德国在线赌博和加密游戏领域中人工智能驱动的安全工具的崛起

来源：Coindoo
原始标题：德国在线赌博和加密游戏平台中AI驱动安全工具的崛起
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德国最近推出了一代由人工智能驱动的工具，面向市场，旨在在受控的在线赌博和加密游戏市场中检测有害行为。

该国的赌博健康调查显示，大约2.2%的成年人口，即130万成年人，患有赌博障碍，表现出类似行为的更多人也存在风险。AI系统监控快速投注或长时间赌博的行为，一旦出现问题，就可以发出通知或提供自我排除的建议。国家正逐步具备更先进、更及时的监控和保护玩家的能力。

该国的在线赌博行业已实现显著增长，吸引了合法和非监管市场的关注。该行业伴随着潜在问题的出现，例如通过赌博造成的资金损失、上瘾、欺诈和不良投注风险。这促使监管机构和运营商开始关注基于技术的解决方案。

技术推动下德国在线赌场玩家保护的变革

一项赌博研究发现，2.3%的德国成年人 (1.3百万) 患有赌博障碍。研究中的其他数据表明，更多活跃赌徒表现出某种程度的问题赌博。这些信息促使运营商重新考虑传统的玩家保护方式。监控技术的应用已成为这场变革的核心部分。

这些系统记录可能表明输钱追逐行为的行为标志 (如在短时间内连续下注大量资金，或持续长时间游戏)。当检测到这些行为时，系统可能会建议玩家休息、发出警告或启用自我排除工具。

在线赌博行业允许使用低风险和经济激励措施，比如无需存款的免费旋转。网站知道这些奖金让玩家获得一些免费旋转，但不需要存款即可获取轮次。即使在这些低风险激励中，持牌运营商也会提前检测行为，评估潜在风险。

人工智能有潜力在客户交互的整个过程中检测出此类问题行为，而无需依赖自我报告，否则可能在AI识别出问题行为升级后产生后果。这意味着受监管的运营商将能够适时干预，解决问题，从行为阈值出发预测并大大降低赌博伤害的风险。

自动风险检测在各地区iGaming市场的整合

立法帮助简化某些方面，以平衡在线赌博市场的风险。虽然趋势积极，但也带来了重大新挑战。例如，运营商可能会对玩家下注，玩家可能参与欺诈支付方案，或者高达80%的线上赌博活动可能通过黑市渠道进行。

未受监管的玩家承担无保护的风险 (如存款限制、行为监控、实名验证、自我排除等)，而具备自动风险检测能力的受监管玩家则能更好地评估风险保护的平衡。

这一新框架的影响在于能够识别有问题的行为，并及时引发积极的预防措施，从而减少危害。机器学习在识别赌博行为负面后果方面发挥着作用。

机器学习扩展了检测系统的能力。2024年的一项研究中，研究人员训练了一个语言模型，用于检测公共对话中的问题赌博行为。该模型的精准度得分为0.95，F1得分为0.71，显示其在噪声环境中也能准确识别。

运营商实施ML系统旨在增强行为分析。这类系统能早期预测出问题赌博行为的指标，如财务困境、游戏迷恋和输钱追逐等模式。作为警示，研究人员指出，机器学习系统应始终遵循国家隐私立法和比例原则进行监管。

在早期检测和干预方面，机器学习技术展现出其积极的社会价值。

透明度在提升加密游戏安全中的作用

在德国，加密赌博应用正逐渐普及。区块链技术的不可篡改记录为提供透明系统的责任追溯提供了可能。这使得监管者和运营商可以验证和记录交易，识别异常存取款模式，以及评估游戏的公正性。

当运营商结合区块链技术与AI、ML监控时，监管层面的监督层级得到提升。例如，区块链技术记录并验证所有财务交易，而AI技术则监控玩家在游戏中的行为。这种结合让监管者获得额外的监督能力，玩家也能获得更安全、更透明的游戏体验。

然而，加密游戏的不规范行为可能会变得更隐蔽。这意味着游戏运营商将找到更精细的方式隐藏非法游戏活动。一些试图规避法规的加密游戏运营商可能会变得更狡猾，找到规避监管或隐藏违规行为的方法。