Шаян Саньял, руководитель направления развития бизнеса в игровой индустрии AWS Global Games Industry, рассказал, как облачные технологии, машинное обучение и искусственный интеллект помогают гемблинг-операторам масштабировать инфраструктуру, адаптировать пользовательский опыт и соблюдать требования отраслевых регуляторов.
По мнению эксперта, масштабируемость и персонализацию не стоит рассматривать как независимые направления. Оба процесса опираются на общую технологическую основу, объединяющую облачные сервисы, данные и машинное обучение. Это позволяет компаниям эффективнее справляться с нагрузками, ускорять запуск новых продуктов и оперативнее реагировать на действия пользователей.
Получить дополнительные консультации по вопросам запуска и развития iGaming-проектов можно у специалистов Casino Market.
От облачной инфраструктуры к аналитике в реальном времени
В качестве примера преимуществ облачной миграции Саньял привел компанию Soft2Bet, которой удалось:
- сократить расходы на вычислительные ресурсы на 55%;
- ускорить вывод продуктов на рынок на 200%;
- уменьшить время подключения новых партнеров на 70%.
Но ключевой эффект облачной инфраструктуры заключается не только в сокращении затрат. Гибкая архитектура позволяет объединять данные из разных источников и использовать их для аналитики в реальном или близком к нему отрезке.
Ранее студия Soft2Bet зависела от множества локальных источников данных. После миграции бренду удалось сформировать единую информационную основу для аналитических процессов. Подключение новых источников стало преимущественно задачей настройки, а не масштабным проектом по модернизации оборудования.
Доступ к актуальным данным помогает операторам переходить от базовой оптимизации инфраструктуры к более глубокому анализу пользовательского поведения и разработке персонализированных сервисов.
Удаленные платформы как способ справляться с пиковыми нагрузками
Отдельное внимание эксперт уделил масштабированию технических компонентов во время крупных спортивных событий. В периоды повышенного спроса операторам необходимо обеспечивать стабильную работу платформ. Но содержание мощностей, рассчитанных на максимальную нагрузку, может быть неэффективным в обычное время.
Облачная инфраструктура позволяет динамически увеличивать вычислительные ресурсы при росте активности и сокращать их после завершения таких периодов. Это дает возможность поддерживать производительность без постоянного резервирования избыточных цифровых ресурсов.
Примеры SPRIBE и Betsson
Шаян Саньял рассказал о сотрудничестве агентства AWS с компанией SPRIBE, разработчиком игры Aviator. По его словам, продукт распространялся почти в 5000 казино более чем в 100 странах.
После переноса инфраструктуры на AWS студия SPRIBE смогла увеличить пиковую пропускную способность: система стала обрабатывать в четыре раза больше ставок в минуту, а операционные расходы снизились.
Другой пример — международный оператор Betsson, работающий более чем с 20 брендами в Европе, Северной и Южной Америке и Азии. Деятельность на локальных рынках требует учета местных нормативных требований и обеспечения стабильной работы сервисов для пользователей в разных регионах.
По словам Саньяла, бренд Betsson использует глобальную сеть на базе AWS, чтобы размещать инфраструктуру ближе к аудитории и одновременно учитывать регуляторные нормы отдельных юрисдикций. Компания также продолжает работать над безопасностью и снижением задержек.
Эти примеры демонстрируют, как облачные решения помогают операторам поддерживать работу продуктов при изменении нагрузки и расширении географии бизнеса.
Персонализация с учетом поведенческих паттернов игрока
Представитель AWS обратил внимание на распространенную проблему в подходе к персонализации: многие операторы фактически ограничиваются сегментацией аудитории.
Пользователей распределяют по базовым группам, например:
- новые клиенты;
- ценные игроки;
- любители спорта или казино.
Затем сформированной категории предоставляются контент и акции, которые оказались эффективными для похожих сегментов.
По мнению Саньяла, такой подход полезен, но не обеспечивает полноценной персонализации.
Для более точной адаптации необходимо учитывать несколько факторов:
- контекст текущей сессии;
- темп игры;
- характерные действия пользователя и его поведение в реальном времени, а не только историю предыдущих посещений.
Более глубокий анализ помогает улучшать рекомендации, выбирать подходящее время для отправки сообщений, корректировать содержание предложений и даже менять способ отображения интерфейса.
AWS предлагает архитектурные решения, которые объединяют собственные данные операторов и технологии машинного обучения для подготовки индивидуальных рекомендаций и предложений.
В основе этой модели лежит непрерывный цикл анализа и совершенствования:
- сведения о поведении пользователей применяются для обучения моделей;
- персонализированные предложения вызывают новые реакции аудитории;
- полученные результаты учитываются при подготовке следующих рекомендаций.
В этой системе качество собственных данных становится важным конкурентным преимуществом. По мере распространения генеративного ИИ операторам необходимо не просто внедрять современные инструменты, но и обеспечивать их надежной информационной основой.
Общие технологии для персонализации и защиты игроков
Шаян Саньял объяснил, как можно сочетать повышение вовлеченности аудитории с принципами ответственной игры. По мнению эксперта, эти задачи не противоречат друг другу, поскольку для их решения можно использовать одни и те же данные и технологии машинного обучения.
AWS предлагает архитектурные решения на базе Amazon SageMaker, которые позволяют операторам обучать модели на собственных данных и выявлять признаки потенциально рискованного поведения практически в реальном времени.
Такие инструменты помогают своевременно замечать тревожные изменения в действиях пользователей и принимать необходимые меры. Однако эффективность систем зависит от качества исходной информации, настройки моделей и того, насколько грамотно результаты анализа используются в процессах защиты клиентов.
Саньял подчеркнул, что персонализация и безопасность не требуют создания двух независимых технологических систем. Общая инфраструктура может обеспечивать как адаптацию пользовательского опыта, так и выявление потенциальных рисков.
Генеративный ИИ ускоряет разработку продуктов
Рассказывая о возможностях искусственного интеллекта для повышения эффективности инженерных команд, Шаян Саньял привел в пример компанию Entain. Она модернизировала собственную локальную платформу с помощью сервисов AWS, а также организовала хакатон по генеративному ИИ, в котором приняли участие 250 команд из 13 офисов.
По представленным данным, инициатива позволила сократить время развертывания новых приложений и функций с нескольких недель до менее чем двух часов. Кроме того, результаты моделирования программного обеспечения показали снижение времени выполнения критически важных операций с 2,5 секунды до менее чем 450 миллисекунд.
Саньял отметил, что возможности ИИ не ограничиваются автоматизацией отдельных процессов.
Применение этих технологий помогает инженерным командам:
- упрощать процесс разработки;
- снижать интеллектуальную нагрузку на специалистов;
- быстрее проверять гипотезы;
- экспериментировать с новыми продуктами без сопоставимого увеличения затрат ресурсов.
Три направления будущего развития iGaming
Эксперт выделил несколько тенденций, которые могут повлиять на конкурентоспособность операторов в ближайшие годы:
- Автономный и агентный ИИ. Компаниям предстоит определять, какие задачи можно передавать интеллектуальным системам, а какие решения должны оставаться под контролем человека. Особенно важен этот вопрос для процессов, связанных с управлением бизнесом и ответственностью перед пользователями.
- Адаптация к нормативным изменениям. По мере появления новых требований и пересмотра действующих правил технологические платформы должны обеспечивать быстрое обновление процессов и инфраструктуры с учетом особенностей отдельных рынков.
- Расширение возможностей пользователей. В качестве ориентира мистер Саньял назвал видеоигровые платформы Roblox и Fortnite, где пользователи не только участвуют в сессиях, но и создают собственный контент. Подобные модели могут повлиять на развитие интерактивных игровых продуктов.
Главное о значении технологической гибкости в iGaming
Тенденции развития iGaming показывают, что в долгосрочной перспективе конкурентоспособность операторов будет зависеть не столько от отдельных маркетинговых кампаний или технологий, сколько от способности бизнеса быстро адаптироваться к изменениям рынка.
В связи с этим операторам стоит обратить внимание на три аспекта:
- Облачная инфраструктура повышает гибкость бизнеса. Примеры Soft2Bet, SPRIBE и Betsson показывают, как облачные сервисы помогают контролировать расходы, повышать производительность и обеспечивать работу продуктов на разных рынках.
- Эффективная персонализация зависит от качества данных. Помимо стандартной сегментации аудитории, операторам стоит анализировать действия пользователей во время текущей сессии и применять машинное обучение для подготовки индивидуальных рекомендаций.
- ИИ помогает повышать вовлеченность и защищать игроков. Общая технологическая база позволяет формировать персонализированные предложения, выявлять признаки потенциально рискованного поведения и ускорять разработку новых продуктов.
Больше новостей из мира азартных игр — в телеграм-канале Casino Market.
Мы предлагаем технологические решения для iGaming-бизнеса: от программного обеспечения для онлайн казино и букмекерских сервисов до лотерейных систем и Telegram-ботов.
Остались вопросы или хотите заказать услуги?
Обращайтесь к нашим консультантам:
- e-mail: manager@casino-market.com
- форма обратной связи.
Пожалуйста, тщательно проверяйте контактные данные, которые вводите для связи с нами. Это необходимо для вашей безопасности.
Мошенники могут использовать контакты, похожие на наши, чтобы обманывать клиентов. Поэтому просим вводить только те адреса, которые мы указываем на официальном сайте.
Будьте осторожны! Мы не несем ответственности за деятельность лиц, использующих схожие контактные данные.
