AI-допомога в профілактиці лудоманії

AI в профілактиці лудоманії - це радар раннього попередження, а не батіг і не кришталева куля. Його завдання - помітити патерни втрати контролю і вчасно запропонувати безпечний наступний крок: паузу, зниження ліміту, кул-офф або контакт підтримки. Ключові принципи: мінімум даних, максимум зрозумілості, м'які за замовчуванням дії.

1) Що саме може AI (і навіщо це потрібно)

Ранній детект ризику. Виявляє поєднання сигналів: ігнор реаліті-чеків, нічні марафони, «догон» після мінуса, зростання ставки/темпу дій.

Персоналізовані нуджі. Підказки по контексту - "пауза 2 хвилини", "сьогодні вичерпано X з Y", "включити кул-офф 72 год? ».

Автозахист «за замовчуванням». Відкладене підвищення лімітів (вступає через 24-168 год), авто-логаут по таймеру, м'яке блокування депозитів при «червоному» ризику.

Підтримка рішення. Пропонує один конкретний крок, знижуючи імпульсивність без сорому і тиску.

2) Які сигнали ризику аналізуються (без «чутливих» даних)

Поведінка: тривалість сесій, пропуск пауз, темп кліків, реакція на реаліті-чеки.

Ставки/гроші: «драбинка» ставки, мікродепозити поза графіком, часті запити на підвищення лімітів.

Час доби і ритм: нічні сесії після 23:00, стрики без перерв> 45 хв.

Подієві ланцюжки: програш → швидкий депозит ≤30 хв → зростання ставки (шаблон «догон»).

Реакції на підказки: прийняв/закрив/проігнорував (динаміка довіри і самоконтролю).

💡 Не використовуються: здоров'я, релігія, політика, геолокація «в дім», мікрофон/камера. Принцип мінімізації: тільки те, що необхідно для безпеки.

3) Як AI переводить сигнали в «стану ризику»

1. Правила і пороги як базовий шар (прозоро, детерміновано).

2. Моделі табличних ознак (логістична регресія/градієнтний бустинг) з калібруванням ймовірностей.

3. Послідовні моделі (LSTM/Transformer) для порядків подій в сесії.

4. Аномалія-детектори (IsolationForest/автоенкодер) для «нетипової» поведінки.

5. Три стани: зелене (норма), жовте (напруга/ейфорія), червоне (високий ризик імпульсу).

Інтерпретованість - обов'язкова: для кожного прапора видно топ-фічі/причини.

4) Сходи інтервенцій: м'яко → жорсткіше

Жовте: пауза 60-120 сек (STOP, дихання 4-4-6), лічильник ліміту «X з Y», пропозиція знизити денний ліміт.

Повтор жовтого/локально червоне: авто-логаут по таймеру, «delay on increase» для лімітів, коротке опитування «емоції 0-10».

Червоне/рецидив: тимчасове блокування депозитів, кнопка кул-офф 24-72 год, рекомендація самовиключення, канал до служби турботи (людина-в-циклі).

Троттлінг: не більше N підказок за M годин, щоб не дратувати і не «вестибулювати» гравця.

5) Інструменти для самого гравця: як отримати користь сьогодні

Увімкніть реаліті-чек кожні 20 хв + авто-логаут.

Задайте місячний ліміт (≤1 -2% доходу) з «відкладеним підвищенням».

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

При спливаючій підказці про ризик - вибирайте один крок: «Пауза 2 хв» або «Кул-офф 72 год».

Ведіть щоденник «6 рядків» (план, факти, результат, емоції, порушення, одна корекція).

Тримайте поруч buddy: 10-хв звіт раз на тиждень (метрики нижче).

6) Метрики, за якими видно, що профілактика працює

NED (No Extra Deposits): тижнів без позапланових депозитів (мета - зростаюча серія).

SRL (Stop-loss Respect Level): % сесій з дотриманим стоп-лоссом (≥80%).

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

BRV (Bet Range Variability): розкид ставки (нижче - краще).

ERT (Emotion Reaction Time): секунд від імпульсу до застосування техніки/кліка по «пауза» (<30 сек).

Uplift після нуджів: як змінюється ймовірність догонів/нічних марафонів vs контроль.

7) Етика і право гравця: червоні лінії

Прозорість: сказати, які дані аналізуються і навіщо; дати вибір рівня підказок.

Згода: окрема згода на аналіз чатів/тексту і на «м'які інтервенції».

Мінімізація та зберігання: збирати тільки потрібне, зберігати обмежено, видаляти за запитом.

Справедливість: регулярні fairness-аудити (немає bias з мови/пристрою/країни).

Пояснюваність та апеляція: показувати «чому був прапор», давати шлях до людини-оператора.

Фокус на безпеці, а не на утриманні - ніякої «гейміфікації» нуджей.

8) План запуску для оператора (6-8 тижнів)

Тижні 1-2. Цілі і KPI, карта даних, список ознак (20-40 фіч + 3-5 аномалій), базові пороги.

Тижні 3-4. MVP-модель (логіт/бустинг), 2-3 UX-шаблони підказок, A/B-тести на uplift (а не кліки).

Тижні 5-6. Потоковий скоринг, троттлінг нуджів, людина-в-циклі, журнал рішень.

Тижні 7-8. Fairness-аудит, privacy-рев'ю, документація для регулятора, розширення фіч, «delay on increase» за замовчуванням.

9) Часті помилки - і як їх уникнути

Чорний ящик без пояснень. Рішення: SHAP/фіче-топ + текст «чому ви бачите це вікно».

Спам підказками. Рішення: троттлінг і пріоритизація «червоних».

Немає follow-up після нуджа. Рішення: м'який чек-ін через 24 год ("налаштувати ліміт/кул-офф? »).

Нечітка мета. Рішення: фіксуйте KPI безпеки (NED, SRL, RCP), а не «залученість».

Збір зайвих даних. Рішення: privacy-by-design і регулярна зачистка.

10) Міні-чек-листи

Для гравця (сьогодні, 10 хвилин)

Включив реаліті-чек + авто-логаут.
Поставив місячний ліміт (≤1 -2% доходу) з «delay on increase».
Записав стоп-правила: ставка ≤1% BR; SL 2–3% BR; SW 5–10% BR.
Вибрав реакцію на нудж: «Пауза 2 хв» як опція № 1.
Розпочав щоденник «6 рядків»; призначив buddy-звіт на неділю.

Для продукту/оператора

Визначені зелена/жовта/червона зони і заходи для кожної.
У проді - онлайн-скоринг + троттлінг.
Підказки - з пояснюваністю і безпечним вибором за замовчуванням.
KPI безпеки на дашборді: NED, SRL, RCP, ERT, uplift.
Проведено privacy/fairness-аудит; є процедура апеляцій.

11) FAQ (коротко)

AI «вгадує» мої емоції?

Ні, ні. Він бачить поведінкові проксі (час, темп, реакцію на паузи) і вважає ймовірність ризику.

Це обмежить мою свободу?

Інтервенції ступінчасті і м'які за замовчуванням. Жорсткі заходи - тільки при високому ризику/повторах і з поясненнями.

Що, якщо прапор помилковий?

Є шлях до людини-оператора і право на апеляцію. Модель дообучают з урахуванням таких кейсів.

AI допомагає раніше побачити ризик і вибрати безпечний крок: зробити паузу, утримати ліміт, включити кул-офф, звернутися до людей. Він ефективний, коли залишається скромним і зрозумілим: мінімум даних, прозорі причини, поважний UX і метрики, які вимірюють безпеку, а не залученість. Така AI-профілактика робить гру знову тим, чим вона повинна бути: керованим дозвіллям без руйнівних наслідків.