Зростання інструментів безпеки на основі штучного інтелекту в німецькому онлайн-азартному бізнесі та криптовалютних іграх

Джерело: Coindoo Оригінальна назва: Вплив AI-інтелектуальних інструментів безпеки у німецькому онлайн-гемблінгу та крипто-іграх Оригінальне посилання:

Нещодавно Німеччина запровадила нове покоління інструментів, основаних на штучному інтелекті, на ринок, спрямованих на виявлення шкідливих поведінкових моделей у контрольованому онлайн-гемблінгу та крипто-іграх.

Дослідження з питань здоров’я азартних ігор в країні показує, що приблизно 2,2 відсотка дорослого населення, або 1,3 мільйона людей, мають розлад азартних ігор, а ще більше проявляє подібну поведінку. Системи штучного інтелекту відслідковують швидкі ставки або тривалі ігрові сесії і можуть надсилати сповіщення або пропозиції виключити себе з гри, коли починають з’являтися проблеми. Країна прагне підвищити здатність контролювати та захищати гравців більш сучасним і своєчасним способом.

Вертикаль онлайн-гемблінгу зазнала значного зростання в країні і привернула інтерес як з боку легального, так і з нелегального ринку. Ця галузь супроводжується потенційними проблемами та втратами коштів через азартні ігри, а також ризиками залежності, шахрайства та поганого управління ставками. Це спричинило фокус регуляторів і операторів на використанні технологічних рішень.

Як захист гравця змінюється в німецьких онлайн-казино завдяки технологіям

Дослідження азартних ігор виявило, що 2,3% німецьких дорослих (1,3 мільйона людей) мають розлади азартних ігор. Інші дані того ж дослідження свідчать, що більша частка активних гравців демонструє ознаки проблемного гемблінгу. Ця інформація змусила операторів переглянути старі підходи до захисту гравців. Впровадження систем моніторингу стало важливою частиною цієї трансформації.

Системи фіксують поведінкові ознаки, які можуть свідчити про погоню за втратами (спроби повернути попередні програші), наприклад, розміщення великих ставок у короткий проміжок часу або безперервну гру протягом тривалого часу. При виявленні таких поведінкових моделей система може рекомендувати гравцю зробити паузу, попередити його або активувати інструменти для самовиключення.

Індустрія онлайн-гемблінгу дозволяє використовувати низькоризикові та економічні стимули, наприклад, бездепозитні безкоштовні спіни. Вебсайт знає, що ці бонуси дають можливість гравцю отримати кілька безкоштовних спінів без необхідності внесення депозиту. Навіть у рамках цих низькоризикових економічних стимулів ліцензовані оператори перевіряють ранню поведінку для прогнозування потенційних ризиків.

Використання AI має потенціал виявляти такі проблемні поведінки по всьому спектру взаємодії з клієнтами, а не лише покладатися на самозвітності, що може призвести до наслідків після того, як AI дозволить проблемній поведінці посилитися. Це означає, що регульовані оператори зможуть належним чином втрутитися для вирішення проблеми, передбачити і суттєво зменшити ризик шкоди від азартних ігор за поведінковим порогом.

Інтеграція автоматизованого виявлення ризиків у ринки iGaming у різних юрисдикціях

Законодавство допомагає упорядкувати окремі аспекти управління ризиками в ринках онлайн-гемблінгу. Хоча тенденція є позитивною, з’являються й нові значні виклики. Оператор може ставити проти свого гравця ставку, гравець може брати участь у шахрайських платіжних схемах, або до 80% активності онлайн-гемблінгу з поставленими ставками може відбуватися через чорний ринок.

Нелегальні гравці беруть необезпечені ризики (зокрема, ліміти депозитів, поведінковий моніторинг, верифікацію реальної особистості, самовиключення тощо), у той час як регульовані гравці з автоматизованими системами виявлення ризиків можуть краще оцінювати баланс між ризиком і захистом.

Вплив цієї нової системи має потенціал виявляти проблемну поведінку і сприяти своєчасним позитивним запобіжним діям, що зменшує шкоду. Роль машинного навчання у виявленні негативних наслідків азартної поведінки.

Машинне навчання розширює можливості систем виявлення. У дослідженні 2024 року дослідники навчали мовну модель виявляти проблемну поведінку у публічних розмовах. Ця модель отримала показник точності 0.95 та F1-скор 0.71, що свідчить про її здатність виявляти навіть за шуму.

Впровадження систем машинного навчання операторами має на меті доповнити аналітику поведінки. Такі системи виявляють ранні передбачення проблемної азартної поведінки, наприклад, фінансових труднощів, фіксації на грі та моделей погоні за втратами. Як попереджувальний знак дослідники зазначають, що системи машинного навчання мають завжди регулюватися відповідно до національного законодавства про приватність та принципів пропорційності.

У контексті раннього виявлення проблем і втручання технології машинного навчання становлять позитивне соціальне застосування технології.

Роль прозорості у підвищенні безпеки крипто-ігор

У Німеччині крипто-ігрові додатки стають популярними. Завдяки незмінності записів, технологія блокчейн забезпечує можливість пропонувати підзвітність та прозорість систем. Це дозволяє регуляторам і операторам перевіряти та документувати транзакції, виявляти зразки незвичних депозитів і зняттів, а також оцінювати цілісність ігор.

Існує багато рівнів контролю, коли оператори використовують технологію блокчейн разом із AI та ML для моніторингу. Наприклад, хоча технологія блокчейн записує і підтверджує всі фінансові транзакції, технологія AI може відслідковувати активність гравців у грі. Таким чином, навіть регулятори отримують додатковий контроль. А гравці отримують доступ до азартних платформ, які потенційно є безпечнішими та прозорішими, ніж раніше.

Існує ризик, що нерегульовані крипто-ігри стануть більш складними для контролю. Це означає, що гральні оператори знайдуть більш витончені способи приховувати нелегальну діяльність. Існує небезпека, що деякі крипто-оператори, які намагаються уникнути регулювання, стануть кращими і знайдуть способи уникнути маніпуляцій або приховування порушень.