AI가 플레이어 예금 률을 분석하는 방법

소개: '예금 빈도' 가 조기 위험의 열쇠 인 이유

예금 빈도는 플레이어 상태의 변화에 대한 가장 유익한 지표 중 하나입니다. 그녀는 감정 (승리 후 행복감, 패배 후 좌절) 과 외부 자극 (푸시 캠페인, 보너스) 에 빠르게 반응합니다. AI의 임무는 일반적인 리듬을 해로운 패턴과 분리하고 책임있는 엔터테인먼트를 방해하지 않으면 서 최소한의 충분한 개입 (제한, 일시 중지, 상담) 을 제안하는 것입니다.

1) 기본 주파수 지표: 분석의 "골격" 으로 간주되는 것

주당 예금 (DPD/DPW) -기본 강도.

도착 시간 (IAT) -예금 사이의 평균 및 평균 간격.

버스티스 (B = (

비상/주파수/통화 (RFM) -연령, 빈도, 양; 빠르게 사용하십시오.

주말/주중-야간 예금 비율 (00: 00-05: 00), 주말 대 주중.

이벤트 후 창-큰 손실/승리 후 15/30/60 분 이내에 예금 빈도.

취소 루프 - 세그먼트 "인출 취소 → 새 예금" (제어 손실 신호).

2) 행동 위험 지표 (주파수 기반)

추격: 손실 후 짧은 창에서 예금 빈도와 금액이 급격히 증가

밤 "빙글": 퇴적물이 깊은 밤으로 이동하고 평균 잔액이 떨어지면 DPD가 증가합니다.

제한 에스컬레이션: DPD 성장과 병행하여 주당 제한을 높이려고 시도합니다.

철회 후 재발행: 철회 후 일련의 재 입금은 약 30 분 후에 이루어집니다.

변동성 급증: IAT 및 예금 금액의 차이 증가.

채널 변경: 고위험 결제 방법을 통해 DPD를 증가시킵니다.

3) ML을위한 훌륭한 엔지니어링

롤링 윈도: 1/7/14/30 일의 DPD/DPW/IAT/분산.

이벤트 조건 기능: 보너스를받은 후 손실 후 예금 빈도> X, 승리> Y 후.

Circadian 기능: 야간 예금 공유, 피크 "오프셋"

시퀀스 델타: 주당 DPD, z- 스코어 변경.

지불 그래프 기능: 다양한 방법, 방법의 참신 (새로운 방법 플래그).

저렴한 프록시: 불필요한 개인 데이터를 저장하지 않고 집계를 통해 연속적으로 적은 예금의 빈도 대 계정 수익성.

4) 모델 스택: 실제로 작동하는 것

Poisson/Negative Binomial 회귀 - 계절성 (시간/일/주) 을 고려한 λ의 강도 모델링.

Hawkes 프로세스- 예금 클러스터에 대한 "자체 흥분" 프로세스 (이벤트 후 버스트).

생존/갱신 모델-마지막부터 시간의 함수로서 다음 입금 가능성.

그라디언트 부스팅/LogReg-" 위험 이벤트 "분류를위한 표 기능 (§ 5 참조).

변칙적 탐지 - 격리 산림/원클래스 SVM, IAT/DPD; 흐름에 의한 변경 점 감지 (CUSUM/BOCPD).

향상 모델-개입이 위험을 줄일 수있는 사람에 대한 평가 (위험이 높은 사람뿐만 아니라).

5) "올바른" 목표: 모델을 가르치는 것

추상적 인 "의존성" 대신 피해 관련 운영 결과를 사용하십시오

30-60 일의 지평에서 자기 배제;

제어 문제에 대한 지원/핫라인에 문의하십시오.

운영자 결정에 의한 강제 일시 정지/제한;

합성: 가중 이벤트 합 (한계 에스컬레이션 + 야간 피크 + 출력 취소).

이벤트 전 (예: 마지막 7-14 일) 창에서 기능을 사용하여 시간 누출을 방지합니다.

6) 통역 및 난간

프로그램/플레이어의 카드에서 중요한 중요성: "JP를 잃은 후 예금의 빈도, 야간 예치금 RAM, IAT 겠습니다".

정책 필터: 야간 활동/국가/장치에 의해서만 자동 하드 조치를 금지합니다.

Human-in-the-loop: 테두리 사례는 훈련 된 RG 요원이 검토합니다.

7) 득점에서 행동으로 (액션 프레임 워크)

위험 수준	일반적인 주파수 트리거	중재
L1 낮음	다른 신호없이 DPD의 적당한 성장	눈에 띄지 않는 프롬프트, 제한 훈련
L2 미디어	IAT 감소, 손실 후 DPD 상승	시간 초과/제한 제안; 소프트 한계 프로모션
L3 하이	재 증착 시리즈, 30 분, 야간 봉우리	시간 제한, 에이전트와의 접촉, 재 활성화 숨기기
L4 중요	출금 취소 → 반복 예금, 급격한 드리프트	동의에 의해 일시 중지, 자기 배제에 도움, 도움의 방향

원칙: 최소한의 충분한 개입, 동의 기록 및 이유에 대한 투명한 설명.

8) 제품 및 프로세스 임베딩

실시간 추론: 이벤트 흐름의 속도, 훈련 전에 "콜드 스타트" 의 규칙.

CS 패널: 주파수 이력, 마지막 버스트, CHAP 설명, 동작 버튼.

CRM 오케스트레이션: L3-L4에 대한 프로모션 목록 중지, 재 활성화를 교육 캠페인으로 대체.

이벤트 소싱: 변경할 수없는 한계 변경, 일시 정지, 통신 로그.

9) 개인 정보 보호 및 준수

데이터 최소화: 불필요한 개인 부품을 저장하지 않고 주파수와 간격을 집계합니다.

법적 근거: 처리 목적-RG 및 규정 준수; 투명한 알림.

RBAC 및 액세스 로그: 누가 카드를 보았는지, 누가 결정했는지.

유지: 규제 마감일 내에 만 이벤트를 저장 한 다음 익명화하십시오.

10) 품질과 MLop

온라인 모델 메트릭: PR-AUC, 교정 (Brier), 대기 시간, 드리프트 기능 (λ, IAT, DPD).

비즈니스 KPI:

취소 된 결론의 텍스트 비율;
소프트 프롬프트 후 제한을 설정 한 플레이어의 TP 공유;
ZH는 일찍 도움을 요청합니다.
야간 "빙고" 및 "재 증착 루프" 의 NGO 점유율.
프로세스: 카나리아 릴리스, A/B 중재 테스트, 드리프트/4-8 주마다 재교육.

11) 일반적인 실수 (및 피하는 방법)

"모두를위한 하나" 임계 값: 계절성과 문화적 차이를 무시하고 → 국가/채널별로 교정하십시오.

설명없이 차단: 신뢰 상실 → "왜" 를 보여주고 선택을 제공합니다.

대상 누출: 기능에서 사후 이벤트 사용 → 엄격한 시간적 검증.

행동없는 탐지: 속도가 있고, 플레이 북이 없으며, 개입의 사다리를 공식화합니다.

결제 상황을 무시하십시오. 새로운 메소드/파트너는 주파수를 변경하여 "메소드 참신" 과 채널 기능을 추가합니다.

12) 구현 로드맵 (8-10 주)

1-2 주 이벤트 인벤토리, DPD/IAT/버스트 니스 조정, DPIA/데이터 정책

3-4 주: 프로토 타입 기능 및 기준선 (Poisson + GBM), 오프라인 평가, 설명 및 임계 값 설계.

5-6 주: 실시간 점수, CS- 패널, CRM- 리미터, 트래픽의 10-20% 에 대한 파일럿.

7-8 주: A/B 개입, 향상 논리 설정, 난간 설정.

9-10 주: 스케일링, 드리프트 모니터링, RG 프로세스의 외부 감사.

13) 발사 점검표

데이터 및 기능

DPD/DPW, IAT, 버스트 니스, 24 시간주기
이벤트 후 Windows (출력 손실/승리/취소)
채널/결제 기능, "방법의 참신"

모델과 품질

포아송 기준선/GBM + 이상 감지
wwwP 설명, 공정성 점검
누출없는 시간적 검증

운영 및 제품

액션 프레임 워크 L1-L4
CS 패널, CRM 정지 목록
이벤트 소싱 및 SLA 반응

준수

DPIA, 최소화 및 보존
RBAC 및 액세스 로그
플레이어를위한 투명한 텍스트

AI는 원시 카운터에서 "예금 주파수" 를 초기 위험 레이더로 전환합니다. 모델에는 버스트, 컨텍스트 및 재발이 표시되며 제품은이를 제한, 일시 정지, 에이전트 연락 및 교육 시나리오로 부드럽게 변환합니다. 투명성, 개인 정보 보호 및 깔끔한 임계 값에 대한 존중으로 인해 피해를 줄이고 신뢰를 증가시킵니다. 플레이어, 운영자 및 전체 생태계가 승리합니다