AI-помощь в профилактике лудомании

AI в профилактике лудомании — это радар раннего предупреждения, а не кнут и не хрустальный шар. Его задача — заметить паттерны потери контроля и вовремя предложить безопасный следующий шаг: паузу, снижение лимита, кул-офф или контакт поддержки. Ключевые принципы: минимум данных, максимум объяснимости, мягкие по умолчанию действия.

1) Что именно может AI (и зачем это нужно)

Ранний детект риска. Выявляет сочетания сигналов: игнор реалити-чеков, ночные марафоны, «догон» после минуса, рост ставки/темпа действий.

Персонализированные нуджи. Подсказки по контексту — «пауза 2 минуты», «сегодня исчерпано X из Y», «включить кул-офф 72 ч?».

Автозащита «по умолчанию». Отложенное повышение лимитов (вступает через 24–168 ч), авто-логаут по таймеру, мягкая блокировка депозитов при «красном» риске.

Поддержка решения. Предлагает один конкретный шаг, снижая импульсивность без стыда и давления.

2) Какие сигналы риска анализируются (без «чувствительных» данных)

Поведение: длительность сессий, пропуск пауз, темп кликов, реакция на реалити-чеки.

Ставки/деньги: «лесенка» ставки, микродепозиты вне графика, частые запросы на повышение лимитов.

Время суток и ритм: ночные сессии после 23:00, стрики без перерывов >45 мин.

Событийные цепочки: проигрыш → быстрый депозит ≤30 мин → рост ставки (шаблон «догон»).

Реакции на подсказки: принял/закрыл/проигнорировал (динамика доверия и самоконтроля).

💡 Не используются: здоровье, религия, политика, геолокация «в дом», микрофон/камера. Принцип минимизации: только то, что необходимо для безопасности.

3) Как AI переводит сигналы в «состояния риска»

1. Правила и пороги как базовый слой (прозрачно, детерминированно).

2. Модели табличных признаков (логистическая регрессия/градиентный бустинг) с калибровкой вероятностей.

3. Последовательные модели (LSTM/Transformer) для порядков событий в сессии.

4. Аномалия-детекторы (IsolationForest/автоэнкодер) для «нетипичного» поведения.

5. Три состояния: зелёное (норма), жёлтое (напряжение/эйфория), красное (высокий риск импульса).

Интерпретируемость — обязательна: для каждого флага видны топ-фичи/причины.

4) Лестница интервенций: мягко → жёстче

Жёлтое: пауза 60–120 сек (STOP, дыхание 4-4-6), счётчик лимита «X из Y», предложение снизить дневной лимит.

Повтор жёлтого / локально красное: авто-логаут по таймеру, «delay on increase» для лимитов, короткий опрос «эмоции 0–10».

Красное/рецидив: временная блокировка депозитов, кнопка кул-офф 24–72 ч, рекомендация самоисключения, канал к службе заботы (человек-в-цикле).

Троттлинг: не больше N подсказок за M часов, чтобы не раздражать и не «вестибулировать» игрока.

5) Инструменты для самого игрока: как извлечь пользу сегодня

Включите реалити-чек каждые 20 мин + авто-логаут.

Задайте месячный лимит (≤1–2% дохода) с «отложенным повышением».

Стоп-правила: ставка ≤1% BR, стоп-лосс 2–3% BR, стоп-вин 5–10% BR.

При всплывающей подсказке про риск — выбирайте один шаг: «Пауза 2 мин» или «Кул-офф 72 ч».

Ведите дневник «6 строк» (план, факты, результат, эмоции, нарушения, одна коррекция).

Держите рядом buddy: 10-мин отчёт раз в неделю (метрики ниже).

6) Метрики, по которым видно, что профилактика работает

NED (No Extra Deposits): недель без внеплановых депозитов (цель — растущая серия).

SRL (Stop-loss Respect Level): % сессий со соблюдённым стоп-лоссом (≥80%).

RCP (Reality-Check Prompt): % пауз без игнора (≥90%).

BRV (Bet Range Variability): разброс ставки (ниже — лучше).

ERT (Emotion Reaction Time): секунд от импульса до применения техники/клика по «пауза» (<30 сек).

Uplift после нуджей: как меняется вероятность догонов/ночных марафонов vs контроль.

7) Этика и право игрока: красные линии

Прозрачность: сказать, какие данные анализируются и зачем; дать выбор уровня подсказок.

Согласие: отдельное согласие на анализ чатов/текста и на «мягкие интервенции».

Минимизация и хранение: собирать только нужное, хранить ограниченно, удалять по запросу.

Справедливость: регулярные fairness-аудиты (нет bias по языку/устройству/стране).

Объяснимость и апелляция: показывать «почему был флаг», давать путь к человеку-оператору.

Фокус на безопасности, а не на удержании — никакой «геймификации» нуджей.

8) План запуска для оператора (6–8 недель)

Недели 1–2. Цели и KPI, карта данных, список признаков (20–40 фич + 3–5 аномалий), базовые пороги.

Недели 3–4. MVP-модель (логит/бустинг), 2–3 UX-шаблона подсказок, A/B-тесты на uplift (а не клики).

Недели 5–6. Потоковый скоринг, троттлинг нуджей, человек-в-цикле, журнал решений.

Недели 7–8. Fairness-аудит, privacy-ревью, документация для регулятора, расширение фич, «delay on increase» по умолчанию.

9) Частые ошибки — и как их избежать

Чёрный ящик без объяснений. Решение: SHAP/фиче-топ + текст «почему вы видите это окно».

Спам подсказками. Решение: троттлинг и приоритизация «красных».

Нет follow-up после нуджа. Решение: мягкий чек-ин через 24 ч («настроить лимит/кул-офф?»).

Нечёткая цель. Решение: фиксируйте KPI безопасности (NED, SRL, RCP), а не «вовлечённость».

Сбор лишних данных. Решение: privacy-by-design и регулярная зачистка.

10) Мини-чек-листы

Для игрока (сегодня, 10 минут)

Включил реалити-чек + авто-логаут.
Поставил месячный лимит (≤1–2% дохода) с «delay on increase».
Записал стоп-правила: ставка ≤1% BR; SL 2–3% BR; SW 5–10% BR.
Выбрал реакцию на нудж: «Пауза 2 мин» как опция №1.
Начал дневник «6 строк»; назначил buddy-отчёт на воскресенье.

Для продукта/оператора

Определены зелёная/жёлтая/красная зоны и меры для каждой.
В проде — онлайн-скоринг + троттлинг.
Подсказки — с объяснимостью и безопасным выбором по умолчанию.
KPI безопасности на дашборде: NED, SRL, RCP, ERT, uplift.
Проведён privacy/fairness-аудит; есть процедура апелляций.

11) FAQ (коротко)

AI «угадывает» мои эмоции?

Нет. Он видит поведенческие прокси (время, темп, реакцию на паузы) и считает вероятность риска.

Это ограничит мою свободу?

Интервенции ступенчатые и мягкие по умолчанию. Жёсткие меры — только при высоком риске/повторах и с объяснениями.

Что, если флаг ошибочный?

Есть путь к человеку-оператору и право на апелляцию. Модель дообучают с учётом таких кейсов.

AI помогает раньше увидеть риск и выбрать безопасный шаг: сделать паузу, удержать лимит, включить кул-офф, обратиться к людям. Он эффективен, когда остаётся скромным и объяснимым: минимум данных, прозрачные причины, уважительный UX и метрики, которые измеряют безопасность, а не вовлечённость. Такая AI-профилактика делает игру снова тем, чем она должна быть: управляемым досугом без разрушительных последствий.