DraftKings AI-model scoorde gokkers op basis van verwachte verliezen, blijkt uit onderzoek van NYT

Een zaterdag gepubliceerd onderzoek van de New York Times beweert dat DraftKings, een van de grootste exploitanten van sportweddenschappen in de Verenigde Staten, een machinaal leermodel heeft gebouwd dat is ontworpen om te identificeren welke klanten het meest waarschijnlijk geld zouden verliezen – en die scores heeft gebruikt om te bepalen wie bonusweddenschappen en gratis-speelpromoties ontving.

Het rapport beschrijft een systeem waarbij dezelfde voorspellende technologie die promoties winstgevender maakte, had kunnen worden gebruikt om klanten op te sporen die risico liepen op gokschade. Volgens de Times is die beschermende toepassing wel gestart maar nooit afgemaakt.

Hoe het model werkte

Het model, gebouwd in 2023, scoorde volgens de Times DraftKings-klanten op basis van hoeveel geld ze naar verwachting zouden verliezen na het ontvangen van een gratis weddenschap of bonus. Om die voorspelling te doen, werden signalen onderzocht, waaronder hoe vaak een gebruiker speelde, zijn rekeningsaldo, zijn verlies-inzetverhouding en een afzonderlijke schatting van de vraag of een gebruiker waarschijnlijk helemaal zou stoppen met gokken.

Een hogere score betekende dat een klant naar verwachting meer omzet zou genereren per bestede promotie-dollar. Met andere woorden: de mensen die het meest waarschijnlijk gratis weddenschappen zouden ontvangen, waren, door het ontwerp, de mensen waarvan het algoritme verwachtte dat ze het meeste zouden verliezen.

Jayden Butts, een voormalig data-analist van DraftKings, beschreef de onderliggende logica aan de Times: "We zijn op zoek naar eigenschappen en kenmerken waarop we ons kunnen richten en die wijzen op een goede investering."

De bedrijfsresultaten

De aanpak lijkt commercieel te hebben gewerkt. Leidinggevenden van DraftKings zeiden dat datawetenschap en analyse de promotiegedreven marges in sportweddenschappen met 13% verbeterden in 2025, en dat AI hielp bij het personaliseren van honderden miljoenen dollars aan promotie-uitgaven, aldus de Times.

Dat cijfer illustreert waarom voorspellende targeting centraal is geworden in de economie van de sportweddenschapsindustrie. Bonusweddenschappen zijn dure klantenwerving; een model dat verwachte verliezen voorspelt, kan elke promotionele dollar richten op de gebruikers die deze waarschijnlijk zullen omzetten in duurzame weddenschappen.

Het gereedschap dat nog niet af was

De scherpste bevinding van het onderzoek betreft wat DraftKings ervoor koos niet uit te bouwen. Voormalige werknemers vertelden de Times dat een afzonderlijk initiatief om risicoscores te creëren die klanten met potentiële gokproblemen konden identificeren, op de plank lag – hoewel, volgens de rapportage, de onderliggende data-infrastructuur dit had kunnen ondersteunen. De infrastructuur om in beide richtingen te kijken bestond naar verluidt; alleen het op winst gerichte model werd voltooid.

DraftKings duwde terug op de inlijsting. De hoofdverantwoordelijke gaming officer van het bedrijf, Lori Kalani, vertelde de Times dat DraftKings klanten controleert op risicovol gedrag, en zei dat het bedrijf weigerde risicovoorspellingstechnologie in te zetten omdat deze niet voldoende op bewijsmateriaal was gebaseerd. DraftKings vertelde de Times ook dat het "elke implicatie verwerpt" dat zijn marketing zich op een oneerlijke manier op klanten richt, en beweert dat promoties naar gebruikers gaan die langdurig, betrokken platformgebruik laten zien, in plaats van naar gebruikers gerangschikt op basis van hoeveel ze verliezen.

Het bedrijf benadrukt publiekelijk initiatieven op het gebied van verantwoord gamen, waaronder een samenwerking met de Gamalyze-tool van Mindway AI en een partnerschap met IC360 voor het monitoren van integriteit en naleving. Of deze tools de specifieke kloof dichten die door voormalige werknemers wordt beschreven – het proactief scoren en beschermen van gebruikers met een verhoogd risico – blijft onduidelijk op basis van de beschikbare rapportage.

Een testcase voor AI-ethiek die verder gaat dan gokken

Het verhaal speelt zich af in een periode waarin er steeds meer onderzoek wordt gedaan naar de manier waarop consumentengerichte bedrijven voorspellende AI gebruiken. De kern van de spanning is niet dat de technologie bestaat – het beoordelen van gebruikers op basis van voorspelde waarde is standaardpraktijk bij abonnementen, advertenties en fintech – maar wat er gebeurt als hetzelfde model dat de meest winstgevende klant identificeert, ook de meest kwetsbare klant identificeert.

Toezichthouders zijn al enige tijd in deze richting bezig. Specifiek in de goksector hebben functionarissen vraagtekens gezet bij het gebruik van gegevens door de industrie om het gedrag van spelers vorm te geven, en in de omgeving van Philadelphia zijn rechtszaken aangespannen over de promotiepraktijken van DraftKings. Als de berichtgeving van de Times standhoudt, geeft dit wetgevers en gokregelgevers iets specifiekers dan de algemene bezorgdheid van de sector: een vermeend geval waarin het voorspellen van schade en winstvoorspelling technisch haalbaar was, en er slechts één werd afgerond.

Voor gebruikers is de praktische afhaalmogelijkheid ongemakkelijk. De gratis weddenschap die in uw inbox arriveert, weerspiegelt mogelijk een datagestuurd oordeel over uw waarschijnlijkheid om te verliezen, en niet een beloning voor loyaliteit. En het model dat dat oordeel velt, weet dingen – hoe vaak je speelt, hoe vaak je op verliezen jaagt, of je tekenen van stoppen vertoont – die je nooit expliciet voor dat doel hebt gedeeld.

DraftKings wordt niet beschuldigd van het overtreden van de wet, en gerichte promoties zijn legaal. Maar nu AI-systemen steeds meer beslissen wie welk aanbod ziet, wordt de kloof tussen wat bedrijven kunnen voorspellen en waar ze naar handelen, de centrale vraag in de ethiek van consumenten-AI – en de DraftKings-rapportage is een van de duidelijkste voorbeelden tot nu toe van die kloof in de praktijk.

Blijf AI een stap voor

Van gokapps tot grenslaboratoria: AI verandert de manier waarop bedrijven hun klanten zien. Voor meer informatie over AI-ethiek en verantwoordelijkheid van de industrie, volg AI Buzz Wire.

Lees het laatste AI-nieuws →