Описание VAIX
Компания VAIX занимается развитием искусственного интеллекта (англ. AI – artificial intelligence) и способами его использования в различных отраслях деятельности, включая бизнес, образование, развлечение и так далее.
Специалисты прогнозируют, что технология AI не обойдет стороной индустрию гемблинга.
С этим согласен Андреас Хартманн (Andreas Hartmann), один из основателей VAIX. Он дал развернутое интервью популярному изданию Gambling Insider, в котором рассказал о своей карьере, перспективах искусственного интеллекта в игорном бизнесе и других интересных вопросах.
Интервью с Андреасом Хартманном из VAIX
Беседа переведена в полном объеме, как она представлена на страницах Gambling Insider.
Как восхождение по карьерной лестнице привело Вас в игорную индустрию?
Андреас Хартманн: На сегодняшний день, я посвятил девятнадцать лет работе в сфере разработки и внедрения новых продуктов, технологий и технического сопровождения деятельности в игорных мобильных и онлайн-заведениях, а также работе в компаниях, занимающихся поиском финансово-технологических решений в игорной сфере. Прежде, чем стать соучредителем компании VAIX, я занимал пост инспектора по эффективности работы коллектива (Crew Performance Observation - СРО) в компании PPRO Group, занимающейся поиском финансово-технологических решений, и в компании Upstream, действующей в отрасли мобильной коммерции.
По роду своей деятельности я специализируюсь на работе с онлайн-продуктами. Я проработал пять лет в Кремниевой (Силиконовой) долине в качестве менеджера по продуктам задолго до того, как в компаниях начали появляться официальные должности с соответствующим описанием. Через своего друга я познакомился с основателем компании Partypoker и переехал из Сан-Франциско на Гибралтар. Несколько неожиданное географическое решение, тем не менее, это было замечательно в свете открывавшихся перспектив развития карьеры и получения образовательного опыта.
Далее моя карьера совершила невероятный скачок, миновав период, предшествовавший первичному размещению акций (pre-IPO) компании Partypoker, а также вступление в 2006 году в силу Закона о противодействии незаконной игорной деятельности в сети Интернет (Unlawful Internet Gambling Enforcement - UIGEA) и последовавшего слияния с игорным онлайн-оператором bwin. От запуска первой в индустрии учётной записи пользователя, системы управления взаимоотношений с клиентами (Customer Relationship management - CRM), а также системы реагирования на события в реальном времени до слияния двух покерных сетей, занимавших третье и четвёртые места в мировом рейтинге, я был полностью погружён в игорную тематику.
С момента переезда из Кремниевой долины, я проделал огромную работу и провел множество исследований в сфере разработки продуктов. Наиболее важными частями того, что мы сейчас привыкли именовать искусственным интеллектом, являются принципы проведения поиска информации, правильное понимание получаемого запроса и предоставление выборки информации, причем с двумя из этих факторов мне приходилось работать в рамках своих обязанностей. Видимо, поэтому проблематика AI была мне так близка и интересна, и я оставил пост СРО, приступив к созданию компании VAIX.
Какие недочёты рынка стали для Вас явными, когда Вы стали соучредителем компании VAIX?
Андреас Хартманн: Основным было понимание того, что AI должен будет впоследствии стать чем-то сродни мобильной связи, однако значительно более сложным и основательным. Ведь ни для кого не секрет, какое влияние мобильная связь уже оказала на нашу экосистему и какую роль продолжат в ней играть.
Позже, в 2016-2017 годах, пришло осознание того, что игорная индустрия не смогла адаптировать под свои нужды AI, особенно алгоритмы глубокого обучения (Deep Learning).
Технологии AI уже давно используются нами. Так, например, компания Amazon производит совместную фильтрацию данных ещё с 90-х годов прошлого века. В своё время, общее стремительное развитие технологий мотивировало создание более жизнеспособных коммерческих алгоритмов глубокого обучения, которые по-настоящему дали толчок для развития всей отрасли в 2015 году.
Далее пришло понимание того, что игорная индустрия сможет адаптировать технологии AI только поступательно. Выпуская и сопровождая работу новых продуктов, а также внедряя планы технологических мероприятий в игорной сфере на протяжении десяти лет, я полностью осознал, что мобильные технологии были адаптированы слишком поздно, так же, как социальные сети, системы обработки неопределённо структурированных данных большого объёма. И это далеко не полный список. Как известно, предел доходности в игорной индустрии значительно выше, чем в электронной коммерции или у компаний, занимающихся поиском финансово-технологических решений, поэтому в ней потребность в инновациях значительно меньше.
Имея опыт в качестве покупателя, а также развив в себе глубокое осознание задач, которые следует решить при запуске продукта, как внутри одной системы, так и при содействии третьих лиц, мы увидели возможности улучшить качество предоставляемых услуг. Это позволило бы нам упразднить некоторые сложности и ускорить запуск продукта, а прогрессивным и дальновидным операторам хорошо на нём заработать.
Почему Вы считаете, что технологии глубокого обучения возымеют гораздо более значительный эффект, чем мобильные технологии?
Андреас Хартманн: Мобильные технологии являются инновацией, которая сделала возможными тысячи новых сценариев применения посредством нового пользовательского интерфейса. А технологии AI существенно изменят основы самого интерфейса. Сейчас у нас есть множество примеров:
- смарт-фильтры от нежелательных почтовых рассылок (спама),
- автономные системы самостоятельной парковки в автомобилях,
- автоматический перевод с одного языка на другой в режиме реального времени,
- системы «умного дома» Alexa и Google Assistant.
На какую бы сферу нашей жизни сейчас Вы не обратили бы своё внимание, везде можно заметить влияние технологий AI. И они войдут в ещё большее количество сфер повседневной жизни человека, разумеется, включая и игорную индустрию.
Что следует сделать, чтобы технологии AI и глубокого обучения стали распространёнными, особенно в игорной индустрии?
Андреас Хартманн: В самом широком понимании, я думаю, что есть два основных направления, в которых следует двигаться.
- Первое – это максимальное соответствие всем передовым тенденциям. Например, сервис предоставления в процессе игры глубоко персонализированных рекомендаций, которые делают пользовательский опыт более интересным, и, соответственно, мотивируют людей играть больше. Мы реализуем целый ряд проектов, которые демонстрируют значительный рост игровой активности и устойчивый долгосрочный доход с практически нулевым оттоком пользователей.
- Второе, главным образом продиктовано давлением со стороны регулирующих государственных органов. Это неукоснительное соблюдение правил, а также принципов ответственного участия в азартных играх. Существует огромный интерес к тому, что может сделать игорная индустрия, чтобы на ранних стадиях выявить поведение игроков, свидетельствующее о возможном наличии у них предрасположенности к игорной зависимости.
Именно для таких целей и требуются продукты, реализованные с применением алгоритмов глубокого обучения. Они позволяют собирать данные более точно, быстрее выявляют шаблонные решения в ходе игры и продолжают сбор информации и изучение в дальнейшем.
Существуют ли какие-либо другие методы применения AI в игорной сфере?
Андреас Хартманн: Вы вполне можете сами выбрать правильный подход к применению AI, исходя из всего выше сказанного. Десять лет назад многие компании заявили: «А давайте запустим мобильную версию!», - но они не знали точно, на что следовало ссылаться. Всё закончилось примитивным переносом стандартного пользовательского интерфейса персонального компьютера на платформу первых IPhone. Разумеется, они не приняли во внимание такие технические тонкости, как размер экрана и скорость передачи информации по каналу, необходимая для выполнения задачи.
Дело первой необходимости - найти реальный сценарий применения или бизнес-проблему, в которых требуется данная технология. Поэтому не стоит просто пытаться бездумно «применить технологии AI», а использовать их для решения какой-либо конкретной проблемы.
Так, например: эти технологии можно использовать для повышения вовлеченности игроков и повысить эффективность использования обширного портфолио игр в вашем казино, создав раздел рекомендаций на домашней странице вашего сайта.
Или, вот, пример из мира ставок на спортивные события: обычная букмекерская контора оперирует данными с десятков тысяч различных рынков, но для наиболее эффективной работы вам следует разместить на первой странице вашего онлайн-заведения исключительно тот массив информации, применение которого имеет смысл.
Прекрасным примером является компания Bet365. Это один из наиболее успешных операторов ставок на исход спортивных событий. Содержание сайта просто поражает своей глубиной, благодаря которой поиск спортивного события и рынка, интересующих пользователя, становится чрезвычайно сложной задачей. Она включает в себя множество маркеров на мобильной стартовой странице заведения. Посещение сайта заведения на компьютере потребует от пользователя сделать значительно меньше кликов, но знакомство и навигация по пользовательскому интерфейсу потребуют навыков, сопоставимых с уровнем брокера с Уолл-Стрит.
Решение проблемы: просто предоставьте пользователю информацию о пяти наиболее подходящих его запросу спортивных событиях. Применение AI поможет в решении конкретной проблемы, а не будет применением ради применения.
С какими основными проблемами Вам и другим компаниям, занимающимся применением AI, предстоит столкнуться в 2019 году?
Андреас Хартманн: Так же, как и в случае реализации любого нового веяния, наиболее сложной задачей для провайдеров AI является попадание в план действий оператора. Всегда найдётся несколько дюжин приоритетных проектов, борющихся за получение ресурсов на развитие, от движущих факторов получения дохода до регулятивных обязательных статей расходов. Помочь в реализации данного проекта можно лишь путём доходчивого разъяснения ценности данной технологии, а затем помочь в минимизации требований, предъявляемых к ресурсам оператора во время применения данной технологии.
Так же, как и с любым другим новым трендом, технологии AI – это модное словосочетание в узком кругу сопричастных лиц. Команды специалистов по обработке данных, а также в прочих сферах, ранее занятые в других приоритетных проектах, хотят управлять всеми связанными с ними проектами. Несмотря на то, что альтернативные издержки таких команд, не занимающихся ключевыми проектами, уже внесены в список обрабатываемых заявок, технологии глубокого обучения, демонстрирующие в настоящее время значительно лучшую производительность в работе, чем «узкопрофильные» технологии AI, являются намного более сложными и требуют более интенсивной работы.
Операторы, пытающиеся разработать своими силами технологии AI, тратят значительно больше времени и денежных средств, чем если бы они привлекли к этому стороннюю компанию-специалиста, как наша. Я помню времена, когда компания PartyGaming самостоятельно осуществляла администрирование работы своего почтового сервера. В настоящее время все компании используют сторонние сервисы, такие как Mailchimp.
Третья проблема – это качественный сбор данных. Хотя компания VAIX вполне может создать качественную модель, готовую к запуску в работу, в течение одной-двух недель, получение данных может занять месяцы, в зависимости от множества заинтересованных сторон, разрешений и задействованных процессов.
Продукты, контролируемые посредством голосовых команд, ставят перед игорными компаниями целый комплекс задач, которые требуется решить на ранних стадиях. Как можно урегулировать данную ситуацию?
Андреас Хартманн: Функционирование всех, контролируемых посредством голосовых команд, приложений основано на применении технологий AI. Все широко известные подобные приложения, такие как Alexa, Google Assistant и Siri, разработаны на алгоритмах глубокого обучения. Различные комплексы проблем возникают на ранних стадиях запуска практически каждого нового продукта. Однако, у приложений, контролируемых посредством голосовых команд, есть одна общая проблема – это достижение полного понимания своей сферы деятельности.
Вот, например: в настоящее время мы занимаемся разработкой продукта для пользователей, администрирующих чаты по тематике игры в бинго, которые используют в своей работе алгоритмы глубокого обучения для анализа и контроля чата игроков. Вполне возможно, что одним из наиболее весомых сдерживающих факторов в бинго – это ведение чата во время игры, а также отношения между игроками и пользователем, администрирующим чат.
В среде игроков бинго используется некий своеобразный сленг, включая такие слова как “wtg”, “2tg”и “blnt”. В случае применения при игре в бинго даже таких, явно очень хорошо разработанных, приложений, как Siri или Alexa, их функционирование будет серьёзно затруднено. Для создания толковой модели обработки текста или речи на естественном языке для бинго потребуется знание и понимание фокус-группы пользователей, наряду с проведением множества практических испытаний её в деле. Однако, располагая качественным алгоритмом, мы можем разработать инструмент для администрирования, ценность которого будет заключаться в том, что он будет понимать суть переписки игроков, а также выявлять их настроение.
Как видите, на пути к созданию идеальной программы-агента, контролируемой посредством голосовых команд, разработчиков поджидает огромное количество препятствий. Тем не менее, на этом пути разработчиками будут предприняты шаги, которые впоследствии значительно увеличат ценность конечного продукта. В то время как многие только и делают, что говорят о конечной цели своих действий, в игорной индустрии «золото» лежит вдоль всего пути разработчика, продвигаясь по которому они постепенно улучшают ситуацию, продолжая работу на достижение финальной цели.
Включает ли в себя данный процесс тренировки применения технологий на практике?
Андреас Хартманн: Взаимодействие с технологиями AI в целом, и технологиями обработки естественного языка (Natural Language Processing - NLP) в частности, предполагает постоянное повышение уровня знаний. Идеально подготовить эталонную модель чата по тематике бинго может только человек, администрировавший подобный чат и, просто, большой поклонник данной игры, глубоко вовлечённый в неё.
Данная модель должна понимать содержание ведущейся переписки. Для этого потребуется проведение тренировок с участием реальных людей. Прекрасным примером является слово «Скраббл» (игра в слова). Когда вы увидите написанным данное слово, то не подумаете ни о чём-то хорошем, и ни о чём-то плохом. Но оно имеет ярко выраженное негативное значение в игорной сфере. Так, например, люди говорят: «Мне бы лучше было в скраббл играть, я всё время проигрываю здесь», или «Мы провели по-настоящему прекрасный уик-энд с семьёй, играя в скраббл». Причём их контекст диаметрально отличается: первая – негативная, а вторая – позитивно сентиментальная.
Есть ли у компании VAIX какие-либо грандиозные планы на 2019 год в отношении своих интерфейсов, контролируемых посредством голосовых команд?
Андреас Хартманн: Голосовое управление и ведение чата являются хорошим примером того, как могут применяться алгоритмы глубокого обучения. В настоящее время на стадии согласования и внедрения находятся несколько наших новых проектов и программных компонентов. Они дадут возможность серверу, на котором находится чат, управлять происходящим в комнате для игры в бинго.
Кроме того, существуют продукты для администраторов чатов, позволяющие анализировать и оптимизировать поток информации в чате. Зачастую операторы используют различные акции и бонусы для удержания интереса аудитории. В индустрии бинго по большей части игнорируется основной инструмент удержания аудитории – общественный чат.
Находящиеся в позитивном круге общения игроки ощущают себя счастливыми, дольше остаются в чате, покупают одну или две дополнительные карты и продолжают улучшать атмосферу общественного чата и ещё больше наращивать масштаб игры.
К чему стремится компания VAIX в следующем году?
Андреас Хартманн: Мы хотели бы стать предпочтительной платформой для подбора решений в сфере персонализации, посредством применения алгоритмов глубокого обучения. Мы полностью убеждены, что, если у вас получается успешно пользоваться услугами электронной почты, платформой управления взаимоотношений с клиентами (Customer Relationship management - CRM) или даже системой управления контентом (Content Management System - CMS), тем не менее вам не следует пытаться выстроить механизм персонализации сайта самостоятельно.
Компания VAIX делает всё, чтобы стать предпочтительным поставщиком технологий AI в игорной индустрии, так как результатом такого партнёрства в сфере обработки данных станет экономия в результате роста масштабов производства. Мы хотим стать лучшими на рынке благодаря предварительному определению потенциала игрока, его активности и его результативности.
И наконец, помимо проблематики чатов, мы ставим себе целью делать более точные прогнозы проблемного поведения пользователей во время участия в играх, что, в свою очередь, даст операторам возможность начать действовать заблаговременно до того момента, когда какой-либо ущерб будет нанесен.
Наша цель – занять в сознании общества главенствующую позицию в сфере использования алгоритмов глубокого обучения.
Разумеется, мы предлагаем свои услуги не во всех возможных сферах деятельности, но в конкретных высоко прибыльных случаях применения данных технологий, наше участие в которых значительно увеличивает их стоимость, причём предоставляем свои услуги существенно лучше наших конкурентов на сегодняшнем рынке.
Заключение
Согласитесь, искусственный интеллект в гемблинге - это увлекательное направление.
- Какими видятся вам перспективы использования искусственного интеллекта в игорном бизнесе?
- Может ли AI сделать гемблинг более качественным или интересным?
- Будет ли эта технология полезна игроку или предоставит операторам казино еще один способ более эффективного отъема денег у клиентов?
Давайте обсудим эту популярную тему в комментариях. Делитесь мнениями, пишите отзывы, задавайте вопросы.