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Ludomania預防的AI幫助
Ludomania預防中的AI是預警雷達，不是鞭子或水晶球。它的任務是發現失去控制的模式，並及時提出安全的下一步措施：暫停，降低限制，放松或支持聯系。關鍵原則：最低數據,最大可解釋性,軟默認操作。
1）AI可以做什麼（以及為什麼需要）
早期風險發現。它揭示了信號的組合：無視現實支票，夜間馬拉松，虧損後的「dogon」，賭註/行動速度的上升。
個性化裸體。上下文提示是"暫停2分鐘"，"今天是Y的X耗盡"，"打開72小時？».
自動保護「默認」。延遲的限額增加（經過24-168小時），自動定時器，在「紅色」風險下軟鎖定存款。
解決方案支持。提供一個特定的步驟，減少沖動而沒有羞恥和壓力。
2）分析了哪些風險信號（沒有「敏感」數據）
行為：會議時間，跳過停頓，點擊速度，對現實支票的反應。
投註/金錢：「林地」投註，圖表外的微生物，經常要求提高限制。
白天的時間和節奏：晚上11點之後的夜會，無間斷的條紋>45分鐘。
事件鏈條：損失→快速存款≤30分鐘→利率上升（「dogon」模式）。
對提示的反應：接受/關閉/忽略（信任和自我控制的動態）。
3）AI如何將信號轉換為「風險狀態」
1.規則和閾值作為基層（透明，確定性）。
2.具有概率校準的表特征模型（邏輯回歸/梯度增強）。
3.會話中事件順序的串行模型（LSTM/Transformer）。
4.異常檢測器（IsolationForest/自動編碼器）用於「非典型」行為。
5.這三種狀態是：綠色（常數），黃色（電壓/欣快感），紅色（動量高風險）。
解釋性是強制性的：每個標誌都可以看到頂部fici/原因。
4）幹預梯子： 溫和→強硬
黃色：暫停60-120秒（STOP，呼吸4-4-6），限值計數器「X from Y」，建議降低每日限值。
黃色/局部紅色的重播：自動定時器，限量版「延遲」，簡短的「0-10情緒」調查。
紅色/復發：臨時存款鎖定、24-72小時抽簽按鈕、自我排斥建議、護理服務渠道（人在周期）。
Trottling：在M小時內不超過N線索，以免惹惱或「大廳」玩家。
5）玩家本身的工具： 今天如何受益
每20分鐘啟用一次真人秀支票+自動登錄。
設定一個月限額（收入的≤1 -2%），「延遲加薪」。
停止規則：≤1% BR、2-3% BR、5-10% BR。
當一個關於風險的彈出提示時-選擇一個步驟：「暫停2分鐘」或「Kul-off 72小時」。
保存日記「6行」（計劃，事實，結果，情感，違規行為，一次修正）。
緊挨著buddy：每周報告10分鐘（指標如下）。
6）顯示預防有效的度量
NED （No Extra Deposits）：數周沒有計劃外存款（目標是成長中的系列）。
SRL （Stop-loss Respect Level）：有觀察到止損的會話（≥80%）。
RCP （Reality-Check Prompt）：%無忽略停頓（≥90%）。
BRV （Bet Range Variability）：利率差值（較低-較好）。
ERT（情感反應時間）：從脈沖到應用「暫停」（<30秒）的技術/點擊秒。
Nuja之後的Uplift：追趕/夜間馬拉松vs控制的可能性如何變化。
7）球員的道德和權利： 紅線
透明度：說出分析哪些數據和原因；給出線索級別的選擇。
同意：單獨同意分析聊天/文本和「軟幹預」。
最小化和存儲：僅收集所需內容,限制存儲,應要求刪除。
公平性：定期進行公平審計（沒有語言/設備/國家/地區的bias）。
可解釋性和吸引力：顯示「為什麼有旗幟」，為人類操作員提供一條道路。
專註於安全而不是擱置-沒有裸體的「遊戲化」。
8）運營商啟動計劃（6-8周）
1-2周。目標和KPI，數據圖，特征列表（20-40 fich+3-5異常值），基本閾值。
3-4周。MVP模型（徽標/增強），2-3個UX線索模板，uplift的A/B測試（而非點擊）。
5-6周。流得分，trottling nujei，人在周期，決策日誌。
第7-8周。Fairness審計，privacy review，監管機構文檔，幻想擴展，默認情況下為「延遲入場」。
9）經常出錯-以及如何避免錯誤
黑匣子沒有解釋。解決方案：SHAP/fiche top+文本「為什麼你看到這個窗口」。
垃圾郵件提示。解決方案：輕描淡寫和優先考慮紅軍。
裸體之後沒有倒退。解決方案： 24小時後軟支票（"設置限值/點數？»).
奇怪的目標。解決方案：捕獲安全性KPI （NED、SRL、RCP）而不是「參與」。
收集多余的數據。解決方案：privacy-by-by-delect和定期掃描。
10）迷你支票單
對於玩家（今天，10分鐘）
- 包括現實支票+自動登錄。
- 將月限額（收入的≤1 -2%）加上「延遲收支平衡」。
- 記錄了停止規則：BR利率≤1％；SL 2–3% BR;SW 5–10% BR.
- 選擇了對nuj的反應：「暫停2分鐘」作為選項1。
- 開始日記「6行」；為周日安排了一份好友報告。
對於產品/操作員
- 確定了綠色/黃色/紅色區域以及每個區域的措施。
- 在銷售-在線評分+trottling。
- 提示-具有可解釋性和安全的默認選擇。
- dashboard安全性KPI： NED、SRL、RCP、ERT、uplift。
- 進行隱私/公平審計；有上訴程序。
11）常見問題（簡稱）
AI「猜測」我的情緒？
沒有。他看到了行為代理（時間，節奏，對停頓的反應），並計算了風險的可能性。
這會限制我的自由嗎？
默認情況下，幹預是階梯式和溫和的。強硬措施-僅在高風險/重復和解釋的情況下。
如果標誌有缺陷怎麼辦？
有通往人類經營者和上訴權的途徑。考慮到這樣的案例，模型正在學習。
AI有助於更早地看到風險並選擇一個安全的步驟：暫停，保持限制，打開冷門，向人們伸出援手。當保持謙虛和可解釋時，它是有效的：最低數據量，透明的原因，尊重的UX和衡量安全性而不是參與的指標。這樣的AI預防使遊戲再次成為它應該做的事情：有管理的休閑活動，沒有破壞性的後果。