Artificiell intelligens (AI) har funnit användning i flera delar av näringslivet och casinobranschen är inget undantag. När gemene man hör begreppet “AI” är nog en chattbot det första de tänker på, men maskinlinlärning – vilket är den teknologi som AI bygger på – har en omfattande uppsättning användningsområden, bland annat inom dataanalys, vilket är någonting som spelföretagen är mycket intresserade av.
Inom iGaming och på moderna spelsajter som Betinia casino används ofta artificiell intelligens och maskininlärning bland annat för att utveckla nya produkter, förbättra marknadsföringen och skapa en trevligare användarupplevelse. Genom att använda modern AI-teknologi går det att skapa dynamiska användarprofiler som genom att fastställa användarpreferenser kan erbjuda skräddarsydda spelmiljöer. Varje spelare får en specialutformad hemsida som passar just dem.
Detta är vad man i folkmun ofta kallar för “algoritm”, alltså en process eller ett system som förändrar den digitala miljön baserat på användarens tidigare beteende. (till exempel rekommendationer på Youtube). För att dessa system ska vara så träffsäkra som möjligt används alltså numera maskininlärning (AI).
Datainsamling, maskininlärning och rekommendationer
Informationen som samlas in är förvånansvärt ingående. Spelföretagen skapar användarprofiler som används internt för att, som sagt, förbättra användarupplevelsen. Exempel på data de samlar in är vilka spel användaren föredrar, vilka spelfunktioner de tycker om (till exempel Megaways, klustervinster, och så vidare) och vilka teman de föredrar. I grund och botten samlar spelföretagen in allt de kan och får. Det finns ingenting som heter för mycket data inom dataanalys.
När användaren efter en spelsession återgår till huvudsidan kommer den att vara uppdaterad med nya rekommendationer som tagits fram med hjälp av data från tidigare beteende. Detta leder ofta till en avsevärt bättre användarupplevelse eftersom spelaren inte behöver söka igenom eventuellt tusentals spel för att hitta någonting som de gillar. Algoritmen gör alltså sitt bästa för att automatisera detta arbete. I många fall stannar spelaren dessutom kvar på sidan längre om de får bra rekommendationer. Om sidan vet att spelaren ofta spelar vissa spel vid vissa tidpunkter och andra spel vid andra tidpunkter kan den avgöra vad som är en rimlig rekommendation baserat på en så enkel faktor som tidpunkt på dygnet.
I framtiden kommer sannolikt denna personifiering av digitala miljöer att bli ännu mer omfattande. I dagsläget rör det sig främst om rekommendationsalgoritmer som använder maskininlärning, men med modern AI teknologi kan det snart bli möjligt att även personanpassa själva innehållet – men det återstår att se!
Dynamiska användargränssnitt
Historiskt sett har nätcasinon varit statiska och enbart erbjudit fasta kategorier och kataloger. Användaren kunde sortera spel efter lanseringsdatum, i alfabetiskt ordning eller genom en enkel popularitetsrankning, men ett mer personligt anpassat system fanns helt enkelt inte.
Detta innebar bland annat att flera högkvalitativa fast mindre kända spel begravdes långt ned i spelkatalogen och förblev oupptäckta av spelare som antagligen hade tyckt om dem. Spelen riskerade alltså att inte nå sin målgrupp.
När man istället använder datadrivna rekommendationsalgoritmer kan dessa mindre populära spel hitta sina spelare mycket enklare. Dessa dynamiska användargränssnitt gör att varje spelare får en unik upplevelse som bygger på deras preferenser. Ibland kan algoritmerna såklart ha helt fel, men de förbättras löpande och blir mer träffsäkra ju mer tid användaren spenderar på plattformen.
Relevanta parametrar
Hur avgör man egentligen om en viss spelare föredrar ett visst spel? Det är egentligen inte så svårt. Systemen har en stor uppsättning datapunkter som tillsammans utgör en träffsäker användarprofil.
Här hittar man saker som hur villig användaren är att ta risker, vilken volatilitet de föredrar och om de föredrar frekventa vinster men små vinster eller om de föredrar få men stora vinster. Om spelaren till exempel föredrar spel från en specifik leverantör kommer denne leverantören att främjas före andra. Om spelare föredrar en viss spelfunktion eller ett visst tema kommer sannolikheten att dessa visas i rekommendationsfältet också att öka.
De flesta spelföretag använder sig av avancerade analytiska verktyg, men i grund och botten bygger de på förhållandevis enkla parametrar (se ovan). Allting tas dock i åtanke när innehållet anpassas – användarens ålder, kön och så vidare. Ingenting undgår datainsamling eftersom all data kan vara potentiellt relevant för operatörens arbete.
Maskininlärning
Det är alltså främst maskininlärning som ligger till grund för moderna rekommendationsalgoritmer och specialanpassade användargränssnitt. Fördelen med dessa algoritmer är att de håller sig uppdaterade kontinuerligt och att de kan ta flera till synes irrelevanta datapunkter i beaktande. Att allt dessutom sker automatiskt gör att varje kund kan erbjudas en egen miljö.
Om spelarens preferenser förändras (vilket de oundvikligen kommer att göra) är det inga som helst problem för algoritmen att automatiskt uppdatera användarprofilen. Maskininlärningsalgoritmer befinner sig i en konstant självkorrigerande loop som aldrig vilar. Systemet agerar proaktivt och ser till så att användaren får en så trevlig upplevelse som möjligt.
