تبني الذكاء الاصطناعي في قطاع المقامرة- الفرص والتحديات والخطوات الأولى

جيسون أنجليذس، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Epoxy.ai، يركز على تبني الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في قطاع المقامرة من خلال النظر في كيفية البدء، والفرص المتاحة، ومدى تكامل تبني كل منهما بالنسبة للجميع وأكثر من ذلك بكثير.

SBC News: للبدء، هل لك أن تذكر بإيجاز أين نحن حاليًا فيما يتعلق بتبني الصناعة لحلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة؟

جيسون أنجليذس: هذا سؤال رائع ويستحق إجابة شاملة حيث يوجد الكثير من الضوضاء والضجيج والارتباك حول هذا الموضوع. الجواب القصير هو أن صناعة الألعاب لا تزال في المراحل الأولى من تبني الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، ولكن الأمور بالتأكيد تسير في الاتجاه الصحيح.

بحكم تعريفها، شركات الألعاب هي شركات بيانات، وشركات البيانات تتمتع بموقع جيد للغاية للاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي. البيانات هي جزء من كل جانب تقريبًا من أعمال صناعة المقامرة، فكر في التداول والتسويق وإدارة علاقات العملاء والولاء. ومع ذلك، في حين أن معظم المشغلين لديهم فرق بيانات، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي في هذه المجالات محدود ولا يزال الكثيرون يعتمدون على التقنيات القديمة وحتى العمليات اليدوية.

ربما يكون المجال الأبطأ في التغيير، وهو المجال الذي يمكن أن يخلق قيمة كبيرة للعملاء والمشغلين، هو تخصيص تجربة المستخدم النهائي وفقًا لاحتياجات عميل معين. التخصيص هو شيء أساسي للشركات الرقمية الأخرى مثل التجارة الإلكترونية والموسيقى والتلفزيون وحتى البيع بالتجزئة، ومع ذلك بشكل عام لا يوجد مشغل قام بتنفيذ استراتيجية متماسكة تركز على العميل أولاً على نطاق واسع.

يعتمد الكثيرون على وسائل القوة الغاشمة لتخصيص المحتوى لمجموعات أو تجمعات فردية من المستخدمين لمحاولة تحقيق نطاق واسع. على سبيل المثال، غالبية وكلاء المراهنات الرياضية من المستوى الأول الذين، لدعم الحاجة إلى إنشاء عروض رهان تراكمية ذات قيمة أعلى وأكثر استهدافًا لعملائهم، يوظفون فرقًا من المحررين لتنظيم أسواق الرهان التراكمية المحددة التي يتم عرضها في التطبيق. على الرغم من أن هذا ينجح، إلا أنه من الصعب التوسع فيه ومن المستحيل توفير نوع التخصيص من النوع 1-1 الذي يمكن أن يقدمه الذكاء الاصطناعي والذي يتوقعه العملاء في كل مرة يراهنون فيها.

فكر في الأمر على أنه أمازون عندما كانت تبيع الكتب فقط. هذا هو نوع المكان الذي نحن فيه الآن. الخبر السار هو أن هناك العديد من التقنيات الأخرى قيد التشغيل وهي أكثر تقدمًا بكثير، لذلك يجب أن يكون التنفيذ أسرع بكثير وأولئك الذين يتبنون التكنولوجيا في وقت مبكر سيجنون فوائد كبيرة.

SBCN: هل سيصبح هذا أمرًا ضروريًا حتمًا لجميع الشركات؟

JA: أعتقد أنه من المؤكد مدى أهمية الذكاء الاصطناعي بالنسبة لأعمال الألعاب، خاصة عندما يتعلق الأمر بخلق تمايز حقيقي وتجارب لا تُنسى. هناك المئات من العلامات التجارية الرقمية المختلفة التي تقدم كازينو على الإنترنت ووكيل مراهنات رياضية على مستوى العالم، ولا تزال هذه الحلول حصرية تقريبًا من واحد إلى عدد كبير من الحلول.

اعتاد المستهلكون على مستوى العالم على تفاعلات التخصيص في حياتهم اليومية ويشعرون بالإحباط عندما لا يحدث ذلك. الشكوى رقم واحد لمستخدمي الكازينو ووكيل المراهنات الرياضية عبر الإنترنت هي حقيقة أن المحتوى والتجربة غير مصممة حسب تفضيلات الفرد.

من حيث التبني، من المرجح أن يؤثر الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على المشغلين التنافسيين من المستوى 1 والمستوى 2 الذين لديهم حضور رقمي كبير، وأولئك الذين يبدأون مبكرًا باستراتيجية شاملة يجب أن يجنوا مكافآت ذات مغزى.

يثبت اللاعبون الأفراد من العلامات التجارية الصغيرة الذين لديهم أعمال بيع بالتجزئة قوية أنهم متخلفون بعض الشيء ولكن يجب أن يكونوا قادرين أيضًا على جني قيمة وتمايز كبيرين من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

SBCN: ما هي الأسباب التي جعلت صناعة الألعاب بطيئة في تبني هذه التقنيات الجديدة بالنظر إلى جميع الفوائد المثبتة؟

JA: هذا سؤال مهم حقًا، ويختلف من مزود إلى آخر، ولكن هناك بعض الموضوعات المشتركة.

أولاً وقبل كل شيء، هو أنه حتى وقت قريب، لم يكن غالبية المشغلين وموفري المنصات ببساطة يؤمنون أو يفهمون قيمة العرض. ثانيًا، حتى عندما بدأت المؤسسات في فهم القيمة، فإنها تواجه صعوبة في تحديد أولويات تنفيذ استراتيجيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتخصيص، على العناصر الأخرى في سجلات أعمالهم المتراكمة. أضف إلى ذلك أن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ليسا مجال خبرة أساسيًا بالنسبة لمعظمهم.

قد يكون لديهم فرق بيانات وقد يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتشغيل مهام محددة، ولكن هذا لا يترجم عادةً إلى القيام بأي شيء على نطاق واسع. نحن نعلم هذا بشكل مباشر حيث أن العديد من الشركات التي نعمل بها لديها فرق تقنية كبيرة مليئة بأشخاص أذكياء جدًا، يعترفون بأنهم يواجهون تحديًا في تنفيذ الذكاء الاصطناعي والتخصيص بنجاح، ويأتون إلينا للحصول على المساعدة.

أخيرًا، يتم تكييف الصناعة لشراء المنتجات المثبتة، وليس الابتكار حول التقنيات الجديدة. تريد الشركات عروضًا موحدة مع عوائد استثمار مثبتة والعديد من حالات استخدام النطاق قبل القيام باستثمارات.

من الصعب حقًا القيام بذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي والتخصيص لأن احتياجات كل عميل والبنى التحتية التقنية مختلفة. هذا يخلق وضعًا مثل "البيضة أم الدجاجة" مما يؤدي في النهاية إلى تأجيل الأمور بالنسبة للكثيرين. ومع ذلك، نحن نرى بالتأكيد أن هذا يتغير ونحن هنا للمساعدة في تسهيل ذلك.

SBCN: ما الذي يجب أن يحدث حتى تشهد الصناعة تحركات صعودية وتحافظ عليها في التبني والتنفيذ الصحيحين لمثل هذه الحلول؟

JA: الأمر كله يتعلق بتحديد الأولويات. تحتاج الشركات إلى جعل هذا مبادرة رئيسية لأعمالها بشكل كامل، ليس لأنه موضوع ساخن، ولكن لأن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة يمثلان وسيلة رائعة ومثبتة لتوليد الإيرادات وتبسيط سير العمل وخلق التمايز. وهذا يعني تخصيص الميزانيات والموارد والتأكد من أنها تظل "فوق الخط" عامًا بعد عام.

بالإضافة إلى ذلك، تحتاج الشركات إلى النظر إلى الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة كجزء من استراتيجيتها طويلة الأجل للمضي قدمًا. إنه ليس شيئًا سيضاف بشكل تدريجي إلى العمل، ولا هو مجرد وميض في المقلاة. إنه مضاعف قوة وشيء يمكن أن يكون استراتيجيًا للغاية إذا تم تطبيقه بشكل صحيح.

أخيرًا، يحتاجون إلى إدراك أنهم سيحتاجون إلى المساعدة على طول الطريق وأن هناك شركات مثل شركتنا، لديها منتجات وخدمات ومنهجيات تركز تحديدًا على مساعدة المشغلين على تحقيق القيمة وتسريع التنفيذ، وأنه لا بأس من الاعتراف بأنهم بحاجة إلى المساعدة.

SBCN: هل يمكنك تقديم بعض الأمثلة على المجالات التي يمكن أن يساعد فيها الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والفرص التي يمكن أن تتاح؟

JA: أولاً، اسمح لي أن أبدأ بالقول إنني أعتقد أن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة سيغيران بشكل أساسي الطريقة التي تتفاعل بها شركات الألعاب مع عملائها، تمامًا كما فعلت بالنسبة للموسيقى والتلفزيون والتجارة الإلكترونية.

ربما يكون أكبر مجال للفرص هو تخصيص رحلة المستخدم. هذا واضح تمامًا ويتعلق بتكييف التجربة والمحتوى في عروض المراهنات الرياضية والكازينو وفقًا لتفضيلات المستخدم النهائي. مرة أخرى فكر في Netflix و Spotify. مع عملائنا، نرى زيادة في GGR تتراوح بين 5٪ و 15٪ عندما يتم تخصيص التجربة.

هناك أيضًا فرص ضخمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بسلوك المستخدم والمساعدة أيضًا في إحباط السلوكيات غير الصحية. لذا التركيز على مجالات إساءة استخدام المكافآت والمخاطر وتقليل معدل التغيير. هذه هي الأشياء التي تتفوق فيها نماذج الذكاء الاصطناعي وهي الأشياء التي يطلبها عملاؤنا بشكل متكرر.

هذا أيضًا مكان رائع للمشغلين للبدء فيه، لأنهم لا يتطلبون تخصيصًا كبيرًا للموارد، فهم مجالات تعتمد عادةً بشكل كبير على المنهجيات والعمليات القديمة. يمكن أن يكون لتبسيط هذه العمليات وزيادة الدقة حول سلوك المستخدم تأثير كبير على النتيجة النهائية.

أخيرًا، تجدر الإشارة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي. يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي الفرصة لتوسيع وتعزيز المحادثة والحوار مع العميل بشكل كبير لإنشاء تجربة ترفيهية أكثر شمولية.

فكر في مفهوم وجود مساعد رهان شخصي خاص بك يقوم بإنشاء قصص بشكل ديناميكي ويقدم إحصائيات ورؤى حول الأحداث والألعاب التي تهتم بها. أو حل ألعاب قائم على الذكاء الاصطناعي يساعد في التنبؤ بالتحكم والدعم لزيادة سلامة الألعاب.

SBCN: ما هي بعض التحديات الرئيسية التي يمكن مواجهتها من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة؟ وكيف يتم التغلب على هذه التحديات؟

JA: الوقت والاستعداد للتكرار. لقد تحدثنا إلى كل مشغل ألعاب رئيسي تقريبًا حول تنفيذ الذكاء الاصطناعي في أقسام أو على نطاق واسع عبر أعمالهم والبعض على استعداد للالتزام لأنهم يفهمون التأثير الذي يمكن أن تحدثه التكنولوجيا عبر أعمالهم، لكن الكثيرين ليسوا مستعدين.

لحل هذا التحدي، أزلنا غالبية الأعباء الثقيلة عن المشغل، وجعلنا من السهل قدر الإمكان تسخير قوة الذكاء الاصطناعي دون التسبب في اضطرابات في خارطة الطريق أو خطة التوظيف الخاصة بهم.

SBCN: إذا كانت الشركة تتطلع إلى القيام بتحركاتها الأولى في تبني الذكاء الاصطناعي، فما الذي يجب أن يشتمل عليه النهج الصحيح للتبني؟

JA: لديك التزام بخلق فرص وحل مشاكل العمل من خلال تسخير قوة الذكاء الاصطناعي. فهم التقنيات المتاحة في السوق التي يمكن استخدامها.

استأجر شريكًا سيعمل معك ويستمع إلى التحديات التي تواجهك ويساعدك على حل أو الاستفادة من الفرصة. ابدأ صغيرًا وكن مستعدًا للتعلم والتكيف مع ما تخبرك به بياناتك. يمكن دمج الذكاء الاصطناعي في أعمال المشغل على مراحل، بنتائج رائعة.