Jason Angelides, oprichter en president van Epoxy.ai, richt zich op de adoptie van AI en ML in de kansspelsector door te kijken hoe te beginnen, de kansen, hoe integraal de adoptie van elk voor iedereen zal worden en nog veel meer.
Om te beginnen, kunt u kort ingaan op waar we ons momenteel bevinden met betrekking tot de adoptie van AI- en ML-oplossingen door de industrie?
Jason Angelides: Dat is een grote vraag en je verdient een grondig antwoord, want er is veel lawaai, hype en verwarring rond het onderwerp. Het korte antwoord is dat de game-industrie nog in de vroege stadia van AI en ML-acceptatie is, maar het gaat zeker de goede kant op.
Gamingbedrijven zijn per definitie databedrijven en databedrijven zijn zeer goed gepositioneerd om de kracht van AI te benutten. Data maakt deel uit van bijna elk aspect van de kansspelindustrie, denkhandel, marketing, CRM en loyaliteit. Hoewel de meeste operators datateams hebben, is het gebruik van AI op deze gebieden beperkt, waarbij velen nog steeds vertrouwen op verouderde technologieën en zelfs handmatige processen.
Misschien is het gebied dat het langzaamst te veranderen is, en een gebied dat aanzienlijke waarde kan creëren voor klanten en operators, in de personalisatie van de eindgebruikerservaring rond de behoeften van een specifieke klant. Personalisatie is iets dat fundamenteel is voor andere digitale bedrijven zoals e-commerce, muziek, tv en zelfs retail, maar over het algemeen is er geen operator die een samenhangende, klant eerste strategie op schaal heeft geïmplementeerd.
Velen vertrouwen op brute krachtmiddelen om inhoud aan te passen aan individuele groepen of clusters van gebruikers om te proberen schaalvergroting aan te brengen. Bijvoorbeeld de meerderheid van de tier-1-sportboeken die, om de noodzaak te ondersteunen om gerichtere parlay-aanbiedingen voor hun klanten met een hogere waarde te creëren, en teams van redacteuren in dienst te nemen om specifieke parlay-weddenschap industriete cureren die in de app worden weergegeven. Hoewel dit werkt, is het moeilijk om te schalen en is het onmogelijk om het type 1-1 type personalisatie te bieden dat AI kan leveren en klanten kunnen verwachten elke keer dat ze inzetten.
Zie het als Amazon toen het alleen maar boeken verkocht. Dat is waar we nu staan. Het goede nieuws is dat er veel meer technologieën in het spel zijn en dat ze veel geavanceerder zijn, dus de implementatie moet aanzienlijk sneller zijn en de implementatie die early adopters zijn, zullen aanzienlijke voordelen opleveren.
Wereldwijd zijn consumenten gewend geraakt aan personalisatie interacties in hun dagelijks leven.
Zal dit onvermijdelijk essentieel worden voor alle bedrijven?
Ja en ik denk dat het onbetwistbaar is hoe belangrijk AI zal zijn voor de gaming-industrie, vooral als het gaat om het creëren van zinvolle differentiatie en kleverige ervaringen. Er zijn honderden verschillende digitale merken die wereldwijd online casino en sportsbook aanbieden, en dit zijn nog steeds bijna volledig oplossingen voor één op veel andere oplossingen.
Wereldwijd zijn consumenten gewend geraakt aan personalisatie-interacties in hun dagelijks leven en raken ze gefrustreerd als dit niet gebeurt. De belangrijkste klacht van eindgebruikers van online casino en sportsbook is het feit dat de inhoud en ervaring niet zijn afgestemd op de voorkeuren van het individu.
In termen van adoptie zullen AI en ML waarschijnlijk van invloed zijn op concurrerende tier-1- en tier-2-operators met aanzienlijke digitale aanwezigheid, en degenen die vroeg beginnen met een alomvattende strategie, moeten zinvolle beloningen opleveren.
Individuele kleinere merkspelers met sterke detailhandelsbedrijven blijken een beetje achterop te lopen, maar moeten ook in staat zijn om aanzienlijke waarde en differentiatie te vergaren van AI en ML.
Wat zijn de redenen dat de game-industrie traag is met het gebruik van deze nieuwe technologieën gezien alle bewezen voordelen?
Ja en dit is echt een belangrijke vraag, en een die verschilt van provider tot provider, maar er zijn enkele gemeenschappelijke thema’s.
In de eerste plaats is het dat tot voor kort de meerderheid van de exploitanten en platformaanbieders de waardeprop gewoon niet geloofde of begreep. Ten tweede, zelfs als organisaties de waarde beginnen te begrijpen, hebben ze het moeilijk om prioriteit te geven aan implementatie van AI, ML-en personalisatiestrategieën, boven andere items in hun achterstand. Tel daar nog bij op dat AI en ML voor de meesten geen kerngebied van expertise zijn.
“De industrie is geconditioneerd om bewezen producten te kopen, niet om te innoveren rond nieuwe technologieën”
Ze kunnen datateams hebben en ze kunnen AI gebruiken om specifieke taken uit te voeren, maar dit vertaalt zich meestal niet in iets doen op schaal. We weten dit uit de eerste hand, omdat veel van de bedrijven waar we voor werken grote technische teams vol met zeer slimme mensen hebben, die toegeven dat ze worden uitgedaagd om AI en personalisatie met succes te implementeren en naar ons te komen voor hulp.
Ten slotte is de industrie geconditioneerd om bewezen producten te kopen, niet om te innoveren rond nieuwe technologieën. Bedrijven willen gestandaardiseerd aanbod met bewezen ROI’s en tal van schaalgebruiksscenario’s voordat ze investeren.
Dit is echt moeilijk om met AI en personalisatie te maken, omdat de behoeften van elke klant en technische infrastructuur anders zijn. Dit creëert een situatie van kip en ei die uiteindelijk leidt tot het schoppen van het blikje op de weg voor velen. We zien dat echter absoluut veranderen en zijn hier om het te helpen faciliteren.
Wat moet er gebeuren voor de industrie om getuige te zijn en een opwaarts traject te handhaven bij het correct toepassen en implementeren van dergelijke oplossingen?
Ja en het gaat allemaal om prioritering, bedrijven moeten dit een belangrijk initiatief voor hun bedrijf volledig laten stoppen, niet omdat het een hot topic is, maar omdat AI en ML zo’n geweldig en bewezen middel bieden om inkomsten te genereren, workflows te stroomlijnen en differentiatie te creëren. Dat betekent dat we budgetten en middelen moeten besteden en ervoor moeten zorgen dat het jaar na jaar boven de lijn blijft.
Bovendien moeten bedrijven AI en ML bekijken als onderdeel van hun langetermijnstrategie. Het is niet iets dat incrementeel zal zijn voor het bedrijf, noch is het een flits in de pan. Het is een krachtvermenigvuldiger en iets dat, als het op de juiste manier wordt toegepast, zeer strategisch kan zijn.
Ten slotte moeten ze erkennen dat ze onderweg hulp nodig hebben en dat er bedrijven zoals de onze zijn, met producten, diensten en methodologieën die specifiek gericht zijn op het helpen van operators bij het realiseren van waarde en het versnellen van de implementatie, en dat het goed is om toe te geven dat ze hulp nodig hebben.
Kunt u een aantal voorbeelden geven van waar AI en ML kunnen helpen en de kansen die kunnen worden geopend?
Ja en laat ik beginnen met te zeggen dat ik geloof dat AI en ML de manier waarop gamingbedrijven hun klanten betrekken fundamenteel zal veranderen, net zoals het deed voor muziek, tv en e-commerce.
Er zijn ook enorme mogelijkheden om AI te gebruiken om het gedrag van gebruikers te voorspellen en ook om ongezond gedrag te dwarsbomen.
Misschien wel het grootste gebied van kansen is rond het personaliseren van de gebruikersreis. Dit is vrij eenvoudig en het gaat om het aanpassen van de ervaring en inhoud in het sportsbook en casino-aanbod rond de voorkeuren van de eindgebruiker. Denk opnieuw aan Netflix en Spotify. Bij onze klanten zien we ergens tussen een lift van 5% en 15% in GGR wanneer de ervaring gepersonaliseerd is.
Er zijn ook enorme mogelijkheden om AI te gebruiken om het gedrag van gebruikers te voorspellen en om ongezond gedrag te dwarsbomen. Dus focussen op de gebieden van bonusmisbruik, risico en churnreductie. Dit zijn dingen waar AI-modellen erg goed in zijn en dingen waar onze klanten heel vaak om vragen.
Dit is ook een geweldige plek voor operators om te beginnen, omdat ze geen aanzienlijke toewijzing van middelen nodig hebben, het zijn gebieden die doorgaans sterk afhankelijk zijn van verouderde methodologieën en processen. Het stroomlijnen van deze processen en het verhogen van de getrouwheid rond gebruikersgedrag kan een enorme impact hebben op de bedrijfsresultaten.
Ten slotte is het de moeite waard om generatieve AI te noemen. Generatieve AI biedt de mogelijkheid om het gesprek en de dialoog met de klant drastisch uit te breiden en te verbeteren om een meer holistische entertainmentervaring te creëren.
Denk aan het concept van het hebben van je eigen persoonlijke weddenschap assistent die dynamisch verhalen maakt en statistieken en inzichten geeft over evenementen en games waarin je geïnteresseerd bent. Of een AI-gebaseerde probleemoplossing voor gamen die helpt bij het voorspellen en bieden van besturing en ondersteuning om gaming veiliger te maken.
Wat zijn enkele van de grootste uitdagingen die kunnen worden ondervonden door het gebruik van AI en ML?
En hoe worden deze overwonnen?
Ja en tijd en de bereidheid om te itereren. We hebben met bijna elke grote gamingoperator gesproken over het implementeren van AI in secties of doordringend in hun bedrijf en sommigen zijn bereid om zich te committeren omdat ze de impact begrijpen die de technologie kan hebben in hun bedrijf, maar velen zijn niet voorbereid.
Om deze uitdaging op te lossen hebben we het grootste deel van het zware werk van de operator weggehaald en het zo gemakkelijk mogelijk gemaakt om de kracht van AI te benutten zonder verstoringen in hun roadmap of personeelsplan te veroorzaken.
Als een bedrijf op zoek was naar het maken van zijn eerste stappen in het adopteren van AI, wat moet een juiste aanpak voor adoptie omvatten?
Heb je een verbintenis om kansen te creëren en zakelijke problemen op te lossen door de kracht van AI te benutten. Begrijp welke technologieën op de markt beschikbaar zijn en welke technologieën kunnen worden gebruikt.
Huur een partner in die met u gaat werken en luister naar uw uitdagingen en help u een kans op te lossen of te benutten. Begin klein en wees bereid om te leren en aan te passen aan wat je gegevens je vertellen om te doen. Het integreren van AI in het bedrijf van een operator kan in fasen worden gedaan, met geweldige resultaten.
