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플레이어 동작 및 환경 설정의 AI 모델링
전체 이야기
플레이어는 일련의 미세 결정입니다. 들어가서 게임을 선택하고, 내기를 걸고, 멈추고, 돌아옵니다. AI를 사용하면 이러한 신호를 예측 (보존, 유출, LTV), 권장 사항 (게임/미션/보너스) 및 예방 조치 (제한, 일시 정지, RG 경고) 로 전환 할 수 있습니다. 목표는 "모든 비용으로 지표를 짜내는 것" 이 아니라 비즈니스 가치 상승과 플레이어 안전이라는 안정적인 균형을 찾는 것입니다.
1) 데이터: 수집 대상 및 구성 방법
이벤트:- 세션 (시간/출력, 장치, 트래픽 채널 내).
- 거래 (예금/인출, 지불 방법, 통화, 지연).
- 게임 동작 (베팅/승률, 슬롯 변동성, 공급자 별 RTP, 게임 변경 빈도).
- 마케팅 (제안, 캠페인, UTM, 반응).
- 행동 RG 신호 (속도 구축 속도, 야간 세션, "추적 손실").
- 소셜/커뮤니티 신호 (채팅, 토너먼트/미션 참여, UGC).
- 이벤트 스트리밍 (Kafka/Kinesis) → 콜드 스토리지 (Data Lake) + 디스플레이 케이스 (DWH).
- 실시간 점수를위한 온라인 기능 저장소.
- 단일 키: 플레이어 _ id, 세션 _ id, 캠페인 _ id.
2) Fici: 신호 세트 구축
단위 및 주파수:- RFM: 우발 상태, 주파수, 통화 (1/7/30/90 일).
- 페이스: 게임에서 보관/베팅/시간 (MoM/DoD).
- 세션 리듬: 시간/일주기, 계절성.
- 맛 프로필: 공급자, 장르 (슬롯, 라이브, 충돌/비행사), 변동성 비율.
- "인지" 복잡성: 의사 결정 속도, 평균 세션 길이에서 피로.
- N- 그램의 게임 (전환 "igra → igra").
- 타임 체인: 패스, "루프" (좋아하는 게임으로 돌아 가기), 프로모션에 대한 반응.
- 야간 마라톤을 잃은 후 예금의 비정상적인 성장, "도곤".
- 자체 제외/일시 정지 트리거 (활성화 된 경우), 보너스 "선택" 속도.
3) 작업 및 모델
3. 1 분류/점수
Churn: 물류 회귀/그라디언트 부스팅/TabNet.
사기/다중 악어: 격리 포리스트, 연결 그래프 모델, 장치/지불 방법을위한 GNN.
RG 위험: 이상 앙상블 + 임계 값 규칙, 법적 보정.
3. 2 회귀
LTV/CLV: 감마 감마, BG/NBD, XGBoost/LightGBM, 트랜잭션 시퀀스 변압기.
ARPPU/ARPU 예측: 그라디언트 부스팅 + 캘린더 계절.
3. 3 시퀀스
게임 권장 사항: sequence2sequence (GRU/LSTM/Transformer), 세션 item2vec/Prod2Vec.
활동 시간 예측: TCN/Transformer + 캘린더 기능.
3. 4 온라인 오케스트레이
상황에 맞는 산적 (LinUCB/Thompson): 세션에서 제안/미션 선택.
갱신 학습 (RL): "과열없이 보류" 정책 (보상 = 장기 가치, RG 위험/피로 처벌).
ML 이상의 규칙: 비즈니스 제한 (연속 N 번, 필수 "일시 정지" 를 제공 할 수 없음).
4) 개인화: 추천하는 것과 방법
개인화 객체:- 게임/제공 업체, 베팅 제한 (편안한 범위).
- 미션/퀘스트 (현금 상금이없는 기술 기반-포인트/상태).
- 보너스 ("원시" 돈 대신 프리 스핀/캐쉬백/미션).
- 타이밍 및 통신 채널 (푸시, 전자 메일, 현장).
- "혼합 시트": 개인적으로 60%, 새로운 20%, 안전한 "연구" 위치.
- "터널" 없이: 항상 "선택된 장르의 무작위 버튼", 블록 "복귀"...
- 소프트 힌트: "휴식을 취해야 할 시간", "한계를 확인하십시오".
- 긴 세션 후에 "핫" 오퍼의 자동 숨기기; 우선 순위-베팅이없는 미션/퀘스트.
5) 사기 방지 및 정직
장치/결제 그래프: 공통 패턴으로 "팜" 을 식별합니다.
결제 방법/지리/시간에 의한 위험 점수.
판촉 코드의 A/B 보호: 마우스 가드, 속도 제한, "프로모션 사냥" 검출기.
서버 권한: 중요한 진행 상황 및 보너스 계산-백엔드에서만 가능합니다.
6) 생산 아키텍처
온라인 계층: 이벤트 흐름 → fichestore → 온라인 스코어링 (REST/gRPC) → 오퍼/컨텐츠 오케 스트레이터.
오프라인 계층: 모델 교육, 재교육, A/B, 드리프트 모니터링.
규칙 및 준수: 정책 엔진 (기능 플래그), RG/AML에 대한 "빨간색 목록".
관찰 가능성: 지연 지표, SLA 채점, 결정 추적 (제안 발행 이유).
7) 개인 정보 보호, 윤리, 규정 준수
데이터 최소화: 필요한 필드 만; PII - 별도의 암호화 된 루프에서.
설명 가능성: wwwP/완전한 이유: "제안은 X/Y로 인해 표시됩니다".
공정성: 연령/지역/장치 편향 점검; RG 중재의 동일한 임계 값.
법적 요구 사항: 개인화 알림, 옵트 아웃 옵션, 의사 결정 로그 저장.
RG 우선 순위: 위험이 높으면 개인화가 "자극" 이 아닌 "제한" 모드로 전환됩니다.
8) 성공 지표
제품:- 유지 D1/D7/D30, 방문 빈도, 건강한 세션 기간.
- 대상 활동 (퀘스트/미션) 으로 변환, 카탈로그 깊이.
- 개인화 된 코호트에 의한 LTV/ARPPU 향상.
- 오퍼의 효율성 (CTR/CR), "빈" 오퍼의 공유.
- RG 사건/1000 세션, 자발적 일시 정지/제한의 비율.
- 거짓 긍정적/부정적 사기 방지, 탐지 시간.
- 불만/항소 및 평균 처리 시간.
- 드리프트 기능/대상, 주파수 재교육, 오프라인 → 온라인 저하.
9) 구현 로드맵
0 단계-재단 (2-4 주)
이벤트 다이어그램, DWH 쇼케이스, 기본 소설.
RFM 세분화, 간단한 RG/사기 규칙.
1 단계-예측 (4-8 주)
이탈/LTV 모델, 첫 번째 권장 사항 (item2vec + 인기).
지표의 대시 보드, 제어 홀드 아웃.
2 단계-실시간 개인화 (6-10 주)
제안의 오케스트레이터, 상황에 맞는 도적.
온라인 실험, RG의 적응 형 마우스 가드.
3 단계-고급 논리 (8-12 주)
시퀀스 모델 (변압기), 성향 세그먼트 (변동성/장르).
"안전한" 벌금이있는 RL 정책, 사기 방지 그래프.
4 단계-규모 (12 주 이상)
교차 채널 속성, 미션/토너먼트 개인화.
책임있는 플레이어를위한 자율적 인 "가이드", 세션의 프로 팁.
10) 모범 사례
기본적으로 안전: 개인화는 위험을 증가시키지 않아야합니다.
"ML + 규칙" 하이브리드: 모델에 대한 비즈니스 제약.
마이크로 실험: 빠른 A/B, 작은 증분; 고정 가드 레일.
UX 투명성: 플레이어에게 "이 권장 사항" 을 설명합니다.
계절성: 휴일/이벤트에 대한 카탈로그를 재 훈련하고 다시 색인화합니다.
지원으로 동기화: CRM의 에스컬레이션 시나리오, 오퍼 및 메트릭의 가시성.
11) 전형적인 오류 및이를 피하는 방법
오프라인 점수 만: 온라인 개인화없이 "맹인. "→ 가상 솔루션과 실시간 솔루션을 추가합니다.
제안에 의한 과열: 짧은 향상, 긴 피해. → 주파수 캡, 세션 후 "냉각".
RG 신호 무시: 규제 및 평판 위험. → 각 솔루션의 RG 플래그.
모 놀리 식 모델: 유지 보수가 어렵습니다. → 작업 별 마이크로 서비스 (이탈, recsys, 사기).
설명이 없습니다: 불만 및 차단. → 이유의 로그, CHAP 슬라이스, 규정 준수에 대한보고.
12) 발사 점검표
- 이벤트 사전 및 균일 한 ID.
- Fichestor (오프라인/온라인) 및 SLA 득점.
- Churn/LTV 기본 모델 + 추천 쇼케이스.
- 산적과 난간이있는 제안의 오케스트레이터 RG.
- 제품/비즈니스/RG/사기 지표의 대시 보드.
- 개인 정보 보호, 설명 가능, 옵트 아웃 정책.
- 재교육 프로세스 및 드리프트 모니터링.
- 런북 사건 및 에스컬레이션.
플레이어 동작 및 환경 설정의 AI 모델링은 "매직 박스" 가 아니라 고품질 데이터, 사려 깊은 기능, 적절한 모델, 엄격한 안전 규칙 및 지속적인 실험과 같은 분야입니다. "개인화 + 책임" 의 조합이 이깁니다. 장기적인 가치가 커지고 플레이어는 정직하고 편안한 경험을 얻습니다.