมดุลที่ดีระหว่างการให้คำแนะนำแก่ใครบางคนและการพยายามป้องกันการเล่นเกมที่มีปัญหา แม้กระนั้นพวกเรากำลังพยายามนำมาใช้แมชชีนเลิร์นนิงกับปัญหาประเภทนี้ทั้งหมดและได้ระบุวิธีแก้ปัญหาที่มีประโยชน์
Paula Murphy ผู้จัดการฝ่ายพัฒนาธุรกิจที่ MindwayAIกล่าวว่า
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นชุดย่อยของAIและสิ่งที่พวกเขาทำที่ Mindway คือสอนอัลกอริทึมเพื่อจำลองการตัดสินใจของคนเรา
สำหรับบางอย่างดังเช่นการเดิมพันที่มีปัญหา เราดูทุกๆ10 นาทีของการเล่นคาสิโนที่สมุดกีฬาและมือโป๊กเกอร์และรวบรวมรูปแบบพฤติกรรมที่ดูไปที่เครื่องหมายเดียวกันบางส่วน เมอร์ฟี่กล่าวเพราะพวกเราใช้นักจิตวิทยามนุษย์ผู้เชี่ยวชาญ พวกเขาสามารถนำการวิเคราะห์ตามบริบทที่คุณไม่สามารถรับได้แม้คุณกำลังมองไปที่เครื่องหมายเรากำลังติดตามผู้เล่นเจ็ดล้านคนครึ่งอย่างสม่ำเสมอสำหรับโอเปอเรเตอร์ที่เราปฏิบัติงานด้วย
Madeleine Want รองประธานฝ่ายข้อมูลของ Fanatics Sportsbook กล่าวว่าความยากลำบากในการทำนายปัญหาการพนันซึ่งมันเป็น ปัญหาข้อมูลเริ่มด้วยผู้ที่บอกคุณว่าต้องมองหาอะไรโดยระบุผู้พนันที่มีปัญหาที่ได้รับการยืนยันจากอดีต
คุณสร้างเครื่องมือและอัลกอริทึมเพื่อเรียกใช้ผ่านฐานลูกค้าของคุณเอง Want กล่าวเราถาม ใครมีพฤติกรรมคล้ายกับคนที่เราอาจมองไม่เห็น?อะไรเป็นต้นสายปลายเหตุที่สัมพันธ์กันที่ทีมเล่นเกมแบบรับผิดชอบของพวกเราไม่แนะนำอย่างเชิงรุก เพราะว่าพวกเขาไม่รู้ตัว?อย่างไรก็ตามอัลกอริทึมได้มองเห็นพวกเขาและสามารถนำพฤติกรรมของลูกค้าผู้อื่นที่ตกผ่านรอยแตกพวกเราเป็นคนใหม่ในพื้นที่นี้และอาศัยอยู่ในห้ารัฐกับแม่มีอีกมากมายที่จะมาอีกสิ่งหนึ่งที่แมชชีนเลิร์นนิงต้องการเป็นข้อมูลจำนวนมาก และเมื่อคุณไม่ได้อยู่มานานและอยู่ในกลุ่มย่อยเพียงเล็กน้อยแค่นั้น คุณไม่มีข้อมูลเพียงแต่พอที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่หิวมาก
Want กล่าวว่าหนทางที่พวกเขาใช้ร่วมกับ AWS คือการสร้างกรอบการดำเนินการของวิธีการป้อนข้อมูล เพื่อให้สามารถใช้สำหรับแบบจำลองดังกล่าวเมื่อพวกเขามีข้อมูลในปริมาณที่เพียงพอ พวกเขาจะแปรไปใช้วิธีการศึกษาของเครื่อง
อีกเหตุผลหนึ่งตรงนี้เป็นปัญหาข้อมูลที่ยอดเยี่ยมเช่นนี้เป็นพวกเราใช้หนทางสำหรับเพื่อการแปลสัญชาตญาณของผู้คนเป็นกฎและบอกระบบว่าจะประพฤติตนอย่างไร Want กล่าวทั้งหมดนี้มีส่วนช่วยสำหรับเพื่อการรวบรวมข้อมูลที่จะใช้สำหรับการฝึกอบรมและให้แต้มกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องในอนาคตข้อมูลเป็นองค์ประกอบขนาดเล็กหนึ่งมันคือสิ่งที่คุณทำกับข้อมูลนั้นเมื่อคุณมีข้อมูลที่เกิดขึ้น
Becky Harris อดีตประธานคณะกรรมการควบคุมการเล่นเกมเนวาดาและผู้มีชื่อเสียงด้านการเล่นเกมและการเป็นผู้นำที่สถาบันการเล่นเกมนานาชาติที่มหาวิทยาลัยเนวาดาลาสเวกัส กล่าวว่าหนึ่งในความท้าทายคือแอปพลิเคชันเหล่านี้ดำเนินการตามเขตอำนาจศาลตามเขตอำนาจศาลและการเลือกข้อมูลตามผู้ปฏิบัติงานที่ แตกต่างกันอย่างมากจวบจนกระทั่งอุตสาหกรรมจะสะดวกสบายมากขึ้นสำหรับเพื่อการใช้AIหน่วยงานกำกับดูแลเกมจะลังเลที่จะพึ่งพาสิ่งนั้น เธอกล่าว
เช่นเดียวกับทุกอย่างในการพนันที่มีความรับผิดชอบและมีปัญหา เครื่องมือและเครื่องมือที่หลากหลายมีสาระมากขึ้นและเกิดเรื่องที่ดีที่จะสามารถระบุคนที่กระทำในลักษณะเฉพาะและช่วยแจ้งให้เราทราบ
แฮร์ริสกล่าวว่าทนายความในเธอมีคำถามเกี่ยวกับสิทธิพลเมืองของคนเราและสิ่งที่หน่วยงานกำกับดูแลยอมรับในทางของการปิดตัวผู้เล่นออกมาจากกิจกรรมที่พวกเขาต้องการมีส่วนร่วม
นี่ยอดเยี่ยมในสภาพแวดล้อมมือถือแต่ว่าอุตสาหกรรมคาสิโนของพวกเราส่วนมากเป็นแบบภาคพื้นดิน โดยเหตุนี้แอปพลิเคชันสำหรับสิ่งนั้นอยู่ที่ไหน?แฮร์ริสกล่าวฉันสามารถเห็นการติดตามผ่านการ์ดของผู้เล่นและบางทีเทคโนโลยีนี้บางทีอาจมาถึงจุดที่มีโอกาสแบบเรียลไทม์ในAIเพื่อเจาะจงคนที่มีส่วนร่วมในพฤติกรรมที่เป็นอันตรายAIด้วยตัวเองไม่ใช่คำตอบพวกเราจะต้องดูคันโยบายที่แตกต่างกันมากมายการสนทนาที่มีปัญหาการเดิมพันไม่ควรเริ่มต้นและจบลงด้วยAIเราควรจะดู มันเข้ากับความต่อเนื่องที่ไหนและเรามีความมั่นใจมากแค่ไหน