New York Times ၏ စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုတစ်ခုတွင် United States တွင်အကြီးဆုံးအားကစားလောင်းကစားလုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်သည့် DraftKings သည်မည်သည့်ဖောက်သည်များငွေဆုံးရှုံးနိုင်ခြေအရှိဆုံးဖြစ်သည်ကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့်စက်-သင်ယူမှုပုံစံကိုဖန်တီးခဲ့ပြီးဘောနပ်စ်လောင်းကစားများနှင့်အခမဲ့ကစားခွင့်ပရိုမိုးရှင်းများရရှိသူများကိုလမ်းညွှန်ရန်အတွက်ထိုရမှတ်များကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။
အစီရင်ခံစာတွင် ပရိုမိုးရှင်းများ ပိုမိုအမြတ်အစွန်းဖြစ်စေသော တူညီသောကြိုတင်ခန့်မှန်းသည့်နည်းပညာကို အသုံးပြုသူများသည် လောင်းကစားအန္တရာယ်ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော သုံးစွဲသူများကို သိရှိနိုင်စေရန်အတွက် အစီရင်ခံစာတွင် ဖော်ပြထားပါသည်။ Times ၏အဆိုအရ အဆိုပါအကာအကွယ်လျှောက်လွှာကိုစတင်ခဲ့သော်လည်းမပြီးဆုံးခဲ့ပါ။
မော်ဒယ်ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ။
2023 ခုနှစ်တွင် တည်ဆောက်ခဲ့သော မော်ဒယ်သည် အခမဲ့ အလောင်းအစား သို့မဟုတ် ဘောနပ်စ်များ ရရှိပြီးနောက် ၎င်းတို့ ဆုံးရှုံးရမည့် ငွေမည်မျှ မျှော်မှန်းထားသည်ကို DraftKings သုံးစွဲသူများအား အမှတ်ပေးခဲ့ကြောင်း Times ၏ ဖော်ပြချက်အရ သိရသည်။ ထိုခန့်မှန်းချက်ကို ပြုလုပ်ရန်၊ အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် မည်မျှကြာကြာကစားပုံ၊ ၎င်းတို့၏အကောင့်လက်ကျန်များ၊ ၎င်းတို့၏ ဆုံးရှုံးမှုမှလောင်းကြေးအချိုးများနှင့် အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် လောင်းကစားကို လုံးလုံးရပ်တန့်နိုင်ဖွယ်ရှိမရှိကို သီးခြားခန့်မှန်းချက်အပါအဝင် အချက်ပြမှုများကို ဆန်းစစ်ခဲ့သည်။
ပိုများသောရမှတ်သည် အရောင်းမြှင့်တင်ရေးဒေါ်လာတစ်ဒေါ်လာလျှင် ဝယ်ယူသူအား အပိုဝင်ငွေရရှိမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် အခမဲ့အလောင်းအစားများ လက်ခံရရှိနိုင်ခြေအရှိဆုံးသူများသည် ဒီဇိုင်းအားဖြင့်၊ အများဆုံးဆုံးရှုံးနိုင်ဖွယ်ရှိသော algorithm မှလူများဖြစ်သည်။
DraftKings ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူဟောင်း Jayden Butts က Times အတွက် အရင်းခံယုတ္တိကို ဖော်ပြခဲ့သည်- "ကျွန်ုပ်တို့သည် ကောင်းမွန်သော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကို ညွှန်ပြနိုင်သည့် စရိုက်လက္ခဏာများနှင့် အင်္ဂါရပ်များကို ရှာဖွေနေပါသည်။"
လုပ်ငန်းရလဒ်များ
ချဉ်းကပ်မှုမှာ စီးပွားရေးအရ အလုပ်ဖြစ်ပုံရသည်။ DraftKings အမှုဆောင်အရာရှိများက ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများသည် အရောင်းမြှင့်တင်ရေးဆိုင်ရာ အားကစားစာအုပ်များ၏ အနားသတ်များကို 2025 ခုနှစ်တွင် 13% မြှင့်တင်ခဲ့ကြောင်းနှင့် AI သည် အရောင်းမြှင့်တင်ရေးအသုံးစရိတ်အတွက် ဒေါ်လာသန်းရာပေါင်းများစွာကို ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ကူညီပေးခဲ့ကြောင်း Times က ဖော်ပြခဲ့သည်။
ထိုကိန်းဂဏန်းသည် အားကစားလောင်းကစားလုပ်ငန်း၏ စီးပွားရေးအတွက် အဘယ်ကြောင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းအား အဓိကဖြစ်လာသည်ကို ဖော်ပြသည်။ ဘောနပ်စ်လောင်းကစားများသည် စျေးကြီးသော ဖောက်သည်များဝယ်ယူမှုဖြစ်သည်။ မျှော်မှန်းဆုံးရှုံးမှုများကို ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ပရိုမိုးရှင်းဒေါ်လာတစ်ခုစီကို စဉ်ဆက်မပြတ်လောင်းကြေးအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်ခြေအရှိဆုံး သုံးစွဲသူများထံ လမ်းညွှန်ပေးနိုင်သည်။
မပြီးသေးသော ကိရိယာ
စုံစမ်းစစ်ဆေးမှု၏ အပြတ်သားဆုံးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုသည် DraftKings မှ မတည်ဆောက်ရန် ရွေးချယ်ခဲ့ခြင်းအပေါ် စိုးရိမ်မှုများဖြစ်သည်။ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော လောင်းကစားပြဿနာများရှိ ဖောက်သည်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် စွန့်စားရမှတ်များဖန်တီးရန် သီးခြားအစပျိုးမှုတစ်ခုကို ဝန်ထမ်းဟောင်းများက ခေတ္တဆိုင်းငံ့ထားသည်ဟု အစီရင်ခံတင်ပြချက်အရ နောက်ခံဒေတာအခြေခံအဆောက်အအုံက ၎င်းကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သော်လည်း၊ လမ်းကြောင်းနှစ်ခုစလုံးတွင် ကြည့်ရှုရန် အခြေခံအဆောက်အအုံများ တည်ရှိနေကြောင်း သိရသည်။ အမြတ်အစွန်းကို ဦးတည်သည့် မော်ဒယ်ကိုသာ ပြီးမြောက်ခဲ့သည်။
DraftKings သည် ဘောင်ပေါ်တွင် ပြန်တွန်းထားသည်။ ကုမ္ပဏီ၏တာဝန်ရှိဂိမ်းအရာရှိချုပ် Lori Kalani က DraftKings သည် သုံးစွဲသူများအား အန္တရာယ်ရှိသောအပြုအမူအတွက် စောင့်ကြည့်နေပြီး ၎င်းသည် လုံလောက်သောအထောက်အထားကိုအခြေခံခြင်းမရှိသောကြောင့် ကုမ္ပဏီသည် အန္တရာယ်-ခန့်မှန်းနည်းပညာကို အသုံးပြုရန် ငြင်းဆိုထားကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။ DraftKings သည် ၎င်း၏စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင် သုံးစွဲသူများကို မတရားပစ်မှတ်ထားသည်ဟု ၎င်းက Times ကိုပြောကြားခဲ့ပြီး ပရိုမိုးရှင်းများသည် မည်မျှဆုံးရှုံးသည်နှင့် အဆင့်သတ်မှတ်ထားသော သုံးစွဲသူများထက် စဉ်ဆက်မပြတ်ပါဝင်နေသော ပလတ်ဖောင်းအသုံးပြုမှုကို ပြသသည့် သုံးစွဲသူများထံ ရောက်သွားသည်ဟု ထိန်းသိမ်းထားသည်။
ကုမ္ပဏီသည် Mindway AI ၏ Gamalyze ကိရိယာနှင့် ပူးပေါင်းကာ သမာဓိနှင့် လိုက်နာမှု စောင့်ကြည့်ခြင်းအတွက် IC360 နှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းအပါအဝင် တာဝန်သိဂိမ်းပဏာမခြေလှမ်းများကို ကုမ္ပဏီမှ လူသိရှင်ကြား မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။ အဆိုပါကိရိယာများသည် ဝန်ထမ်းဟောင်းများက ဖော်ပြထားသော သီးခြားကွာဟချက်ကို ပိတ်သည်ဖြစ်စေ — မြင့်မားသောအန္တရာယ်ရှိသော သုံးစွဲသူများကို အမှတ်ပေးကာ ကာကွယ်ခြင်းရှိမရှိ — ရရှိနိုင်သောအစီရင်ခံချက်များကို အခြေခံ၍ မရှင်းလင်းပါ။
ဂိမ်းကစားခြင်းအပြင် AI ကျင့်ဝတ်စမ်းသပ်မှုကိစ္စ
သုံးစွဲသူများရင်ဆိုင်နေရသောကုမ္ပဏီများသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော AI ကိုအသုံးပြုပုံအား ပြင်းထန်စွာ စိစစ်နေသည့်ကြားတွင် ဇာတ်လမ်းသည် ထွက်ပေါ်လာသည်။ အဓိက တင်းမာမှုမှာ နည်းပညာ တည်ရှိနေသည် - ခန့်မှန်းတန်ဖိုးအားဖြင့် သုံးစွဲသူများကို အမှတ်ပေးခြင်းသည် စာရင်းသွင်းခြင်း၊ ကြော်ငြာခြင်း နှင့် fintech တို့တွင် စံအလေ့အကျင့်ဖြစ်သည် - မဟုတ်ဘဲ အမြတ်အစွန်းအများဆုံး ဖောက်သည်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည့် တူညီသည့်ပုံစံသည် အားနည်းချက်အရှိဆုံးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်လိုက်သောအခါ ဘာဖြစ်သွားမည်နည်း။
စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများသည် ဤလမ်းကြောင်းအတိုင်း ရွေ့လျားနေသည်မှာ အချိန်အတော်ကြာနေပြီဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် လောင်းကစားကဏ္ဍတွင် တာဝန်ရှိသူများသည် ကစားသမားများ၏ အမူအကျင့်ကိုပုံဖော်ရန်အတွက် လုပ်ငန်း၏ဒေတာအသုံးပြုမှုကို မေးခွန်းထုတ်ခဲ့ပြီး Philadelphia ဧရိယာသည် DraftKings ၏ အရောင်းမြှင့်တင်ရေးအလေ့အကျင့်များနှင့် ပတ်သက်၍ တရားမ၀င်ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။ Times ၏ အစီရင်ခံချက်အတိုင်းသာ ဆက်ရှိနေပါက ဥပဒေပြုသူများနှင့် လောင်းကစားအားထိန်းကျောင်းသူများသည် ယေဘုယျစက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုထက် ပိုမိုတိကျသည့်အရာတစ်ခုကို ပေးသည်- ထိခိုက်မှုခန့်မှန်းချက်နှင့် အမြတ်အစွန်းခန့်မှန်းချက်သည် နည်းပညာအရ ဖြစ်နိုင်ချေရှိပြီး တစ်ခုတည်းသောကိစ္စမှာ ပြီးသွားပါသည်။
အသုံးပြုသူများအတွက်၊ လက်တွေ့သုံးဆောင်ရန် အဆင်မပြေပါ။ သင့်ဝင်စာပုံးထဲသို့ အခမဲ့ရောက်ရှိလာသည့် လောင်းကြေးသည် သစ္စာစောင့်သိမှုအတွက် ဆုလာဘ်မဟုတ်ဘဲ သင့်ဆုံးရှုံးနိုင်ခြေနှင့်ပတ်သက်သည့် ဒေတာဖြင့် အဆုံးအဖြတ်ပေးခြင်းကို ထင်ဟပ်စေနိုင်သည်။ ပြီးတော့ အဲဒီစီရင်ချက်ချတဲ့ပုံစံက - သင်ဘယ်လောက်ကစားသလဲ၊ ရပ်တန့်ဖို့ အရိပ်အယောင်ပြတာပဲဖြစ်ဖြစ် - သင်ဘယ်တုန်းကမှ အတိအလင်းမမျှဝေဘူးဆိုတာကို သိတယ်။
DraftKings သည် ဥပဒေကို ချိုးဖောက်သည်ဟု စွပ်စွဲခြင်း မရှိဘဲ ပစ်မှတ်ထားသော ပရိုမိုးရှင်းများသည် တရားဝင်ပါသည်။ သို့သော် AI စနစ်များသည် ကမ်းလှမ်းမှုကို မည်သူမြင်သည်ကို ပိုမိုဆုံးဖြတ်လာသည်နှင့်အမျှ ကုမ္ပဏီများက ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည့်အရာနှင့် ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်ရန် ရွေးချယ်သည့်အရာအကြား ကွာဟမှုသည် စားသုံးသူ AI ကျင့်ဝတ်၏ အဓိကမေးခွန်းဖြစ်လာသည် — DraftKings အစီရင်ခံခြင်းသည် လက်တွေ့တွင် ကွာဟချက်မရှိသေးသည့် အရှင်းလင်းဆုံး ဥပမာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
AI ၏ရှေ့တွင်နေပါ။
လောင်းကစားအက်ပ်များမှသည် နယ်ခြားဓာတ်ခွဲခန်းများအထိ၊ AI သည် ကုမ္ပဏီများက ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များကို မြင်ပုံမြင်ပုံကို ပြန်လည်ပုံဖော်နေသည်။ AI ကျင့်ဝတ်နှင့် လုပ်ငန်းတာဝန်ယူမှုဆိုင်ရာ ပိုမိုလွှမ်းခြုံမှုအတွက် AI Buzz Wire ကို လိုက်နာပါ။
နောက်ဆုံးထွက် AI သတင်းကိုဖတ်ပါ →
