DraftKings использует ИИ, чтобы выявлять зависимых игроков и подсаживать их

Кого выбирала модель

DraftKings собирала большие объёмы пользовательских данных и могла использовать опыт своих аналитиков, чтобы помогать игрокам с игровой зависимостью, а не усугублять их положение. Однако, как выяснила New York Times, компания пошла в обратную сторону: искала потенциально зависимых клиентов и старалась удерживать их в игре.

По словам нескольких бывших сотрудников, часть из которых участвовала в создании алгоритма машинного обучения, DraftKings разработала модель для прогноза того, какие клиенты с наибольшей вероятностью будут много ставить и проигрывать под влиянием привлекательных промоакций. Система оценивала игроков по множеству личных привычек. Высокий балл означал, что человек, вероятно, потеряет больше денег на каждой акции, которую DraftKings предлагала ему для продолжения игры.

Джейден Баттс, бывший аналитик данных DraftKings, тестировавший модель, рассказал New York Times, что компания искала признаки, по которым можно определить выгодного для неё клиента. С точки зрения финансовой логики, самым выгодным вариантом становился игрок с игровой зависимостью.

У хронического игрока есть ограниченная сумма, которую он может проиграть. DraftKings старалась возвращать таких пользователей в приложение, заваливая их предложениями:

Рассылать такие промоакции случайным клиентам было невыгодно. Поэтому ИИ-модель должна была находить людей с наиболее выраженной игровой зависимостью, которые с большей вероятностью примут предложения и продолжат ставить.

Бывший аналитик DraftKings, ушедший из компании в 2024 году, назвал эту практику хищнической. По его словам, логика была простой: чем больше клиент проигрывает, тем больше ему дают, чтобы он играл ещё.

Как собирали данные

DraftKings начала создавать модель, которая прогнозировала связь между промоакциями и выигрышами или потерями клиента, в середине 2023 года. По словам Баттса, компания хотела понять, принесёт ли конкретный игрок больше денег, чем она потратит на предложения для него. Если ответ был положительным, система должна была открыть для такого клиента поток промоакций.

Документы показывают, насколько подробно DraftKings отслеживала поведение пользователей. Компания анализировала:

Кроме того, DraftKings использовала другую модель, которая прогнозировала вероятность того, что клиент прекратит играть. Один из сотрудников рассказал, что работал над системой для выявления пользователей, готовых покинуть платформу, и их возвращения.

Проект для защиты игроков

Те же данные можно было использовать для поиска игроков с игровой зависимостью и вмешательства до того, как их потери станут критическими.

Несколько сотрудников пытались создать такую систему, но их работу остановили. Нестор Эрнандес начал разрабатывать модель, которая находила уязвимых игроков и присваивала им оценку риска. DraftKings могла бы использовать её, чтобы предупредить клиента или заблокировать его до того, как потери выйдут из-под контроля.

Проект закрыли в 2025 году — через несколько месяцев после ухода Эрнандеса из компании. Джейк Шаннин продолжал работать над ним до остановки. Команда должна была представить модель Лори Калани, руководителю направления ответственной игры DraftKings, но в день презентации встречу внезапно отменили.

DraftKings в заявлении для New York Times отвергла предположение, что её маркетинговые практики несправедливы или ненадлежащим образом нацелены на клиентов. Калани заявила изданию, что руководство компании коллективно решило не применять прогнозные модели для выявления игровой зависимости, поскольку технология, по его мнению, не имела достаточного подтверждения доказательствами.