行业领袖指出，人工智能在负责任博彩中居于核心地位

                            人工智能（AI）正成为应对博彩相关危害的重要工具，运营商正转向能够在问题模式升级前识别的先进模型。
在接受 SiGMA 新闻 独家采访时，Sportradar 产品与战略部门诚信与合规服务高级副总裁 Tom Mace 详细介绍了 AI 如何有意义地检测博彩相关危害的早期迹象、该技术如何避免强化现有偏见或排斥特定用户群体，以及负责任干预应当如何开展。
“技术进步正在改变博彩行业，包括运营商如何识别并应对博彩相关危害的早期迹象，”Mace 表示。“随着行业规模和复杂性的增长，AI 为运营商提供了大规模实时监测的能力，从而能够在庞大的客户群体中实现更快、更有效的干预。”
据 Mace 介绍，AI 系统正日益接受训练以识别行为指标，例如“增加的游戏频率和强度、追逐亏损、非理性投注，以及诸如取消提款等财务红旗。”通过聚合这些信号，模型可以生成风险评分，从而识别出可能需要支持的客户。
偏见与透明度挑战受到关注

由于 AI 严重依赖行为数据，业内有人担心其可能会加剧偏见或错误对待客户。Mace 表示，这一问题正在得到积极应对。
“AI 驱动的工具不仅在多样化、具代表性的数据集上进行训练，以避免强化偏见，还与学术机构保持一致，以融入最新研究成果，并确保模型的内部运作基于数据驱动的洞察。”他说道。
为了保持模型的相关性和准确性，他分享道：“我们定期进行审计，使模型不断与最新的行业趋势保持一致，并将运营商的干预反馈直接纳入模型作为进一步训练的机会。”
Mace 强调，透明度同样重要。“运营商收到的是清晰、可解释的输出，使其能够理解并根据风险评分采取行动，并具备确保所有客户得到公平、一致对待所需的全部信息——如果没有先进技术，这是无法以同等效率和深度做到的。”
个性化干预平衡责任与商业目标

一旦风险被识别，运营商面临的问题是如何有效干预而不削弱商业目标。Mace 表示：“有效干预不能依赖单一方式，必须个性化，并与识别出的风险水平和导致该评估的因素相关。”
他概述了一种分级方法：“例如，从对低风险客户的提醒，到针对中等风险客户的负责任博彩工具使用提示，再到对最高风险客户的直接联络，必要时还可转介至支持服务。”
这些策略，他补充说，可以通过具体行为标志来制定，例如“投注时间长短或存款频率”。Mace 强调，商业方面并不会因此受损。“重要的是，负责任博彩不应被视为威胁商业成功，”他说。通过将风险洞察融入更广泛的业务运营中，运营商还能满足监管预期——例如避免向高风险客户推送促销优惠。
“最终，一个稳健的负责任博彩框架能够建立客户的长期信任、提升品牌声誉并强化合规性，这些对于推动行业的可持续增长至关重要。”
行业面临证明危害减轻成效的压力

负责任博彩的一大持续挑战是缺乏长期证据来证明这些举措是否真正减少了危害。
Mace 告诉 SiGMA 新闻：“为了充分评估负责任博彩举措的影响，行业必须采取严格的、基于证据的方法，围绕关键指标展开，例如高风险行为的减少、负责任博彩工具（如存款限额）的增加使用，以及客户满意度与客户保留率。” 
他补充道，如今的技术已使运营商能够“实时监测其中许多结果，并获取关于其负责任博彩实践效果的可操作性洞察。这应当辅以独立验证，以确保持续改进。”
全球运营商开始采用

这种用于负责任博彩的 AI 技术已在受监管市场投入使用。上个月，Sportradar 推出了 Bettor Sense，一款能够检测博彩风险早期迹象的 AI 解决方案。
“我们将继续不懈努力，保护体育诚信和用户信任，这始终是我们的首要任务，”BETesporte 首席执行官 Marcos Pereira 表示。BETesporte 作为巴西足球的支持者，是首家采用该解决方案的运营商。
Mace 解释道：“Bettor Sense 通过透明解释风险评分和量身定制的干预建议，降低了误报风险，并能在员工与高风险客户沟通时提供指导，以验证相关风险。”他补充道，这种“人机协作”的方式确保技术是作为指导，而不是替代人工判断。

行业领袖指出，人工智能在负责任博彩中居于核心地位

                            人工智能（AI）正成为应对博彩相关危害的重要工具，运营商正转向能够在问题模式升级前识别的先进模型。
在接受 SiGMA 新闻 独家采访时，Sportradar 产品与战略部门诚信与合规服务高级副总裁 Tom Mace 详细介绍了 AI 如何有意义地检测博彩相关危害的早期迹象、该技术如何避免强化现有偏见或排斥特定用户群体，以及负责任干预应当如何开展。
“技术进步正在改变博彩行业，包括运营商如何识别并应对博彩相关危害的早期迹象，”Mace 表示。“随着行业规模和复杂性的增长，AI 为运营商提供了大规模实时监测的能力，从而能够在庞大的客户群体中实现更快、更有效的干预。”
据 Mace 介绍，AI 系统正日益接受训练以识别行为指标，例如“增加的游戏频率和强度、追逐亏损、非理性投注，以及诸如取消提款等财务红旗。”通过聚合这些信号，模型可以生成风险评分，从而识别出可能需要支持的客户。
偏见与透明度挑战受到关注

由于 AI 严重依赖行为数据，业内有人担心其可能会加剧偏见或错误对待客户。Mace 表示，这一问题正在得到积极应对。
“AI 驱动的工具不仅在多样化、具代表性的数据集上进行训练，以避免强化偏见，还与学术机构保持一致，以融入最新研究成果，并确保模型的内部运作基于数据驱动的洞察。”他说道。
为了保持模型的相关性和准确性，他分享道：“我们定期进行审计，使模型不断与最新的行业趋势保持一致，并将运营商的干预反馈直接纳入模型作为进一步训练的机会。”
Mace 强调，透明度同样重要。“运营商收到的是清晰、可解释的输出，使其能够理解并根据风险评分采取行动，并具备确保所有客户得到公平、一致对待所需的全部信息——如果没有先进技术，这是无法以同等效率和深度做到的。”
个性化干预平衡责任与商业目标

一旦风险被识别，运营商面临的问题是如何有效干预而不削弱商业目标。Mace 表示：“有效干预不能依赖单一方式，必须个性化，并与识别出的风险水平和导致该评估的因素相关。”
他概述了一种分级方法：“例如，从对低风险客户的提醒，到针对中等风险客户的负责任博彩工具使用提示，再到对最高风险客户的直接联络，必要时还可转介至支持服务。”
这些策略，他补充说，可以通过具体行为标志来制定，例如“投注时间长短或存款频率”。Mace 强调，商业方面并不会因此受损。“重要的是，负责任博彩不应被视为威胁商业成功，”他说。通过将风险洞察融入更广泛的业务运营中，运营商还能满足监管预期——例如避免向高风险客户推送促销优惠。
“最终，一个稳健的负责任博彩框架能够建立客户的长期信任、提升品牌声誉并强化合规性，这些对于推动行业的可持续增长至关重要。”
行业面临证明危害减轻成效的压力

负责任博彩的一大持续挑战是缺乏长期证据来证明这些举措是否真正减少了危害。
Mace 告诉 SiGMA 新闻：“为了充分评估负责任博彩举措的影响，行业必须采取严格的、基于证据的方法，围绕关键指标展开，例如高风险行为的减少、负责任博彩工具（如存款限额）的增加使用，以及客户满意度与客户保留率。” 
他补充道，如今的技术已使运营商能够“实时监测其中许多结果，并获取关于其负责任博彩实践效果的可操作性洞察。这应当辅以独立验证，以确保持续改进。”
全球运营商开始采用

这种用于负责任博彩的 AI 技术已在受监管市场投入使用。上个月，Sportradar 推出了 Bettor Sense，一款能够检测博彩风险早期迹象的 AI 解决方案。
“我们将继续不懈努力，保护体育诚信和用户信任，这始终是我们的首要任务，”BETesporte 首席执行官 Marcos Pereira 表示。BETesporte 作为巴西足球的支持者，是首家采用该解决方案的运营商。
Mace 解释道：“Bettor Sense 通过透明解释风险评分和量身定制的干预建议，降低了误报风险，并能在员工与高风险客户沟通时提供指导，以验证相关风险。”他补充道，这种“人机协作”的方式确保技术是作为指导，而不是替代人工判断。