在SiGMA欧洲展会的第一天，Pretty Technical的首席执行官Emma Blaylock展示了一个关于人工智能在iGaming领域应用的实用框架。Blaylock强调了“循序渐进”的指南，概述了实施AI以推动业务增长、提升用户参与度和优化运营效率的策略。根据麦肯锡的最新数据，75%的公司目前正在使用AI，高于去年的66%。Blaylock警告那些行动迟缓的企业，将面临落后风险。在一场关于在网络安全威胁面前平衡安全性、隐私和韧性的讨论之后，Blaylock的演讲提供了一个实施AI的战略性实用指南，重点是数据质量、合规性和可衡量的业务影响。
拥有深厚技术和游戏背景的Blaylock强调，企业必须以战略性和深思熟虑的方式来接触AI。正如她所描述的，AI不仅仅是一个趋势，而是一个长期的资产，如果实施得当，可以带来可衡量的收益和竞争优势。“一个清晰的路线图至关重要，”Blaylock表示，“这样不仅是采用AI，还可以确保它与您的业务目标一致并带来真正的价值。”
首先，Blaylock指出明确、可衡量的目标的重要性。定义关键绩效指标（KPI）对于衡量AI的影响尤为重要，尤其是在iGaming领域。预测性CRM等实例，通过基于玩家行为量身定制互动，展示了AI如何个性化体验、提升参与度并推动收入增长。Blaylock还提到负责任的游戏，指出AI在检测行为风险方面的潜力，使企业可以更主动地支持玩家。在设定清晰目标之后，Blaylock强调了数据质量的重要性。
数据质量和可解释性的重要性
数据是AI的基石，Blaylock强调拥有可靠、清洁数据的关键性。从数据的来源到合规性和隐私问题，她解释了AI的输出质量取决于所处理的数据质量。Gartner 2023年的数据显示，低质量数据每年给企业造成的损失平均为1290万美元，突显了准确性的重要性。此外，随着AI不断融入业务运营，透明度变得至关重要。普华永道2023年的一项调查显示，60%的公司认为可解释性是AI项目成功的关键因素。
Blaylock强调了三步实施AI的有效方法。首先是理解业务目标，确保AI解决方案符合可衡量的目标，从而带来真实价值。其次，公司需要仔细考虑其数据策略，关注数据质量并选择合适的数据模型。最后，选择最佳适配的AI工具并致力于持续优化，以适应业务需求的演变。
这种透明性需求与合规标准相一致，特别是在GDPR的规定下。根据欧盟委员会的指南，违规可能导致最高2000万欧元或公司收入4%的罚款——这是iGaming公司在处理敏感数据时必须考虑的重要因素（欧盟委员会，2023）。
