13 голландских казино предоставляют данные для новой модели оценки рисков в сфере азартных игр с открытым исходным кодом

Нидерландские регулирующие органы теперь располагают независимым инструментом на основе машинного обучения для оценки рискованных онлайн-азартных игр. Модель была создана на основе данных об активности игроков за два года в 13 нидерландских казино и доступна для общественного ознакомления.

Исследователи из Амстердамского университета разработали эту систему на основе анонимизированных данных об активности игроков, предоставленных лицензированными голландскими операторами. Набор данных охватывает информацию о поведении игроков в онлайн-гемблинге, зарегистрированную в период с 30 июля 2023 года по 30 июля 2025 года.

Модель была построена на основе данных о ставках за два года

Набор данных включает информацию о моделях ставок во всех видах онлайн-гемблинга. Модель учитывает следующие факторы:

Какую сумму и как часто игрок делает ставки;
Когда проводятся занятия;
Как меняется поведение после побед или поражений.

Повторная игра в позднее ночное время — это один из примеров модели поведения, которую система может проанализировать. Эти сигналы объединяются в оценку риска, предназначенную для выявления поведения, связанного с вредом от азартных игр.

Доступ к данным был получен на основании положения голландского законодательства, обязывающего операторов азартных игр предоставлять данные о клиентах для проведения независимых исследований. По данным Амстердамского университета (UvA), руководитель проекта Чарльз де Лео стал первым исследователем, воспользовавшимся этой возможностью.

Он разработал эту модель совместно с профессором психологии Рейноутом Вирсом и профессором информатики Йоханом Болленом. Финансирование проекта осуществлялось организацией ZonMw за счет средств Фонда профилактики зависимостей при Нидерландском управлении по азартным играм.

KSA может сравнивать результаты с системами операторов

18 августа эта модель была обнародована Управлением по азартным играм (Kansspelautoriteit, KSA). Её код и методология доступны в открытом доступе, что позволяет регулирующим органам и исследователям изучить, как формируются оценки.

Это дает голландским надзорным органам отдельный ориентир. Онлайн-операторы уже используют системы мониторинга в рамках выполнения своих обязанностей по обеспечению безопасности, однако многие инструменты оценки коммерческих рисков недоступны для внешней проверки.

Теперь KSA может самостоятельно рассчитывать показатели риска и сравнивать их с оценками, подготовленными операторами. Существенные различия могут дать регулирующему органу дополнительный повод для анализа того, как лицензиат выявляет рискованное поведение и в каких случаях принимает решение о вмешательстве.

Проект также был разработан в тесном сотрудничестве с испанским органом по регулированию азартных игр — DGOJ, который в настоящее время разрабатывает собственную модель рисков. Власти других стран могут тестировать или адаптировать голландскую систему, поскольку лежащая в её основе методология является общедоступной.

Открытая модель устанавливает новый эталон в сфере регулирования

Следующий вопрос заключается в том, как KSA применяет этот критерий на практике. Один только показатель риска не может служить основанием для вывода о том, нарушил ли оператор свои обязанности по обеспечению безопасности. Однако он может предоставить надзорным органам то, чего им ранее не хватало: модель, которую они могут проверять и воспроизводить, вместо того чтобы полагаться исключительно на собственную систему оценки оператора. Это может облегчить оспаривание будущих проверок мер по защите игроков с помощью данных, а не предположений.