Slotegrator: Bước Tiếp Theo trong Phát triển iGaming của AI là Chiến Lược Thay vì Quá Trình

(AsiaGameHub) –   Olga Ivanchik, Phó Giám đốc Điều hành của Slotegrator, chỉ ra những gì hầu hết các thương hiệu lại hiểu sai về trí tuệ nhân tạo. Thay vì coi AI là một công cụ tối ưu hóa, ông cho rằng, AI nên được xem là một phần không thể thiếu trong kiến trúc kinh doanh, và các công ty dũng cảm bước tiếp sẽ là những người đứng đầu trong thời gian dài.

Kể cả khi hàng loạt công ty đang nhanh chóng tiếp nhận trí tuệ nhân tạo, hầu hết vẫn đánh giá thấp khả năng của nó.

Hiện nay, ví dụ, các công ty B2C chủ yếu sử dụng tự động hóa và học máy như một phương tiện để thúc đẩy quá trình khách hàng đi đến một điểm quyết định hoặc làm giảm sự trở ngại. Các nhà bán lẻ quần áo cung cấp nhân viên mua sắm kỹ thuật số, các ứng dụng sức khỏe tùy chỉnh chế độ ăn uống và luyện tập cá nhân, và các dịch vụ truyền hình cung cấp nội dung theo sở thích của người dùng.

Các trường hợp sử dụng này tuyệt đối có thể nâng cao doanh thu và tăng tính giữ chân. Chẳng hạn, không thể phủ nhận rằng sớm cũng như muộn, chúng sẽ đạt đến một điểm mà người dùng thậm chí không còn nhận ra sự tồn tại của chúng.

Nhưng quá nhiều công ty đã hài lòng khi để các công cụ AI là một phần thưởng thức tùy chọn. Họ chỉ coi AI là một phương tiện để tăng hiệu suất và cải thiện trải nghiệm người dùng. Từ một góc nhìn ngoài da, điều này hoàn toàn hợp lý: nếu bạn đang sử dụng công nghệ mới để tối ưu hóa các quy trình và thu hẹp ngân sách, cùng với việc cung cấp giá trị tương đương hoặc tốt hơn cho khách hàng, bạn chắc hẳn đang làm điều gì đó đúng đắn.

Nhưng bạn có thể vẫn làm điều thêm. AI không chỉ là cách để bằng được với đối thủ cạnh tranh; nó có thể là nền tảng cho các doanh nghiệp sáng tạo, hiệu quả và chiến lược hơn.

Hãy xem xét iGaming. Phần lớn các thương hiệu sử dụng chatbot AI cho dịch vụ hỗ trợ khách hàng. Họ cũng sử dụng tự động hóa cho AML (Ngăn ngừa rửa tiền) và giám sát tuân thủ, cũng như việc tạo ra nội dung marketing. Việc sử dụng thuật toán để đề xuất các trò chơi mới mà người chơi có thể thích cũng là điều phổ biến.

Nhưng một số thương hiệu đang tiến xa hơn, tích hợp AI vào các quy trình cốt lõi và ra mắt các sản phẩm dựa trên AI. Những thương hiệu đó là những thương hiệu sẽ đứng đầu trong thời gian dài là những thương hiệu tích hợp AI ở một cấp độ chiến lược, chứ không chỉ là một công cụ tối ưu hóa.

Ví dụ nhất định là việc cá nhân hóa theo thời gian thực. Điều này không chỉ dừng lại ở việc đưa ra các đề xuất dựa trên những gì người chơi đã từng thích; đó là đảm bảo người chơi luôn nhìn thấy đúng lời đề nghị phù hợp với từng thời điểm. Với các cổng thể thao, những đề xuất đặt cược trực tiếp có thể được đưa ra. Với các casino, người chơi có thể nhận được một phần thưởng ngay lập tức sau khi bị xui xẻo liên tiếp. Và tất cả đều được thực hiện bởi các yếu tố AI có thể học hỏi và trở nên hiệu quả hơn theo thời gian.

AI cũng rất hiệu quả trong việc tạo ra trải nghiệm người dùng linh hoạt, thực hiện mô hình LTV (Giá trị sử dụng) tiên đoán, cung cấp cá nhân hóa địa phương và đánh giá rủi ro liên tục và phát hiện gian lận chính xác. Trong tất cả các trường hợp này, việc mở rộng quy mô yêu cầu một mức độ xử lý mà các đội ngũ con người không thể đạt được.

Khi bạn chuyển từ việc sử dụng AI để tối ưu hóa các quy trình đã thành công sang việc xây dựng các chiến lược dựa trên khả năng của AI, bạn có thể tạo ra các tính năng như trò chơi bàn với người chủ bài AI, mô hình cược và giá cả theo thời gian thực, và các phòng chờ trò chơi cá nhân hóa siêu cấp. Điều này không chỉ là nâng cao trải nghiệm; đó là tạo ra một trải nghiệm hoàn toàn mới.

Hãy xem xét hai khả năng — tối ưu hóa vs. chiến lược — qua lăng kính phát hiện gian lận. Một phía, bạn có ứng dụng nhất định: ngay cả trước khi thời đại AI, các đội ngũ con người sẽ gặp khó khăn trong việc xử lý và xác minh tài liệu CMND/CCCD, thực hiện phân tích mối đe dọa liên tục và xác định và hành động trước các mối đe dọa tiềm tàng một cách nhanh chóng, khiến tự động hóa là cách duy nhất thực sự khả thi. Không thể phủ nhận rằng điều này rất hiệu quả; việc sử dụng AI để tự động hóa quá trình onboarding sẽ làm nhanh chóng quá trình đăng ký và làm giảm sự trở ngại.

Nhưng bây giờ với các kỹ thuật của kẻ xấu như deepfake và ID hợp với nhau (các danh tính giả được tạo ra từ các dữ liệu cá nhân thực mà đã bị đánh cắp), chỉ tự động hóa đã không đủ. Cho phép kẻ gian lận thoát qua hàng rào bảo vệ của bạn cũng dễ hơn bao giờ hết. Đôi khi, một deepfake “đủ tốt” có thể còn giúp họ qua bài kiểm tra sự sống. Và một khi họ đã thoát qua hàng rào bảo vệ của bạn, hành vi của họ chỉ hơi khác so với một người chơi thực, khiến thậm chí một chuyên gia an ninh được đào tạo cũng có thể gặp khó khăn trong việc phát hiện họ. Đó là cho đến khi, tất nhiên, hậu quả đã xảy ra.

Đây là nơi mà một lớp phân tích chiến lược khác là bắt buộc. Ví dụ, một mô hình AI được tích hợp vào phần mềm hậu cần của bạn có thể cung cấp giám sát hành vi liên tục và phản hồi theo các thiết lập trước. Bằng cách đi một bước nữa, như chúng tôi đã làm trên nền tảng của mình, một trợ lý AI có thể nhanh chóng phân tích dữ liệu có sẵn, và không chỉ cung cấp một tổng quan, mà còn đưa ra các đề xuất chiến lược về các bước tiếp theo.

Tối ưu hóa quy trình và tăng hiệu suất chỉ là điểm khởi đầu của tiềm năng của AI. Trong tương lai gần, các doanh nghiệp thành công sẽ là những công ty sử dụng AI không chỉ để tối ưu hóa, mà còn để xây dựng chiến lược; không chỉ để thực hiện các hành động tự động, mà còn để học hỏi và hành động riêng. Các công ty tích hợp AI vào cốt lõi hoạt động của mình sẽ là những người nâng cấp ngành của họ lên tầng tiếp theo, và những người để AI ở mép trông sẽ chỉ bị bỏ lại phía sau.