Как используют ИИ в iGaming

Сегодня мы рассмотрим отчет австралийского игорного регулятора ACMA (Australian Communications and Media Authority) на тему использования искусственного интеллекта в iGaming — всего было описано 4 основных направления: аналитика, персонализация, контент и борьба с фродом.

Мы перевели этот материал на русский язык, выделили самые интересные данные и статистику. Приятного прочтения!

Коротко о рынке Австралии

Главный игорный закон Австралии выделяет три основных легальных вида гемблинга: игры (например, покер), ставки и лотереи. При этом в азартных онлайн-играх австралийские игроки в среднем теряют больше, чем кто-либо в мире:

• 70% приходится на онлайн-беттинг ($8,6 млрд GGR);

• 20% — на офшорный сегмент онлайн-казино ($2,4 млрд GGR);

• 10% — на остальные менее популярные категории ($1,3 млрд GGR).

Местные эксперты связывают это явление с пандемией COVID-19 — доля онлайн-гемблинга выросла с 62 до 78% от всего игорного бизнеса страны. Тренд продолжает сохраняться и сегодня.

Как мы уже выяснили, онлайн-беттинг — это самая популярная категория азартных игр в Австралии: 44% всего взрослого населения хоть раз в жизни делали ставки на спорт или скачки. Почти половину рынка онлайн-беттинга охватывает оператор Sportsbet, далее — Tabcorp (25%), за ними Ladbrokes и Neds.

ИИ в iGaming

В онлайн-гемблинге, как правило, выделяют два типа искусственного интеллекта:

• Предиктивный — более ранняя и устоявшаяся форма, основана на классических методах машинного обучения. Модели выявляют закономерности в данных и используют их для прогнозов, принятия решений и т. д.

• Генеративный — использует большие языковые модели и методы глубокого обучения, создавая контент по запросу пользователя.

Также обязательно стоит упомянуть использующиеся на практике Agentic AI (агентный ИИ) — сложные системы, способные действовать автономно и по необходимости использовать предиктивный/генеративный ИИ для выполнения задач без участия человека.

Пример: система анализирует поведение игрока, затем генерирует уникальные персонализированные бонусы.

Теперь перейдем к конкретным примерам использования ИИ.

Предиктивная аналитика

Операторы используют предиктивную аналитику для формирования вероятностей исходов (например, шансы на победу той или иной команды). Следовательно — формируются коэффициенты и контролируется маржа.

ИИ формирует коэффициенты не только на основе исторических данных, он также отслеживает различные события в режиме реального времени: погоду, травмы игроков и их общее состояние, изменения в командах и так далее. Это позволяет практически полностью автоматизировать процесс.

ИИ может работать не только со стандартными событиями вроде победы той или иной команды, но и более нишевыми (например, гол конкретного игрока и т. д.).

Игроки тоже стали активно использовать ИИ для ставок, улучшая свои результаты. И это действительно доставляет проблемы операторам. При этом подобные решения могут создавать ложное чувство уверенности и подталкивать к более агрессивной игре.

Персонализированные предложения и услуги

Лицензированные операторы также используют ИИ для масштабирования и персонализации контента и офферов. Персонализированные интерфейсы (например, список матчей с любимыми командами) и предложения (какое крео с бонусами и акциями нужно показать конкретному игроку) — это главный инструмент ретеншена.

Ранее основную роль в персонализации играло машинное обучение — благодаря ему еще много лет назад каждый отдельный пользователь мог видеть разный в зависимости от игрового опыта контент. ИИ, в свою очередь, значительно ускорил и масштабировал процессы персонализации: сейчас он анализирует значительные объемы данных, алгоритмы стали лучше понимать поведения игрока и его предпочтения. Благодаря этому усиливается влияние на время нахождения на платформе и количество сделанных ставок.

Операторы не скрывают использования ИИ на своих платформах:

• В Bragg Gaming Group отмечают, что искусственный интеллект положительно влияет на вовлеченность пользователей, а бонусы формируются автоматически с учетом их поведения и настроения;

• В Sportsbet заявляют, что стремятся персонализировать игровой опыт при каждом входе на платформу;

• В Betby говорят, что их ИИ учитывает прошлую активность игрока, активность в реальном времени и активность похожих пользователей.

Создание контента, дизайн и новые функции

В сравнении с предиктивным ИИ генеративный — это более новая технология. Как и в других сферах, в iGaming с его помощью создают рекламные материалы:

1. генерируются идеи рекламных кампаний и их визуал;
2. разрабатываются лого, цветовые схемы и графика;
3. предварительно генерируются, редактируются и финализируются рекламные видео.

Таким образом операторы экономят время и ресурсы, необходимые для запуска кампаний.

Помимо рекламы, генеративный ИИ используют для создания мобильных iGaming-приложений и даже игр.

Также, чтобы выделиться на фоне конкурентов, операторы создают различные фичи с использованием ИИ: чат-боты и ассистенты, неигровые NPC-персонажи и иммерсивные технологии (например, виртуальная реальность).

Некоторые iGaming-платформы активно используют ИИ-аватаров в роли виртуальных дилеров, которые умеют правильно реагировать на поведение игрока в реальном времени и имитировать общение.

Выявление рискового поведения и фрод-активностей

В таких странах как Швеция, Дания и Великобритания, операторы быстро реагируют на рисковое поведение со стороны игроков (когда те теряют контроль и совершают необдуманные действия). Это обязательное требование от операторов в рамках ответственной игры.

Сегодня ИИ способен максимально эффективно отслеживать поведенческие паттерны, указывающие на проблемное поведение: например, в Playtech для этих целей активно обучают собственные модели.

Главное преимущество ИИ в этом вопросе — возможность live-мониторинга. Системы отслеживают такие поведенческие сигналы, как:

• увеличение суммы ставок;

• увеличение продолжительности игровых сессий.

При обнаружении риска ИИ может:

• предложить сделать перерыв или понизить ставки;

• временно снизить лимиты и закрыть доступ к high-stakes-играм;

• напомнить об ответственной игре;

• настоять и направить к профессиональной помощи.

Например, в рамках борьбы с рисковым поведением со стороны игроков испанский регулятор разрабатывает систему, способную анализировать более 60 поведенческих паттернов в реальном времени.

AI также способен выявлять фрод со стороны игроков: для этого он анализирует типичные паттерны, связанные со ставками и транзакциями, выявляет украденные карты, отмывание средств и другие аномалии, связанные с финансами. Помимо прочего, ИИ реагирует на быстрые выводы средств, бот-автоматизацию, анализирует документы и биометрию.

Практические примеры

Аналитики ACMA также пообщались с представителями австралийских операторов, и те привели конкретные примеры использования ИИ на их платформах.

• Sportsbet — персонализация сервисов и промоматериалов;

• Betfair Australia — улучшение расчетов коэффициентов в реальном времени, поддержка ИИ-инструментов для анализа данных и автоматизации беттинговых стратегий;

• Tabcorp — предиктивная аналитика, улучшение эффективности взаимодействия с пользователями, персонализация рекламы и бонусов;

• Entain — запуск ИИ-инструмента Form Genius, позволяющего получать точные данные и статистику о скачках, обнаружение фрод-активностей и поддержка ответственной игры;.

• Bet365 — анализирует действия и события в рамках одного матча в реальном времени, используя технологию Second Spectrum (для более точных коэффициентов).

• PointsBet — максимально точный расчет ставок и коэффициентов.

Итог

Сегодня ИИ — это один из ключевых драйверов в iGaming. С его помощью операторы повышают эффективность внутренних процессов за счет автоматизации, усиливают уровень вовлеченности и безопасности игроков, персонализируют офферы, оптимизируют коэффициенты и внедряют уникальные фичи.

ИИ практически поменял подход к работе в индустрии — операторы способны подстроиться под каждого отдельного пользователя. Таким образом, конкуренция на рынке зависит не от бренда, а от технологий, которые он использует.