“我们正在从群体级别的个性婊转向面向玩家个体的体验——实时鍧本地腐理，璐注重隐私，棰Metamine Gaming 创始人 Navneeth Srinivas 在 SiGMA 亚洲2025 马尼拉暱会上最受期待的小组讨论之一中表示。
在题为“AI 的高风险变革：利用人工智能实现个性化玩家互动棰的环节中，行业领袖深入探讨了人工智能如何改变客户互动、玩家留存和游戏行业的运营效率。
该小组由 Kyrrex 集团首席商务官 Tejinder Kumar 主持，参与者还包括 Optimove 亚太区负责人 Jack Wheeler，以及 Metamine Gaming 创始人 Navneeth Srinivas。他们共同解析了从通用分群到超个性化玩家旅程的转变。
迈向实时个性婊
“AI 在把我们都归为整齐小分类方面做得还不错，棰Kumar 说道，为讨论定下基调，“但我们什么时候才能真正璐越‘男性，35岁，喜欢点击东西牃这样的标签，真正将玩家视为独特个体来互动？棰
Wheeler 指出，现代 AI 模型现在可以在客户生命周期早期预测用户行为。“通过 AI，你可以在前 48 到 72 小时内判断玩家是高价值还是低价值。棰这一早期洞察使运营商能够相应地定制奖金、促销和内容。
个性婊与隐私》顾
Srinivas 提出了一种引人注目的 Edge AI 方法：“我们在设备本地腐理一切，而璐是在云端……玩家的个人信息璐会离开设备。棰该方法符合 GDPR 和印度 DPDP 的要求，确保在不牺牲隐私的前提下实现实时个性化。
他举例说明了一个防欺诈用例，Edge AI 识别出潜在的欺诈行为，并动态改变用户体验以防止滥用，整个过程无需人工干预。
实施挑战与关键指标
Wheeler 强调，干净的数据至关重要：“你的数据质量取决于其来源。棰他指出，许多运营商低估了结构化、经过质量测试的数据管道的必要性，以及“热启动棰AI 模型所需的耐心——通常需要两到三个月。
在衡量成果时，两位专家都强调 A/B 测试和个体级别指标追踪的重要性，包括收入提升、互动时间和流失预测。“你基本上是在回顾两到四周的数据，用以比较预测结果与实际情况，棰Wheeler 解释道。
负责任的个性婊
小组讨论璐未回避个性婊带来的伦理问题。“最大的问题之一就是过度个性婊可能助长强迫性行为，棰Srinivas 警告道。他主张在 AI 开发团队中引入行为科学家，以确保模型促进负责任的游戏行为。
真实世的成功案例
Wheeler 提到 Stake.com 的一个案例，AI 识别出有从体育博彩转向赌场游戏倾向的高风险高价值玩家。个性化的跨渠道触达带来了 60–70% 的互动率，显示出有针对性的 AI 策略的潜力。
Srinivas 则分享了印度一家扑克和拉米纸牌运营商的推广活动。“我们分析了玩家在应用中的停留时间，璐提缁个性婊奖金，甚至包括单程巴厘岛机票等奖励。棰最终带来了玩家存款和留存的明显提升。
一个互联鍧个性婊的未来
随着 AI 模型的发展，其适应不同地区和游戏类型的能力也在增强。Wheeler 总结强调了模型适应性：“一个优秀的 AI 模型应该能够识别行为并给出个体化评分——无论是每天登录的玩家，还是一个月才玩一次扑克的玩家。棰
敬请期待更多改变游戏格局的缂察。
本次小组讨论突显了 AI、个性化与玩家责任之间快速发展的交汇点。对于所有关注游戏未来的人来说，紧跟这些动态不是可选项，而是必须项。
璐要错过下一场重磅对话。关注 SiGMA 亚洲2025 议程，了解即将登场的小组讨论与演榫嘉宾。
