El progreso tecnológico no se detiene, y el negocio de las apuestas no es una excepción. Una de las innovaciones más prometedoras del presente y del futuro es el uso de redes neuronales. Los expertos explican qué son y cómo ayudan a las casas de apuestas como betway, que también son un fenómeno bastante interesante del impacto tecnológico en nuestras vidas.
Tabla de Contenido
¿Qué son las Redes Neuronales?
Las redes neuronales son un área de investigación de la inteligencia artificial, basada en los intentos de replicar el sistema nervioso humano. Más concretamente, reproduce la capacidad del sistema nervioso para aprender y corregir errores. Esto permite simular, aunque no con exactitud, el funcionamiento del cerebro humano.
Nuestro cerebro es una compleja red neuronal biológica que recibe información de los sentidos y la procesa (reconocimiento de caras, sensaciones, etc.). Una red neuronal artificial, en cambio, es una estructura que recibe una señal, la transforma (de forma muy parecida a como lo hacen las neuronas reales) y la transmite a otras neuronas (que hacen lo mismo).
Pero ahí acaban las similitudes entre las redes neuronales biológicas y las artificiales. La estructura del cerebro humano es mucho más compleja, por lo que no es posible reproducirla, aunque sea con menos precisión.
Una propiedad clave de las redes neuronales es la capacidad de aprender.
Una propiedad clave de las redes neuronales es su capacidad de aprendizaje. El “aprendizaje” consiste en cambiar la “fuerza” de las conexiones sinápticas entre las neuronas.
¿Cómo funciona esto? Recordemos el experimento del académico Pavlov con un perro. Hacía sonar una campana cuando comía, y al cabo de un tiempo el perro aprendió a asociar el sonido con la ingesta de comida. Todo porque las conexiones sinápticas entre las áreas del cerebro responsables de la audición y las glándulas salivales se hicieron más fuertes.
En cuanto a las redes neuronales artificiales, son un sistema de procesadores simples conectados e interactuantes (neuronas artificiales). El entrenamiento de una red consiste en encontrar los coeficientes de las conexiones entre las neuronas. En el proceso de aprendizaje, una red neuronal es capaz de identificar dependencias complejas entre los datos de entrada y los de salida, y de realizar la generalización.
¿Por qué lo Necesitan las Casas de Apuestas?
Como dijo un consultor empresarial independiente Roman Booth, las redes neuronales y los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a los apostantes a resolver una serie de problemas que implican el análisis de grandes cantidades de datos. Cuantos más datos haya, más difícil será para un especialista, incluso con mucha experiencia, encontrar dependencias. Por lo general, un analista sólido puede encontrar correlaciones entre tres y cinco parámetros estadísticos, pero para obtener más datos se necesita un software de terceros.
“Obviamente, las redes neuronales y los algoritmos de aprendizaje automático permiten resolver un amplio abanico de tareas: ayudan a determinar las probabilidades, a rastrear a los jugadores no deseados en una fase temprana, incluida la falsificación, a predecir el comportamiento de los usuarios (cuándo dejan de jugar, cuánto dinero pueden aportar, a qué eventos apostarán en el futuro)“, subrayó el Sr. Booth.
Según el experto, la implantación de este tipo de tecnología reduce la cantidad de trabajo manual y automatiza los procesos empresariales de la forma más eficiente posible. Además de reducir los costes, también minimiza la posibilidad de que se produzcan “errores humanos“, es decir, errores por falta de atención.
“Por lo que sé, una casa de apuestas pierde mucho dinero con los jugadores no deseados. Cuanto antes identifique al próximo profesional y lo restrinja, más dinero se ahorrará. En el clásico juego del gato y el ratón, en el que unos intentan descubrir a otros, hay una evolución constante en la que los jugadores indeseables cambian de táctica. Los algoritmos suelen adaptarse más rápidamente a las nuevas estrategias, lo que permite reaccionar con mayor rapidez y, de nuevo, ahorrar. Por supuesto, la verificación obligatoria de los jugadores facilita la vida, ya que ahora es mucho más difícil registrar una cuenta.“, añadió el especialista.
Según Sergey Efimenko, antiguo director de operaciones de Betconstruct, un proveedor internacional de software de apuestas y juegos de azar, por el momento las redes neuronales se aplican en el negocio de las apuestas a un nivel muy primitivo.
“Big Data, Machine Learning, Artificial Intellect: son palabras muy de moda que todo el mundo utiliza en las ventas en el mercado, pero en realidad en la mayoría de los casos tales afirmaciones me hacen sonreír personalmente“, dijo el Sr. Yefimenko.
Según el especialista, los únicos casos que realmente funcionan son los de marketing: la predicción de la categoría del jugador en términos de marketing y sus parámetros clave, y un sistema de recomendación que, basándose en las acciones del jugador, le recomiende hacer una oferta con determinados criterios y los parámetros más adecuados.
Pros y Contras de las Redes Neuronales
Las principales ventajas de las redes neuronales son la precisión en las predicciones, la eliminación del error humano en los procesos empresariales y la optimización de los costes.
“Las redes neuronales ayudan a ver lo que el ojo humano no puede ver. Casi todo lo que es práctica común en las apuestas surgió de algún estudio de caso exitoso o de la opinión de ciertos expertos respetados. Esta opinión se ha convertido en un dogma, pero en realidad no es un dogma. Para verificar estas afirmaciones y suposiciones, es necesario recopilar una enorme cantidad de datos estadísticos y llevar a cabo una gran cantidad de costosos procedimientos analíticos, lo que para la mayoría de los operadores es sencillamente inviable desde el punto de vista económico”, dijo Sergei Efimenko.
Según el experto, la mente y el cerebro humanos no pueden ver muchas dependencias y patrones que se revelan al procesar enormes cantidades de datos y aplicar el aprendizaje automático.
En cuanto a los inconvenientes, según Roman Booth, están relacionados con la integración incorrecta de la solución o la falta de comprensión de su uso.
“Si nos fijamos en el comercio electrónico tradicional, podemos ver que las empresas están invirtiendo millones de dólares en la automatización con la ayuda de redes neuronales y algoritmos de ML. Este tipo de soluciones son el futuro. Cada año, las tareas que resuelven estas tecnologías son más avanzadas. Mientras que antes se confiaba en el cerebro del ordenador para tareas sencillas como la selección de películas o libros recomendados, hoy en día los coches autopilotados ya están demostrando que son más seguros en las carreteras que los conductores normales”, subraya el consultor empresarial.
También añadió que, con el tiempo, la dependencia del éxito de las empresas (sus resultados financieros) de la adopción de nuevas tecnologías será cada vez más evidente.
Las empresas que no empiecen a incorporar las redes neuronales en sus operaciones de manera oportuna simplemente acabarán siendo poco competitivas.
Sergei Efimenko señaló que el inconveniente de las redes neuronales es que su aplicación, como cualquier investigación básica, es cara, lleva mucho tiempo y, a menudo, para muchos puede no dar un rendimiento serio de la inversión en un volumen de negocio pequeño.
¿Cómo Utilizan Ahora las Redes Neuronales las Casas de Apuestas?
Como dijo Sergey Efimenko, ahora mismo las redes neuronales son utilizadas por las empresas de apuestas sólo en el ámbito del marketing.
“Sin duda, en el futuro las casas de apuestas utilizarán las redes neuronales en la elaboración de cuotas en directo y antes del partido, en la gestión del riesgo y la categorización de los jugadores, y en la lucha contra el fraude (factores de comportamiento), así como en el servicio de atención al cliente”, afirma el experto.
También dio un ejemplo sencillo. No es una novedad para nadie que el éxito de la reactivación de un cliente inactivo está directamente relacionado con el tiempo que ha pasado desde que se fue. La tasa de éxito de la reactivación puede dividirse en tres etapas: En la primera, muy corta, la probabilidad de éxito de la reactivación disminuye gradualmente. En la segunda etapa, la probabilidad desciende bruscamente, es decir, cada día de retraso reduce significativamente la probabilidad de éxito. Y luego viene la tercera etapa, en la que la probabilidad vuelve a disminuir gradualmente, pero se sitúa en un nivel insignificante.
Parece sencillo: en cuanto un jugador deja de jugar, hay que interactuar inmediatamente con él para reactivarlo. Pero, este enfoque no funciona. Al fin y al cabo, toda reactivación tiene un coste: o bien el tiempo del gestor o bien el coste de la bonificación. Si se reactiva a todos los clientes después de cuatro días de inactividad, el negocio no será rentable, es más, resultará que no todos los clientes necesitaban ser reactivados.
Cada jugador tiene un ciclo de vida diferente. Una persona apuesta sólo los lunes y luego descansa toda la semana. El otro apuesta todos los días. En este ejemplo, ofrecer a la primera persona una bonificación porque no ha apostado durante unos días es obviamente una conclusión precipitada. Lo más probable es que hubiera hecho otra apuesta incluso sin la bonificación el lunes siguiente. Si le ofrecieras una bonificación, la aceptaría, pero tu margen de negocio disminuiría.
En el caso del segundo jugador, cuatro días de inactividad es probablemente mucho, ya que el jugador puede haber empezado a apostar con otra casa de apuestas. La persona apuesta todos los días, para él cuatro días de inactividad es una eternidad, por lo que se debería haber contactado con ese cliente después de un día para mantener la probabilidad de una reactivación exitosa.
“Este ejemplo ilustra claramente la necesidad de un enfoque individual para cada cliente. Imagínate la cantidad de trabajo manual que supone para un gestor. Y, como demuestra la práctica, a la gente no le gusta trabajar. En consecuencia, el trabajo rutinario se realizará, en el mejor de los casos, una sola vez, y la empresa perderá dinero”, concluyó el experto.
Conclusión
En la actualidad, las redes neuronales aún no se utilizan de forma generalizada en las casas de apuestas. Pero, las empresas las conocen y tratan de aplicarlas. Cada año aumenta el número de implantaciones, y eso sólo significa una cosa. En un futuro próximo no será fácil, si es que lo es, sobrevivir sin este desarrollo en el negocio de las apuestas. Y los jugadores tendrán que “competir” no con los humanos, sino con la inteligencia artificial en un intento de quebrar la casa de apuestas.
