Як і в інших технологічно містких галузях, впровадження штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (ML) викликає тектонічні зрушення в індустрії онлайн-гемблінгу. Пропонуючи прогнозну аналітику та персоналізований ігровий досвід для кожного гравця, технології ШІ та ML вже формують новий стандарт у розробці ігор, кастомізації геймплею, залученні користувачів та клієнтській підтримці. Гральна індустрія також використовує ML для прогнозування та виявлення ознак ігрової залежності, пропонуючи превентивні заходи та лікування за допомогою ШІ. Дмитро Старостенков, генеральний директор EvenBet Gaming, вважає, що iGaming-компанії не можуть зупинити революцію ШІ, тому мають прийняти зміни та використовувати їх на свою користь. Бонусна програма від Космолот дозволить брати участь в додаткових акціях та отримувати більше бонусів.

ШІ прийшов надовго

ШІ та ML — це набагато більше, ніж просто модні слова; ці технології вже багато років є частиною реальності онлайн-гемблінгу. iGaming-платформи переважно використовують ШІ для надання клієнтам цільової реклами, персоналізованих промоакцій та бонусів, індивідуальних ігрових пропозицій, адаптованої підтримки та допомоги у виконанні вимог відповідальної гри.

Використання ШІ та ML для створення персоналізованого досвіду в ставках та іграх є логічним кроком не лише для операторів, а й для самих гравців. Дослідження показали, що 80% клієнтів iGaming оцінили персоналізовані пропозиції як «цінні» або «дуже цінні», а 75% вважають додатки без персоналізації складними в навігації.

Старостенков уже впроваджує своє бачення в EvenBet Gaming, щоб капіталізувати ці тренди, але залишається реалістом щодо супутніх викликів.

«Хоча це складне завдання, EvenBet постійно моніторить технології та тренди ШІ, щоб підтримувати наші інструменти захисту гравців та підтримки на найвищому рівні. Це гарантує захист репутації наших операторів і оберігає доходи від шахрайських дій».

Управління ризиками

Хоча ШІ та ML спричиняють зміну парадигми в iGaming, створюючи нові шляхи для інновацій та стимулюючи зростання, ці досягнення також несуть ризики, якими розробники, оператори та гравці повинні ретельно керувати.

Старостенков бачить подібність у тому, як оператори та постачальники впроваджують технології ML сьогодні: «І оператори, і постачальники активно працюють над схожою метою — намагаються розшифрувати, як технології можуть допомогти нам вирішити заплутані проблеми відповідальної гри, шахрайства та фінансового контролю».

Боротьба з ботами

Боти, які штучно імітують гравців, є проблемою, з якою iGaming-індустрія бореться роками. Незалежно від того, чи отримують вони несправедливу перевагу над людьми в онлайн-покері, чи експлуатують онлайн-казино для шахрайських виграшів у слотах та настільних іграх, боти серйозно підривають чесність і цілісність азартних ігор.

«Очевидна і найбільш стійка небезпека походить від ботів, які використовують ШІ та машинне навчання для дуже реалістичної імітації людської поведінки», — пояснює Старостенков. «Тривалість їхніх ігрових сесій варіюється, вони не демонструють повторюваних шаблонів і навіть беруть участь у чатах, що робить їх ідентифікацію неймовірно складною». Для казино боти, що виграють, завдають значних фінансових збитків, а для покер-румів це також потенційна втрата довіри гравців».

Боти на базі ШІ, особливо в іграх, що потребують навичок (як-от покер), можуть аналізувати ігрові патерни, прогнозувати шанси та результати, а також приймати рішення швидше та ефективніше за людей. Оскільки їх набагато важче виявити, EvenBet Gaming застосовує зважений підхід до детекції.

«Ми рекомендуємо використовувати гібридний підхід: впроваджувати технології ШІ для ідентифікації та сигналізації, але залишати за людьми право на експертну оцінку та застосування обмежувальних заходів.» ШІ — це потужний інструмент для виявлення підозрілої поведінки, і ми вже відчули переваги цього на нашій платформі.

Це не «магічна пігулка», яка раз і назавжди позбавить покер-рум від усіх потенційних шахраїв. Проте досконалість цих інструментів постійно зростає: вони безперервно навчаються, що призводить до більш точного та оптимального прийняття рішень».

Правильне залучення гравців

Хоча iGaming-оператори використовують ML для залучення гравців та модерації, існує ризик, пов'язаний із системними рішеннями щодо поведінки гравців. Алгоритми ML можуть обробляти величезні обсяги даних для виявлення аномалій. Проте покладання виключно на технології ML без людського нагляду може призвести до невірного тлумачення дій гравців або пропуску складних схем змови та зловживання бонусами.

Старостенков додає: «Менш очевидний ризик пов'язаний із елементом невпевненості щодо рівня рішень, які ми можемо довірити ШІ». Коли він використовується для модерації, підтримки або інших операцій, завжди є ризик надмірної залежності.

Успіх, із яким інструменти ШІ виконують прості завдання, ще більше посилює цей ризик. Скоро, на додачу до «тренерів ШІ, роль «стратегів ШІ стане ключовою та затребуваною — саме для того, щоб прораховувати ризики його залучення в нашу повсякденну діяльність».

Ризик зростає ще більше, оскільки оператори покладаються на історичні дані для навчання систем. Без належного калібрування та аудиту алгоритми можуть несправедливо позначати певні групи гравців, не адаптуючись до мінливих регуляторних та ігрових трендів.

Виклик White-label рішень

EvenBet Gaming є провідним постачальником рішень для покеру. Компанія підтримує платформи для двох великих покерних мереж, дозволяючи гравцям із різних сайтів грати один проти одного. Використовуючи централізоване рішення, EvenBet забезпечує операторам швидкий вихід на ринок, велику ліквідність гравців та нижчі операційні витрати.

Старостенков каже, що використання ШІ для локалізації платформи — це справжній прорив. «White-label рішення часто важко адаптувати до специфічних ринків, наприклад, в Азії чи Африці». Завдяки ШІ ми можемо вирішити найважливішу проблему локалізації контенту — не лише через переклад мови, а й через адаптацію ігрових пропозицій до потреб гравців».

Проте використання ШІ в середовищі white-label також несе ризики. Природа централізованого сервісу часто змушує операторів покладатися на постачальника і не контролювати прискіпливо заходи безпеки чи протоколи залучення гравців. EvenBet Gaming пом'якшує ці ризики завдяки комбінованій моделі ШІ та людської підтримки.

ШІ як друга лінія підтримки

Існує велика різниця між першою лінією підтримки клієнтів (B2C) та підтримкою, яку постачальник рішень надає своїм бізнес-партнерам (B2B).

Старостенков пояснює, що в B2C вже стало нормою використовувати ШІ для швидких відповідей на прості запитання: як працює бонус, терміни виведення коштів тощо. У цих ситуаціях машина ефективніша — вона знімає навантаження з фахівців.

«Наша ж клієнтська підтримка задіюється тоді, коли оператор не може вирішити проблему гравця самостійно або виявляє технічну помилку. Жодна операція в казино не є простою чи стандартною, тому ми використовуємо ШІ як асистента для роботи з нашою базою знань, а не напряму з клієнтами».

Прийняття ШІ та ML

EvenBet Gaming завжди прагне розсувати межі технологій. У 2012 році компанія запустила нативний додаток для покеру, у 2014-му однією з перших впровадила блокчейн та криптовалюти.

«Ми можемо намагатися передбачити, як працюють нові моделі ШІ порівняно з існуючими, але навіть обґрунтоване припущення — це лише припущення.Існують чотири основні категорії з десятками алгоритмів, і нові створюються безперервно», — пояснює Старостенков.

У 2024 році провайдер обслуговував понад 48 мільйонів користувачів у 41 країні. Тож, як і інші технологічні прогнози, які Старостенков робив протягом своєї кар'єри в EvenBet Gaming, його припущення щодо ШІ та ML, ймовірно, виявляться дуже точними.