SBC Summit, dati e AI per la tutela del giocatore: la nuova frontiera del gioco responsabile

Dall’analisi dell’affordability all’utilizzo dell’intelligenza artificiale, dalla progettazione dei giochi alla gamification: la tutela del giocatore sta entrando in una nuova fase, nella quale dati e tecnologie possono consentire agli operatori di individuare più rapidamente i segnali di rischio e intervenire prima che un comportamento problematico si consolidi.

È uno dei temi emersi nel corso del panel “Driving Innovation in Responsible Player Experience”, ospitato dalla Player Experience Academy del SBC Summit di Lisbona, che ha riunito operatori, fornitori di contenuti e specialisti di prodotto per discutere il rapporto tra innovazione, engagement e gioco responsabile.

Al centro del confronto è emersa innanzitutto la crescente quantità di informazioni disponibili sui giocatori. I dati raccolti durante l’attività di gioco possono essere utilizzati non soltanto per le strategie di acquisizione e retention, ma anche per costruire sistemi di tutela più mirati.

In questo contesto, un primo elemento indicato nel panel è la valutazione dell’affordability, cioè della capacità economica del giocatore. Comprendere quanto un utente possa ragionevolmente permettersi di spendere in un determinato periodo consente di definire una prima valutazione del rischio. A questa possono poi aggiungersi ulteriori informazioni raccolte nel corso dell’esperienza di gioco.

Il confronto tra i dati del singolo giocatore, quelli della propria base clienti e le informazioni provenienti da database esterni permette di costruire un profilo di rischio più articolato. L’obiettivo è individuare eventuali segnali di comportamento problematico e, sulla base delle policy interne, della governance e dell’approccio adottato dall’operatore, attivare eventuali interventi.

Francesco Postiglione, CEO di Casumo, ha sottolineato proprio la disponibilità di strumenti che consentono oggi di intervenire con maggiore tempestività. “Abbiamo tutti i dati necessari per capire se un giocatore è problematico e tutti gli strumenti necessari per reagire immediatamente”, ha spiegato.

Secondo Postiglione, il punto di partenza resta però l’affordability, ovvero la comprensione di quanto un giocatore possa permettersi di spendere in un determinato periodo. Una volta raccolte ulteriori informazioni sul comportamento, il giocatore può essere confrontato con la propria base clienti e con altre informazioni disponibili, così da collocarlo all’interno di un diverso livello di rischio.

Il tema, tuttavia, non riguarda soltanto la quantità di dati disponibili, ma soprattutto il modo in cui questi vengono utilizzati.

Dalla segmentazione alla personalizzazione

L’intelligenza artificiale amplia ulteriormente le possibilità di analisi. Nel corso del panel è stato evidenziato come il concetto tradizionale di segmentazione dei giocatori possa lasciare spazio a forme di personalizzazione molto più avanzate.

La possibilità di analizzare comportamenti individuali consente infatti di costruire interventi differenti per ciascun giocatore, evitando di trattare allo stesso modo utenti con caratteristiche e livelli di rischio diversi.

La personalizzazione riguarda anche gli strumenti messi a disposizione dell’utente. Una delle proposte emerse dal confronto è quella di una dashboard trasparente e facilmente comprensibile, nella quale il giocatore possa visualizzare informazioni come il tempo trascorso sulla piattaforma, gli importi depositati, quanto ha giocato e quanto ha perso.

“Dovreste comunque offrire al giocatore una dashboard universale e trasparente”, ha osservato Postiglione, sottolineando che strumenti di questo tipo possono essere già disponibili, ma che a fare la differenza è il modo in cui vengono messi a disposizione dell’utente e la loro effettiva efficacia.

La possibilità di fornire informazioni chiare sull’attività di gioco diventa quindi parte integrante di un modello nel quale il giocatore mantiene maggiore consapevolezza e controllo sulla propria esperienza.

L’AI non è ancora uno standard nel gioco responsabile

Nonostante la disponibilità di tecnologie e dati, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per il gioco responsabile non appare ancora uniforme nel settore.

Interpellato sulla diffusione degli strumenti di AI-driven responsible gambling, Postiglione ha infatti ridimensionato l’idea di una loro adozione generalizzata: “Non credo sia davvero così diffusa”, ha affermato.

Il dato evidenzia una delle questioni centrali emerse dal panel: la tecnologia sembra essere già disponibile, ma la sua applicazione concreta alle strategie di tutela del giocatore non è necessariamente omogenea tra operatori e mercati.

La sfida riguarda quindi non soltanto lo sviluppo di nuovi strumenti, ma la loro integrazione nei processi di responsible gaming e la capacità di utilizzarli per anticipare, anziché soltanto rilevare a posteriori, eventuali comportamenti problematici.

La tutela parte anche dal prodotto

Il confronto ha poi allargato il tema della responsabilità alla fase di progettazione dei giochi.

Per i fornitori di contenuti, la tutela del giocatore può iniziare già dalla costruzione delle meccaniche di gioco. Trasparenza sulle regole, caratteristiche del prodotto e informazioni chiare sul funzionamento del gioco sono stati indicati come elementi fondamentali per consentire al giocatore di mantenere il controllo della propria esperienza.

David Nardaia, CEO di Lambda Gaming, ha parlato di una “responsabilità condivisa” nella progettazione dei giochi, sottolineando la necessità che il giocatore comprenda chiaramente meccaniche, caratteristiche e regole del prodotto.

“L’idea è creare giochi divertenti, ma il pieno controllo dovrebbe essere dalla parte del giocatore”, ha spiegato Nardaia.

Nel panel è stato affrontato anche il tema dell’RTP, con Lambda Gaming che, secondo quanto illustrato da Nardaia, ha fissato una soglia minima interna del 96%, anche di fronte a richieste degli operatori per valori inferiori.

La responsabilità riguarda inoltre il modo in cui il gioco comunica i risultati. Nardaia ha portato l’esempio di una puntata da un euro dalla quale il giocatore riceve 50 centesimi: rappresentare quest’ultimo risultato come una grande vincita potrebbe infatti produrre una percezione distorta dell’esito economico della giocata.

È emerso inoltre il tema della volatilità dei giochi e della possibilità di utilizzare le scelte effettuate dal giocatore come uno degli elementi di analisi del comportamento. L’individuazione di eventuali correlazioni tra preferenze di gioco, volatilità e comportamenti a rischio potrebbe rappresentare un ulteriore strumento di intervento precoce, anche se si tratta di un ambito nel quale il settore non dispone ancora di standard condivisi.

Gamification e responsabilità

Un altro punto di discussione ha riguardato la gamification e il confine tra una maggiore capacità di engagement e il rischio di influenzare eccessivamente il comportamento del giocatore.

Sistemi di livelli, missioni, ricompense e progressione vengono progettati utilizzando grandi quantità di dati sulle abitudini degli utenti. Justin Muscat Galán, Senior Product Manager – Player Rewards & Gamification di Betsson Group, ha individuato proprio nel dato il punto di partenza di questo processo.

“Il denominatore comune è il dato”, ha spiegato, sottolineando la necessità di partire dalla comprensione di ciò che i giocatori vogliono realmente e dei problemi che il prodotto dovrebbe risolvere, prima di arrivare alla fase di sviluppo. Nella progettazione dei sistemi di gamification vengono quindi analizzati i dati transazionali e i comportamenti degli utenti, dai giochi utilizzati alle modalità con cui effettuano le proprie attività sulla piattaforma.

L’elemento centrale, ha evidenziato Muscat Galán, è evitare che il processo parta direttamente dalla soluzione: prima occorre comprendere il bisogno del giocatore e il problema che si vuole affrontare. Anche in questo caso il dato diventa quindi il punto di partenza, ma la sua elaborazione deve essere accompagnata da una valutazione degli effetti prodotti sull’esperienza dell’utente.

Il confronto ha infine evidenziato come la tutela del giocatore stia progressivamente passando da modelli basati sull’individuazione successiva del comportamento problematico a sistemi capaci di riconoscere segnali di rischio in una fase più precoce.

La tecnologia offre oggi strumenti per farlo. La questione aperta, emersa con chiarezza dal panel, riguarda la loro applicazione concreta: quanto rapidamente gli operatori riescano a trasformare dati, AI e strumenti di analisi in interventi effettivi di protezione del giocatore.

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