В рамках своей презентации на KPMG eSummit in Gibraltar Иен Корби, исполнительный директор компании GambleAware, осветил тему снижения уровня вреда в онлайн-гемблинге.
Благотворительный фонд GambleAware (ранее известный как Responsible Gambling Trust) участвует в трехстороннем соглашении с такими организациями, как Gambling Commission и Responsible Gambling Strategy Board. Они создали веб-сайт (BeGambleAware.org), направленный на исследования, обучение и консультирование людей, которым нужна помощь, касающаяся азартных игр. Как независимый благотворительный фонд GambleAware существует за счет пожертвований, поступающих от отраслевых операторов в установленном размере 0,1% от валового дохода, а также предлагает им выступать спонсорами исследований проблем азартных игр и восстановительных программ для игроманов. GambleAware, состоящий из 13 отраслевых попечителей, из которых восемь не связаны с гемблингом, недавно поменял председателя, которым стала кавалер ордена Британской империи Кейт Лампард.
Отвечая на вопрос об источнике финансирования, Корби заявил: «Большую часть денежных средств мы получаем от игровой индустрии, а также от некоторых представителей удаленного гемблинга. В идеале мы должны получать около £10 млн. Но сейчас мы получаем меньше этой суммы». По сути дела, в 2016-2017 годах благотворительность, в том числе добровольная, принесла в общей сложности £8,3 млн. Большинство пожертвований расходуется на восстановительную программу для британских игроков через организацию GamCare и сеть, состоящую из 15 местных благотворительных организаций. GambleAware также финансирует ассоциацию Gordon Moody, которая занимается амбулаторным лечением, а также специализированную клинику NHS в Лондоне.
GambleAware сотрудничает с Remote Gambling Association, чтобы оперативно идентифицировать проблемных игроков. Ранняя идентификация таковых имеет решающее значение, и, как говорит Корби, это побуждает оператора быть заинтересованным в предотвращении вреда. Основываясь на своих прежних успехах в области ставок, GambleAware применяет тот же подход к удаленному гемблингу и на данный момент готовит доклад с подробным изложением своих выводов о минимизации вреда в этом секторе.
В настоящее время продолжается экспертный анализ и работа над совместным докладом: «Наша цель в этом проекте состоит в том, чтобы улучшить технологии операторов по обнаружению и помощи проблемным игрокам, изучая шаблоны их поведения во время игры. Мы рады, что получили поддержку со стороны некоторых операторов, которые предоставили нам доступ к своим данным – William Hill, Ladbrokes, SkyBet и Bet365. Одним из позитивных моментов нашего сотрудничества с операторами в проведении исследований в области азартных игр является то, что все происходит добровольно – операторы рады работать с нами, дабы добиться общей цели по уменьшению вреда от азартных игр».
Корби заявил, что с начала своей деятельности в фонде два года назад, он всегда стремился закрепить за индустрией азартных игр Великобритании репутацию ответственной и заботящейся о своих пользователях. «Одним из путей достижения данной цели является идея, которая выйдет из нашего исследования. В 2015 году мы провели обзор публикаций, затем исследовали деятельность разных операторов, которые уже работали над обнаружением проблемных игроков в Интернете». Первая часть доклада находится в свободном доступе на веб-сайте GambleAware. Работая над отчётом, Корби осознал необходимость более тесного сотрудничества всех участников экосистемы: «Многие люди пытаются сделать все самостоятельно; однако очевидно, что данная отрасль должна объединить усилия для работы над тем, что всем необходимо делать в любом случае, и избежать лишних расходов. На сегодняшний день мы потратили почти £500 тыс. на исследование (из £1,5 млн бюджета научных исследований)».
При переходе ко второму этапу возникли четыре вопроса. Можем ли мы определить проблемных игроков, исходя из поведения во время совершения транзакций? Можно ли идентифицировать разные типы игроков, используя для этого разные признаки проблемного гемблинга? Как быстро можно определить проблемного игрока? Какие признаки удобны для практического применения, особенно с учетом высокого уровня ложноположительных результатов для тех, кто является потенциальным проблемным игроком?
Корби объяснил, что проведение крупного опроса среди клиентов и определение когорты проблемных игроков было целью данного эксперимента, так как позволило взглянуть на их историю в азартных играх. «Мы могли бы узнать, помогла ли история определить, кто из них является проблемным игроком. Данные хранились анонимно, поэтому конфиденциальность была обеспечена. Опрос проводился с участием 160 тыс. клиентов, и было получено более 10 тыс. ответов, что делает его самым крупным исследованием среди клиентов на сегодняшний день. На сайте были опубликованы вопросы для вычисления индекса уровня зависимости от азартных игр, которые помогли выявить проблемных игроков. Мы также попросили их предоставить некоторые общие демографические данные, а затем сопоставили их с информацией от операторов. Из 10 тыс. около 6%, или 600 человек, были идентифицированы как проблемные игроки».
«Однако это не означает, что по всей совокупности игроков по стране 6% из них являются проблемными. Это было бы заблуждение об избирательном характере популяции, которую мы смогли опросить. Мы работали почти с 1,5 млрд данных для проведения данного анализа, – объяснил Корби. – Мы начинали просто с демографических показателей – возраста, пола и т. д., затем добавили поведенческие данные, например, как люди играли онлайн, и, наконец, наблюдали ежедневные триггеры. Мы проверили качество модели по трем признакам – точности, коэффициенту попаданий и достоверности. Вы желаете иметь высокие показатели по всем из них, и поэтому чем шире ваша сеть, тем выше вероятность, что вы получите ложноположительные результаты. Нацеливайтесь на поиск действительно проблемных игроков, избегая при этом ненужного выделения других людей, не подпадающих под данную категорию».
«Некоторые маркеры, скорее всего, дали бы нам понимание того, кто является проблемным: люди с учетной записью, открытой на протяжении более чем одного года или менее двух месяцев; возраст, как оказалось, был не очень полезен; а вот такие данные, как пол, семейное положение и статус занятости, сработали. Мы добрались до места, где обнаружили, что проблемными являлись около 79% игроков, но коэффициент попадания и точность были не очень удовлетворительными. Мы хотели усовершенствовать модель, поэтому рассмотрели эти поведенческие маркеры еще раз. Добавление таких показателей позволило нам усовершенствовать модель, повысив точность до 87%, что принесло гораздо лучшие показатели попадания и несколько повысило достоверность. Наконец, мы попытались разделить игроков на различные группы – например, любители ставок на спорт или те, кто предпочитает азартные игры – и обнаружили, что можно еще больше усовершенствовать модель. Итак, у нас есть 74% точности и 77% достоверности».
Корби подчеркнул, что использование и разработка модели с течением времени позволят исследователям постоянно совершенствовать анализ данных. «Другой областью наблюдения стали ежедневные триггеры, такие как реакция людей на победу и потери. Опять же, это был хороший способ для обнаружения потенциальных проблемных игроков непосредственно в процессе игры». Был использован в общей сложности 61 показатель. В течение одной недели эффективность модели повысилась с 75 до 88%, после чего уменьшилась, однако объем данных, полученных по истечении шести месяцев, был бы достаточным с точки зрения способности определить, являются ли люди или, вероятно, станут зависимыми от азартных игр.
Однако собранные данные стали представлять некоторую сложность для отрасли – что с ними делать? «Удаленный сектор получил некую поблажку со стороны регулирующих органов, поскольку имеет доступ к этому большому объему данных. Но всё ли мы делаем правильно? Следует надеяться, что этот анализ позволит людям принимать решения относительно того, готовы ли они пожертвовать прибылью для защиты проблемных игроков. Является ли этот выбор добровольным для отраслевых игроков или они просто хотят продержаться до тех пор, пока Gambling Commission не принудит их внедрять эту систему? Существуют два соображения: первый – сколькими клиентами вы готовы пожертвовать, а второй – насколько точна данная модель? Если вы ищете явно проблемного игрока, вы будете исключать гораздо меньший процент, чем если бы вы расширили свою сеть, но затем снова будете исключать ложноположительные результаты, которые, к сожалению, неизбежны».
Завершая свое выступление, Корби сообщил делегатам о том, что в настоящее время осуществляется третий этап проекта GambleAware, который включает поиск мер, направленных на сокращение вреда, и определения их эффективности. «Это может быть сообщение по электронной почте, СМС, телефонный звонок от центра обслуживания клиентов или ограничение на сумму, на которую вы позволяете кому-то играть. Мы знаем, что молодые безработные люди имеют очень высокий риск обрести зависимость от азартных игр. Как оператор вы можете сказать своему клиенту: “Вы можете играть на нашем сайте, но сумма ваших ставок не должна превышать £100 в месяц”. Индустрия должна сделать свой выбор. Мы продолжаем тесно взаимодействовать с Remote Gambling Association и операторами в целях определения лучшего из этих вариантов действий. В рамках общего проекта мы просматриваем самые действенные варианты сообщений, терминологии и языка, которые должны использоваться для того, чтобы влиять на проблемных игроков. Мы будем стремиться к объединению результатов исследования, чтобы запустить этот экспериментальный проект в широком масштабе по всей Великобритании. Мы также надеемся, что эти передовые идеи, которые мы выложим в открытом доступе, помогут в выстраивании эффективных взаимоотношений с клиентами».
Источник: KPMG eSummit
