온라인 카지노에서 개인화를위한 AI 통합 플랫폼

소개

카지노 플랫폼의 AI 통합은 자동 게임 선택, 개인화 된 제안 및 행동 예측과 같은 새로운 기회를 열어줍니다. 주요 임무는 유지 및 ARPU를 높이고 침입을 피하고 개인 정보를 관찰하는 것입니다.

1. 데이터 수집 및 준비

이벤트 추적: Kafka/ClickHouse의 로그 클릭, 베팅, 상금, 세션 및 거부.
사용자 프로필: 인구 통계, 게임 기록, 지출 및 재고 반응을 고객 360에 결합합니다.
Feature Store: 평균 엔지니어링 속도, 방문 빈도, 선호하는 제공 업체.

2. 추천 시스템

1. 공동 필터링:

플레이어의 매트릭스 × 게임, ALS/SVD를 통한 유사성 계산, "유사한 플레이어 플레이"... 발행

2. 콘텐츠 기반:

사용자 프로필을 기반으로 한 게임 속성 (RTP, 변동성, 테마) 및 일치 평가.

3. 하이브리드 모델:

신선도와 판촉 우선 순위를 고려하여 순위를 매기는 두 가지 접근 방식의 조합.

4. 프론트드 API:

'GET/추천/{ 플레이 에르}? 한계 = 10 '→ 관련성 등급의 게임 목록.

3. 동적 보너스 및 제공

보너스 개인화 모듈:

개별 오퍼 생성: 무료 스핀, 경기 예금, 캐쉬백.

ML 모델:

응답 확률 및 LTV를 예측하기위한 XGBoost/LightGBM, KPI 제안 최적화.

캠페인 엔진을 통한 자동화:

캠페인을 만들 때 '예측 된 _ 참여> 임계 값' 을 기반으로 타겟팅합니다.

4. 예측 분석 및 이탈 방지

Churn 모델:

일련의 기능에 대한 물류 회귀 또는 신경망: 마지막 세션 시간, 평균 승리, 베팅 빈도.

트리거 작업:

'turn _ score> 0에서 재 참여 제안의 자동 배포. 7`.

성능 모니터링:

A/B는 제어 및 테스트 그룹으로 테스트하여 유지 상승을 측정합니다.

5. A/B 테스트 및 온라인 교육

기능 플래그:

코드 릴리스없이 권장 사항 및 제안 수준에서 실험합니다.

무장 도둑:

변형 간 트래픽의 동적 분포를위한 UCB/Thompson Sampling 알고리즘.

메트릭 파이프 라인:

BI에서 p- 값 및 신뢰 구간의 자동 계산.

6. 통합 및 인프라

마이크로 서비스:

데이터 섭취, 기능 저장소, 모델 서빙 (TensorFlow Serving, MLflow) 을위한 별도의 서비스.

실시간 간섭:

대기 시간 <50ms 인 gRPC/REST 엔드 포인트, 인기있는 권장 사항 캐싱.

배치 처리:

매일 재교육 및 모델 업데이트를위한 기류를 통한 ETL.

7. 개인 정보 보호 및 보

GDPR/CCPA:

PII 익명화, 요청시 데이터를 삭제하기위한 법적 메커니즘.

데이터 거버넌스:

편견을 피하기 위해 유지, 역할 액세스, 감사 모델.

보안 ML 파이프 라인:

전문가를위한 격리 된 환경 인 정지 상태 (정지 상태) 및 대중 교통 (SL) 의 데이터 암호화.

결론