Масштабованість і персоналізація як ключові напрями розвитку iGaming

Шаян Саньял, керівник напряму розвитку бізнесу в ігровій індустрії AWS Global Games Industry, розповів, як хмарні технології, машинне навчання та штучний інтелект допомагають гемблінг-операторам масштабувати інфраструктуру, адаптувати користувацький досвід і дотримуватися вимог галузевих регуляторів.

На думку експерта, масштабованість і персоналізацію не варто розглядати як незалежні напрями. Обидва процеси спираються на загальну технологічну основу, що поєднує хмарні сервіси, дані й машинне навчання. Це дає змогу компаніям ефективніше витримувати навантаження, прискорювати запуск нових продуктів та оперативніше реагувати на дії користувачів.

Отримати додаткові консультації з питань запуску і розвитку iGaming-проєктів можна у фахівців Casino Market.

Від хмарної інфраструктури до аналітики в реальному часі

Як приклад переваг хмарної міграції Саньял навів компанію Soft2Bet, якій вдалося:

• скоротити витрати на обчислювальні ресурси на 55%;
• прискорити виведення товарів на ринок на 200%;
• зменшити час підключення нових партнерів на 70%.

Однак ключовий ефект хмарної інфраструктури полягає не лише у скороченні витрат. Гнучка архітектура дає змогу об'єднувати дані з різних джерел і використовувати їх для аналітики в реальному чи близькому до нього відрізку.

Раніше студія Soft2Bet залежала від багатьох локальних джерел даних. Після міграції бренду вдалося сформувати єдину інформаційну базу для аналітичних процесів. Підключення нових джерел стало переважно завданням налаштування, а не масштабним проєктом з модернізації обладнання.

Доступ до актуальних даних допомагає операторам переходити від базової оптимізації інфраструктури до глибшого аналізу користувацької поведінки й розробки персоналізованих сервісів.

Віддалені платформи як спосіб впоратися з піковими навантаженнями

Окрему увагу експерт приділив масштабуванню технічних компонентів під час великих спортивних подій. У періоди підвищеного попиту операторам необхідно забезпечити стабільну роботу платформ. Однак утримання потужностей, розрахованих на максимальне навантаження, може бути неефективним у звичайний час.

Хмарна інфраструктура дає змогу динамічно збільшувати обчислювальні ресурси в разі зростання активності та скорочувати їх після завершення таких періодів. Завдяки такому підходу вдається підтримувати продуктивність системи без постійного резервування надлишкових обчислювальних ресурсів.

Приклади SPRIBE та Betsson

Шаян Саньял розповів про співпрацю агентства AWS з компанією SPRIBE, розробником гри Aviator. За його словами, продукт поширювався майже у 5000 казино у понад 100 країнах.

Після перенесення інфраструктури на AWS студія SPRIBE змогла збільшити пікову пропускну спроможність: система стала обробляти вчетверо більше ставок за хвилину, а операційні витрати знизилися.

Інший приклад — міжнародний оператор Betsson, який працює з понад 20 брендами в Європі, Північній та Південній Америці і Азії. Діяльність на локальних ринках вимагає врахування місцевих нормативних вимог і забезпечення стабільної роботи сервісів для користувачів у різних регіонах.

За словами Саньяла, бренд Betsson використовує глобальну мережу на базі AWS, щоб розміщувати інфраструктуру ближче до аудиторії та одночасно враховувати регуляторні норми окремих юрисдикцій. Компанія також продовжує працювати над безпекою та зниженням затримок.

Ці приклади демонструють, як хмарні рішення допомагають операторам підтримувати роботу продуктів у разі зміни навантаження та розширення географії бізнесу.

Персоналізація з урахуванням поведінкових патернів гравця

Представник AWS звернув увагу на поширену проблему в підході до персоналізації: багато операторів фактично обмежуються сегментацією аудиторії.

Користувачів розподіляють за базовими групами, наприклад:

• нові клієнти;
• цінні гравці;
• шанувальники спорту чи казино.

Потім сформованій категорії надаються контент та акції, які виявилися ефективними для схожих сегментів.

На думку Саньяла, такий підхід є корисним, але не забезпечує повноцінної персоналізації.

Для більш точної адаптації необхідно враховувати декілька чинників:

• контекст поточної сесії;
• темп гри;
• характерні дії користувача та його поведінка у реальному часі, а не лише історія попередніх відвідувань.

Більш глибокий аналіз допомагає поліпшувати рекомендації, вибирати оптимальний час для надсилання повідомлень, коригувати зміст пропозицій та навіть змінювати спосіб відображення інтерфейсу.

AWS пропонує архітектурні рішення, які об'єднують власні дані операторів і технології машинного навчання для підготовки індивідуальних рекомендацій та пропозицій. В основі цієї моделі лежить безперервний цикл аналізу та вдосконалення:

• відомості про поведінку користувачів використовуються для навчання моделей;
• персоналізовані пропозиції викликають нові реакції аудиторії;
• отримані результати враховуються під час підготовки подальших рекомендацій.

У цій системі якість власних даних стає важливою конкурентною перевагою. У міру поширення генеративного ШІ операторам необхідно не просто впроваджувати сучасні інструменти, а й забезпечувати їх надійною інформаційною основою.

Загальні технології для персоналізації та захисту гравців

Шаян Саньял пояснив, як можна поєднувати підвищення залученості аудиторії з принципами відповідальної гри. На думку експерта, ці завдання не суперечать одне одному, оскільки для їхнього розв'язання можна використовувати ті самі дані та технології машинного навчання.

AWS пропонує архітектурні рішення на базі Amazon SageMaker, які дають змогу операторам навчати моделі на власних даних і виявляти ознаки потенційно ризикованої поведінки практично в реальному часі.

Такі інструменти допомагають своєчасно помічати тривожні зміни у діях користувачів та вживати необхідних заходів. Однак ефективність систем залежить від якості вихідної інформації, налаштування моделей та того, наскільки грамотно результати аналізу використовуються у процесах захисту клієнтів.

Саньял підкреслив, що персоналізація та безпека не вимагають створення двох незалежних технологічних систем. Загальна інфраструктура може забезпечувати як адаптацію користувацького досвіду, так і виявлення потенційних ризиків.

Генеративний ШІ прискорює розробку продуктів

Розповідаючи про можливості штучного інтелекту для підвищення ефективності інженерних команд, Шаян Саньял навів у приклад компанію Entain. Вона модернізувала власну локальну платформу за допомогою сервісів AWS, а також організувала хакатон із генеративного ШІ, в якому взяли участь 250 команд із 13 офісів.

За наданими даними, ініціатива дала можливість скоротити час розгортання нових додатків та функцій з кількох тижнів до менш ніж двох годин. Крім того, результати моделювання програмного забезпечення показали зниження часу виконання критично важливих операцій з 2,5 секунд до менш ніж 450 мілісекунд.

Саньял зазначив, що можливості ШІ не обмежуються автоматизацією окремих процесів.

Застосування цих технологій допомагає інженерним командам:

• спрощувати процес розробки;
• знижувати інтелектуальне навантаження на фахівців;
• швидше перевіряти гіпотези;
• експериментувати із новими продуктами без порівняльного збільшення витрат ресурсів.

Три напрямки майбутнього розвитку iGaming

Експерт виділив кілька тенденцій, які можуть вплинути на конкурентоспроможність операторів у найближчі роки:

1. Автономний та агентний ШІ. Компаніям належить визначати, які завдання можна передавати інтелектуальним системам, а які рішення мають залишатися під контролем людини. Особливо важливим є це питання для процесів, пов'язаних із керуванням бізнесом і відповідальністю перед користувачами.
2. Адаптація до нормативних змін. У міру появи нових вимог і перегляду чинних правил технологічні платформи мають забезпечувати швидке оновлення процесів та інфраструктури з урахуванням особливостей окремих ринків.
3. Розширення можливостей користувачів. Як орієнтир містер Саньял назвав відеоігрові платформи Roblox і Fortnite, де користувачі не тільки беруть участь у сесіях, але й створюють власний контент. Такі моделі можуть вплинути на розвиток інтерактивних ігрових продуктів.

Головне про значення технологічної гнучкості в iGaming

Тенденції розвитку iGaming показують, що у довгостроковій перспективі конкурентоспроможність операторів залежатиме не тільки від окремих маркетингових кампаній чи технологій, а і від здатності бізнесу швидко адаптуватися до змін ринку.

Через це операторам варто звернути увагу на три аспекти:

• Хмарна інфраструктура збільшує гнучкість бізнесу. Приклади Soft2Bet, SPRIBE та Betsson показують, як хмарні сервіси допомагають контролювати витрати, підвищувати продуктивність і забезпечувати роботу продуктів на різних ринках.
• Ефективна персоналізація залежить від якості даних. Крім стандартної сегментації аудиторії, операторам варто аналізувати дії користувачів під час поточної сесії та застосовувати машинне навчання для підготовки індивідуальних рекомендацій.
• ШІ допомагає підвищувати залученість і захищати гравців. Загальна технологічна база дає змогу формувати персоналізовані пропозиції, виявляти ознаки потенційно ризикованої поведінки та прискорювати розробку нових продуктів.

Більше новин зі світу азартних ігор — у телеграм-каналі Casino Market.

Ми пропонуємо технологічні рішення для iGaming-бізнесу: від програмного забезпечення для онлайн казино і букмекерських сервісів до лотерейних систем і Telegram-ботів.

Замовити послугу

Мей Террелл Копірайтер

Залишилися запитання чи бажаєте замовити послуги?
Звертайтесь до наших консультантів:

• e-mail: manager@casino-market.com
• форма зворотного зв'язку.