Влияние искусственного интеллекта на гемблинг-индустрию

Сейчас все мировые телеканалы и средства массовой информации обсуждают искусственный интеллект. Мы же попробуем разобраться как он влияет на игорную индустрию и как в гемблинге применяется глубинное обучение.

Сегодня в свет софитов вышел искусственный интеллект, вытолкнув с первых полос изданий мобильные приложения, которые еще недавно обсуждались как настоящий прорыв. Несмотря на тот факт, что мобильные приложения до сих пор остаются одним из самых востребованных трендов на рынке, далеко не все знают какими возможностями обладает искусственный интеллект и как он может изменить существующую гемблинг-индустрию. Связано это с тем, что развитие ИИ происходит уже давно, но до прошлого года игорная индустрия не стремилась внедрять его в свои ряды. Технический прогресс еще в 2015 году дал возможность развивать так называемое коммерческое глубинное обучение, которое сейчас активно внедряется в гемблинг.

К слову, все эти нововведения, вероятно, не сильно относятся к рынку азартных развлечений России. В РФ все развивается по своим особым правилам. К примеру, здесь до сих пор развиты «скрипты», которые работают с копиями игровых автоматов. Они завлекают пользователей бездепозитными бонусами, а также щедрыми розыгрышами. Вулкан Победа – яркий тому пример. Но это несколько иная история.

Еще недавно эксперты были уверены, что искусственный интеллект будет внедряться в сферу азартных игр небольшими шагами. Сейчас мы можем судить о том, что и мобильные приложения вошли в ряды индустрии с небольшой задержкой. Впрочем, этот же факт касается и повсеместного развития социальных сетей и прочих новаторских явлений.

Но те операторы, которые действительно разбираются в своей отрасли имеют желание ее развивать, всегда смотрят на несколько шагов вперед, поэтому стараются внедрить инновации раньше конкурентов, чтобы привлечь внимание пользователей и сделать свои продукты более удобными для клиентов.

Глубинное обучение обойдет по популярности мобильное направление?

Мобильные приложения стали настоящим прорывом, потому что благодаря им изменился интерфейс большинства программ. Внедрение искусственного интеллекта же затронет обратную сторону приложений и программ, которую пользователь не видит. Уже сейчас ИИ используется повсеместно: в фильтрах от спама, в автомобилях с их возможностью парковаться самостоятельно, в онлайн-переводчиках, которые за секунды обрабатывают огромные массивы данных, а также индустрии рекламы. Искусственный интеллект уже повсюду, поэтому сфера азартных игр не может остаться в стороне от этой тенденции.

Как закрепить глубинное обучение в игорной отрасли

В игорной отрасли эксперты выделяют две основные сферы влияния. Первая и наиболее важная - это работа с потребителем. Именно поэтому маркетологи и операторы, а также другие специалисты постоянно разрабатывают проекты, которые бы увеличивали активность гемблеров. Ведь это и есть гарант стабильной прибыли. Все эти проекты объединены одной целью - сделать пользование продуктом максимально комфортным для клиента, чтобы он возвращался снова и снова.

Вторая же сфера возникла не в результате желание повысить прибыль, а из-за постоянного давления со стороны общественности и всевозможных регуляторов - это корректность исполнения правил и так называемый ответственный гемблинг. Но интерес индустрии есть и в этой сфере: операторы могут заранее вычислить проблемного игрока и прекратить с ним сотрудничество, тем самым обезопасив и его, и себя. Вычисление таких игроков происходит благодаря фиксации паттернов их поведения. Именно здесь и приходит на помощь глубинное обучение. С помощью машины гораздо легче зафиксировать паттерны проблемного поведения, и происходит это в разы точнее и быстрее. Быть может, человек и вовсе скоро станет ненужным?

Как использовать ИИ в сфере онлайн-гемблинга

Одна из главных задач, стоящих перед операторами в момент внедрения любой инновации (будь то искусственный интеллект или мобильные приложения) - это грамотно определить, в какое время ее вводить. Операторы должны решить, какой подход будет наиболее эффективен для внедрения инновации. Первоначальным заданием служит определение проблемы, которую решит запуск нововведения. Например, чтобы повысить показатель активности гемблеров и сделать более качественное портфолио игр, нужно ввести рекомендации на основной странице.

Каждый оператор знает: необходимо сделать сайт максимально простым, чтобы им мог воспользоваться любой человек без специальных знаний и умений. Решение в данном случае весьма простое: ИИ может самостоятельно заняться выделением тех мероприятий, которые представляют наибольший интерес для игрока. В данном случае внедрение искусственного интеллекта будет преследовать конкретную цель и решать определенную проблему, а не быть просто инновацией ради инновации.

В чем заключаются сложности

Первая трудность, с которой может столкнуться провайдер искусственного интеллекта - это выход на конкретного оператора в игорной отрасли. На любом этапе предпринимательства всегда будут существовать более приоритетные и важные задачи. Как поступить в таком случае? Сделать технологии максимально прозрачными (чтобы клиент понимал, что покупает и зачем) и сократить затраты на обслуживание инновации.

К счастью, сейчас ИИ стал весьма модным, поэтому операторы с радостью берутся за его внедрение в свои продукты.

Вторая трудность - это время. Сама технология глубинного обучения превосходит по сложности искусственный интеллект. Операторы, которые пытаются разработать и внедрить глубинное обучение самостоятельно, тратят намного больше временного ресурса, чем те, кто покупает готовые решения.

Последняя трудность во внедрении глубинного обучения - это сбор данных. Если разработать саму программу многие крупные корпорации могут за пару недель, то сбор данных, который необходим, чтобы программа начала функционировать, займет куда больше времени. И чем крупнее сайт с казино, тем больше у него посетителей, соответственно, тем больший массив данных придется обработать. Не стоит забывать и о массе разных разрешений, которые нужно получить, прежде чем приступать к сбору данных.

В основе - голос

Те разработки, чья деятельность основывается на голосе - это тоже проявления ИИ. Голосовые помощники "Яндекса", "Гугла" или компании "Эппл" - это результаты глубинного обучения. Если на первоначальных этапах эти нововведения сталкиваются со стандартными трудностями, то далее их ждет еще одна - проблема понимания сферы.

В качестве показательного примера можно привести один из самых популярных бинго-чатов, в основе которого есть глубинное обучение. Продукция с глубинным обучением для этого чата необходима, чтобы отслеживать и мониторить сообщения, которые игроки посылают друг другу. Такие переписки, по предположению экспертов, играют одну из решающих ролей в удержании пользователя. При этом главное значение имеет отношение между ведущим и игроком. Сложность здесь в том, что у любителей бинго есть собственные словечки и фразы, которые понятны только им. Чтобы анализировать их сообщения, необходимо научить машину распознавать те самые фразеологизмы, которые часто противоречат естественному языку. Но если написать качественный алгоритм, то можно запустить бота, который будет способен поддержать и диалог на тему самой игры, и прочие разговоры.

При внедрении ИИ в сферу гемблинга важно учитывать как конечный результат, так и все промежуточные решения, которые могут оказать влияние на качество финального продукта.