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Just Slots: AI를 활용해 개발을 가속화하다

iGaming 산업은 끊임없이 확장되고 있으며, 그에 따라 경쟁도 심화되고 있습니다. 이 분야의 기업은 플레이어를 유치하고 유지하기 위해 최고 수준의 솔루션을 제공하고, 품질을 떨어뜨리지 않으면서 빠르고 효율적으로 게임을 개발해야 합니다.

Christine Parkhill, 최고 상업 책임자 저스트 슬롯에서는 AI가 개발자의 개발 프로세스를 간소화하고, 간접비를 줄이고, 보안을 강화하고, 직원을 유지하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴봅니다.

iGaming의 성장과 AI 자동화의 부상

2024년 세계 경제는 2.7%의 낮은 성장률을 기록했지만, 게임 산업은 기하급수적으로 성장했습니다. 영국과 미국 시장에서 큰 확장을 보였으며, 이는 스포츠 베팅과 온라인 게임의 지속적인 잠재력을 보여줍니다.

영국에 초점을 맞추면, 1.32년 2024분기에 보고된 총 도박 수익(GGY)은 11억 13천만 파운드로, 전년 대비 2023% 증가했으며, 도박 수익이 XNUMX년 같은 분기에 비해 XNUMX% 증가한 등 다른 시장 요인이 더해졌습니다. 이러한 수치에서 분명한 것은 영국의 iGaming 환경이 산업 개발과 혁신을 위한 비옥한 토양이라는 것입니다.

특히 슬롯은 iGaming 산업 내에서 파생된 분야로, 특히 강력한 성장을 보였으며, 매출이 크게 증가하여 689억 52.4만 파운드의 기록적인 최고치를 기록했습니다. 영국 외 지역에서 iGaming 분야는 전 세계 청중을 사로잡고 있으며, 수치에 따르면 2030년까지 산업 매출이 XNUMX% 급증할 것으로 나타났습니다.

iGaming 산업의 폭주하는 모멘텀이 가까운 미래에 멈출 것 같지 않다고 말하는 것은 안전합니다. 산업이 계속 성장함에 따라, 산업의 발전을 돕는 기술도 성장했습니다. AI와 같은 기술은 더 이상 유행어나 미래적 개념이 아닙니다. iGaming을 앞으로 나아가게 하는 데 도움이 됩니다.

AI가 등장하기 전에 개발자와 운영자는 진화하는 보안 위협부터 플레이어 유지율 향상에 대한 요구 증가까지 수많은 어려움에 직면했습니다. AI는 이제 이러한 격차를 메우는 데 도움이 되는 도구이며, 게임 개발의 끊임없이 증가하는 비용을 완화합니다.

비용 절감, 모서리가 아닌

타겟 고객층에게 공감을 얻을 혁신적이고 영향력 있는 게임을 개발하는 것은 말하기는 쉽지만 실천하기는 어렵습니다. 시간, 노력, 그리고 가장 중요한 자금이 필요합니다. iGaming 개발 비용은 다양하지만 UX/UI 디자인, 프런트엔드 및 백엔드 개발, 테스트 및 프로젝트 관리와 같은 개발 측면을 고려하면 30,000달러에서 시작하여 오리지널 게임의 경우 75,000달러를 초과할 수 있습니다.

이러한 비용은 퍼블리셔가 적절한 대상에게 적절한 운영자를 타겟팅하는 데 도움이 되는 광고 및 마케팅과 같은 주변 비용을 고려하지 않습니다. 이 모든 것을 염두에 두고, 위의 사항과 관련된 비용을 제한하기 위해 사용 가능한 모든 리소스를 사용하는 것이 이익이 됩니다. 이러한 비용을 제한하는 방법을 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 그러나 AI는 전략적으로 저수준 작업을 처리하고 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

AI를 구현할 수 있는 한 가지 사용 사례는 AI 챗봇과 가상 비서의 스마트 구현입니다. 이러한 향상된 챗봇은 대량의 질의를 처리하고 보다 일반적인 질문에 답하는 데 사용할 수 있으므로 인간 운영자는 플레이어가 제기한 복잡한 분쟁 지점을 처리할 수 있는 시간을 더 많이 확보할 수 있습니다.

AI 챗봇은 기업이 더 많은 작업 부하를 처리할 수 있게 하며, 연구에 따르면 80%의 질의를 효과적으로 관리할 수 있다고 합니다. 또한 AI 챗봇은 어떤 경우에는 평균 해결 시간을 11분에서 단 XNUMX분으로 단축하여 워크플로 최적화에 있어서 그 가치를 강조합니다.

Agile AI로 똑똑하게 플레이하기

AI 기술의 발전은 지능형 관리 업무 이상의 용도로 사용될 수 있음을 의미합니다. 민첩하고 스마트하며 개인화된 고객 제안을 하는 데 구현될 수 있습니다. 이는 특정 게임을 플레이하는 데 소요된 시간, 플레이어 습관 및 기타 기능과 같은 플레이어 행동을 분석하고 이러한 통찰력을 개별적으로 맞춤형 제안으로 변환하는 정교한 알고리즘을 통해 수행될 수 있습니다.

개인화는 업계에서 건강한 플레이어 기반을 유지하는 데 중요한 요소이며, 통계에 따르면 타겟팅된 경험을 받은 플레이어는 플랫폼에서 계속 활동할 가능성이 25% 더 높습니다.

이러한 통찰력을 활용함으로써 운영자는 보너스, 무료 베팅 및 VIP 제도와 같이 개별 플레이어에게 어필할 가능성이 더 높은 최적의 마케팅 제안 및 인센티브에 대해 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 플레이어는 AI 통찰력을 활용하여 플레이 시간을 더 잘 이해하고 시간을 스스로 제한하여 보다 건강한 플레이어 습관에 기여할 수 있습니다.

AI는 사이버 위협을 처리하는 데도 필수적이며, 실시간으로 사기 및 의심스러운 행동을 감지하는 데 사용할 수 있습니다. 고급 머신 러닝 모델이 이를 도와 대규모 데이터 세트를 빠르게 분석하여 플레이어나 플랫폼을 위협할 수 있는 패턴을 식별할 수 있게 되었습니다.

계정 공유와 같은 다른 의심스러운 활동도 즉시 플래그를 지정할 수 있습니다. 또한 AI는 계정 차단과 같은 대응을 더 빠르고 연중무휴로 구현하여 추가 사기 활동을 방지할 수 있습니다. 24년부터 7년 2022월까지 사기는 2024% 급증하여 이 부문에서 연간 73억 달러의 손실을 입혔습니다. AI는 범죄자들이 딥페이크와 계정 조작 및 보너스 남용과 같은 다른 일반화된 사기 기법을 활용하면서 이를 악화시켰습니다.

사기의 속도는 범죄자들이 최신 기술 발전을 활용하려는 의지에 비하면 턱없이 느렸습니다. AI 강화 감지로 AI 강화 사기의 위협에 대응하는 것은 분명히 효과적이며, 이러한 도구는 98%의 성공률을 보여 운영자와 플레이어 모두의 손실을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 감독을 통합하여 강화된 사이버 보안 조치를 통해 운영자는 시스템이 위협에 대해 회복력이 있도록 할 수 있습니다.

AI는 게임 디자인의 시각적 요소를 강화하는 데 창의적으로 사용되고 있습니다. 전통적인 자산은 컨셉트 아티스트가 처음부터 생성해야 하는데, 이는 긴 과정이 될 수 있지만, AI 모델은 하나의 컨셉트를 공급받아 결과적으로 여러 다른 자산을 생성할 수 있습니다.

캐릭터, 풍경, 텍스처를 이제 훨씬 더 빠른 속도로 훨씬 더 적은 비용으로 생성할 수 있으므로 게임을 개발하는 데 걸리는 시간이 전체적으로 단축됩니다. AI를 사용하여 시각적 자산을 제작하는 것은 소규모 개발자에게 큰 도움이 되었는데, 게임을 만드는 데 필요한 디자이너 수를 줄이는 동시에 고품질 게임을 만드는 능력을 확장하기 때문입니다.

우리에게 필요한 것은 AI 군주가 아닌 AI 감독이다

iGaming 산업 내에서 AI에 대한 명확한 사용 사례가 있습니다. 개발 프로세스 간소화, 우선순위가 낮은 대량 문제 관리 또는 전략적 마케팅 노력 등에서 말입니다. 전반적으로 언급된 대부분의 사례에서와 같이 AI는 기존 제공 사항을 보강하여 비즈니스가 리소스를 더 잘 할당하고 문제를 효율적으로 해결할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.

그러나 iGaming 개발에서의 구현은 특히 고객 데이터와 관련하여 신중하게 관리되어야 합니다. AI는 방대한 데이터 세트에 의존하기 때문에 개발자는 데이터 개인 정보 보호에 대해 극도로 주의를 기울여야 하며 GDPR과 같은 규정을 준수해야 합니다.

이러한 요구 사항을 준수하지 못하면 평판이 손상되고 엄청난 재정적 처벌을 받을 수 있습니다. 그러나 적절한 거버넌스를 통해 사용자 데이터를 손상시키지 않고 AI를 사용하여 iGaming 개발을 개선하는 것은 완벽하게 가능합니다.

인공지능이 iGaming뿐만 아니라 전 세계 모든 직업에서 자리를 잡았다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 특정 작업은 AI에 아웃소싱할 수 있지만, 동일한 결과를 더 낮은 비용으로 동일한 수준으로 낼 수 있다면 AI에 아웃소싱할 수 있지만, 저는 AI는 항상 인간의 감독과 함께 사용되어야 한다고 생각합니다. AI의 한계를 이해하는 것도 고객 상담원의 경우처럼 효과적으로 사용하는 데 중요한 역할을 합니다.

여기와 다른 유사한 역할에서 인간의 접촉은 문제 해결만큼 중요합니다. 연구에 따르면 이 개념이 확인되었으며, 고객의 96%가 지원 상호작용 중에 공감이 "매우 중요하다"고 생각합니다. AI 챗봇은 감정 분석을 사용하여 인간의 행동을 해석할 수 있지만, Marvin Gaye의 말처럼 "진짜와 같은 것은 없습니다".