По оценкам экспертов, примерно 3-5% людей, увлекающихся азартными играми, рискуют стать зависимыми от них. Болезненная склонность к гемблингу или лудомания доставляет массу проблем самим игрокам, членам их семей и обществу в целом. Ежегодно тратятся огромные суммы на лечение зависимых людей. Но есть и другой путь: игорные организации изучают инновационные способы выявления проблемных игроков в режиме реального времени.
Игорный бизнес представляют крупные корпорации по всему миру. Их доход насчитывает около $500 млрд в год. Благодаря распространению азартных игр в интернете и подъему фэнтези-спорта (в частности, американскими компаниями FanDuel и DraftKings), игорный бизнес стабильно развивается, каждый год демонстрируя прирост дохода.
Пока отрасль растет, обостряется проблема зависимости от азартных игр. Она актуальна для любых социальных и демографических групп, и может затронуть каждого. Особенно страдают жители Великобритании, где гемблинг легален и регулируется государством в течение многих десятилетий. Казино и залы для ставок здесь доступны на каждом шагу.
По данным Симо Драгицевича (Simo Dragicevic), генерального директора компании BetBuddy, более половины населения Великобритании играет в азартные игры на регулярной основе. Такой подход может вызвать привыкание, поэтому правительство постоянно ищет пути решения проблемы. Врачи выписывают зависимым наркотические препараты, такие как налтрексон, которые обычно используются для лечения наркоманов и алкоголиков.
Компания BetBuddy, расположенная в Великобритании, разрабатывает программный продукт под названием PowerCrunch. В нем задействованы методы интеллектуального анализа данных, которые позволяют рассчитать риски непосредственно во время игры. Программа задействует платформу для автоматизации машинного обучения от H2O. В результате PowerCrunch рассчитывает баллы риска для каждого игрока, отслеживая его действия и предлагая пройти тесты. Затем она отправляет персонализированные сообщения, которые помогают гемблерам понять собственное поведение и осознать его последствия, направляя их подальше от потенциальных опасностей.
Обнаружение проблемных игроков
В основу системы BetBuddy заложены результаты исследований азартных игр. Это трехуровневая модель данных, которую специалисты компании опубликовали в Journal of Gambling Studies в 2013 году.
Первый уровень модели касается поведения игрока, данные о котором собираются непосредственно в системе управления казино. Второй уровень опирается на заявленное пользователем поведение и результаты теста самооценки. Третий уровень рассматривает предполагаемое поведение, которое определяется путем комбинирования результатов первых двух уровней. Создается прогнозная модель поведения, строение которой сравнивается с данными, собранными у проблемных игроков анонимно (чтобы защитить их частную жизнь).
Два года назад BetBuddy решила повысить точность своей модели, работая с группой изучения машинных технологий Лондонского университета. Сотрудничество финансировало британское агентство Innovate UK, Исследовательский совет инженерных и физических наук и Научная лаборатория оборонных технологий.
Специалисты BetBuddy были обеспокоены проблемой: подавляющему числу людей не угрожает зависимость от гемблинга, однако, небольшой процент игроков всегда подвергается риску. Ключ к успеху в ее решении лежит в способности программы точно идентифицировать сложные поведенческие пути, которые ведут к возникновению зависимости от азартных игр. Затем необходимо построить прогнозную модель, которая использует искусственные нейронные сети и алгоритмы логистической рецессии, чтобы дать сигнал при обнаружении опасных поведенческих факторов.
Исследования показали интересный результат: при использовании этих алгоритмов точность прогнозов системы BetBuddy возросла на 87%. Это выгодно отличает новую версию от старых, построенных на методологии Гарвардской медицинской школы. Они отличались диапазоном точности от 62 до 67%. Ключевой фактор повышения производительности — технология обнаружения изменений в поведении игроков по мере приближения к опасному рубежу — возникновению зависимости.
Разработка системы PowerCrunch
Затем перед BetBuddy встала задача по операционализации наработок. Именно тогда разработчикам понадобилась платформа машинного обучения H2O. По данным компании, BetBuddy проанализировала ряд платформ совместимых с Java, включая Spark, Weka и Mahout, но в итоге остановилась на H2O.
Выбор в ее пользу был продиктован несколькими факторами. Драгицевич объяснил, что платформа не относится к экспериментальным разработкам, не имеет лицензионных ограничений и обладает открытым исходным кодом.
H2O помогла BetBuddy на практике реализовать модель машинного обучения в PowerCrunch, написанную на Java. Поскольку H2O использует POJO (plain old Java objects), процесс запуска упрощается. Драгицевич поясняет:
Единственная платформа, которая получила высокие оценки по всем критериям отбора BetBuddy — это H2O. Такие соображения в сочетании со стратегическими разработками, проводимыми ради интеграции H2O с наиболее перспективными платформами на рынке, например, Spark, дали нам чувство уверенности в собственном выборе.
Как инновационные технологии повлияют на игроков
Программа PowerCrunch пока не приобрела достаточной известности, но решение BetBuddy в области ответственного гемблинга уже оценили некоторые компании. Ontario Lottery and Gaming Corporation недавно завершила тестирование программного обеспечения и обнаружила, что 9 из 10 игроков считают его полезным для управления азартной игрой.
Теперь BetBuddy и группа Лондонского университета сосредоточены на обеспечении открытости используемых алгоритмов. Игорные регуляторы заинтересовались тем, как именно программное обеспечение BetBuddy делает свои прогнозы. Компания использует функциональные возможности платформы H2O в надежде на обеспечение большей прозрачности нейросетевых алгоритмов.
По мере роста индустрии азартных игр, казино обязаны идентифицировать группу игроков, которым сложно себя контролировать. Инновационные программы анализа данных, такие как PowerCrunch, доказывают, что властям не нужно ограничивать 95% здоровых игроков и лишать их азартных развлечений.