How DraftKings Uses A.I. to Target the Gamblers Likeliest to Lose • Data science helps determine who receives betting incentives, but the company has resisted using similar technology to protect gamblers at risk of addiction.
DraftKings는 어떻게 가장 많이 잃을 가능성이 높은 도박꾼을 AI로 겨냥하는가 — 베팅 인센티브 대상을 정하는 데이터 과학, 중독 위험 이용자 보호에는 같은 기술을 쓰지 않았습니다
DraftKings는 고객의 베팅 기록으로 프로모션에 반응해 더 많이 잃을 가능성이 높은 이용자를 점수화하고, 이들에게 무료 베팅과 보너스를 집중해 왔습니다. 반면 전직 직원들은 도박 중독 위험을 예측하고 보호하기 위한 유사한 기술 도입 시도는 중단되거나 무산됐다고 말합니다.
- 주제
AI 요약
온라인 도박 업체 DraftKings가 매년 수억 달러를 지출하는 프로모션 인센티브를 누구에게 제공해야 가장 효과적인지 판단하기 위해 고객 베팅 기록과 머신러닝(Machine Learning)을 활용해 왔다는 내용입니다. 여기서 프로모션은 이메일과 휴대전화 알림으로 전달되는 ‘무료’ 베팅 자금과 보너스를 뜻합니다. 회사는 막대한 비용을 쓰고 있었지만, 어떤 이용자가 이런 혜택에 반응해 실제로 더 많이 베팅하고 더 많은 돈을 잃는지는 충분히 파악하지 못하고 있었습니다.
■ 2023년 고객 기록으로 ‘프로모션 반응’ 모델 구축
DraftKings는 2023년 고객의 베팅 기록을 바탕으로 머신러닝 모델을 만들었습니다. 이 모델은 데이터에서 패턴을 찾아 프로모션을 받은 뒤 도박을 이어가고, 그 결과 더 많이 잃을 가능성이 높은 이용자가 누구인지 답하려는 목적이었습니다. 데이터 분석가 Jayden Butts는 이 모델을 테스트하면서 무료 베팅과 보너스를 ‘잃을 가능성이 높은’ 이용자에게 우선 배정하는 업무를 맡았습니다.
모델은 고객의 베팅 습관을 바탕으로 이용자별 점수를 산출했습니다. 점수가 높을수록 특정 프로모션을 제공했을 때 해당 도박꾼이 잃을 것으로 예상되는 금액이 커진다는 의미였습니다. DraftKings는 도박꾼이 돈을 잃을 때 수익을 얻기 때문에, 회사의 재무적 관점에서는 프로모션으로 더 큰 손실을 유도할 수 있는 이용자가 더 가치 있는 대상이 됩니다.
■ 수익 최적화와 중독 위험의 겹침
Butts는 모델을 테스트하는 과정에서 이 대상자 중 상당수가 도박 중독에 취약한 사람일 수 있다는 의문을 품었다고 말합니다. 그는 회사가 “좋은 투자”를 나타내는 특성과 특징을 찾고 있으며, 순수한 재무 논리로 보면 “최고의 투자는 문제 도박꾼(problem gambler)”일 수 있다고 설명했습니다. 이 발언은 DraftKings가 수익을 높일 수 있는 이용자를 찾는 과정과 도박 문제를 겪을 위험이 있는 이용자를 식별하는 과정이 같은 데이터와 행동 신호를 공유할 수 있음을 지적합니다.
기사에 따르면 DraftKings는 Butts가 해당 테스트를 진행한 뒤에도 데이터 과학을 이용해 손실 가능성이 높은 도박꾼을 프로모션 대상으로 정하고, 더 많은 베팅을 하도록 유도하는 방법을 계속 개선했습니다. 이 내용은 관련 업무를 맡았던 전직 직원 6명의 설명을 바탕으로 제시됩니다. 반면 다른 전직 직원 4명은 DraftKings가 베팅 활동을 바탕으로 도박 문제가 생길 가능성이 있는 이용자를 예측하는 유사한 기술을 활용하려는 시도를 지연시키거나 중단했다고 말합니다.
■ 이용자 행동을 예측하는 기술의 비대칭적 활용
이 사례는 디지털 서비스 기업이 이용자의 행동을 예측하기 위해 축적한 데이터가 어떤 목적에 우선 사용되는지를 보여줍니다. 실리콘밸리 기업들은 이용자가 광고를 계속 클릭하게 만드는 요소를 예측하기 위해 수년간 모든 디지털 상호작용을 분석해 왔습니다. DraftKings와 같은 회사가 스마트폰을 통해 수백만 명에게 도박을 접근 가능하게 만들면서, 이들 역시 이용자의 베팅 습관과 반응에 관한 방대한 데이터를 축적하게 됐습니다.
기사에서 제시된 핵심 쟁점은 같은 데이터 과학 기술이 서로 다른 방향으로 적용됐다는 점입니다. 한쪽에서는 어떤 이용자에게 무료 베팅이나 보너스를 제공해야 회사의 수익이 커지는지 계산하는 데 모델이 사용됐습니다. 다른 한쪽에서는 누가 도박 문제나 중독 위험에 가까워지고 있는지 예측해 보호 조치를 취하는 데 같은 종류의 기술을 사용할 수 있었지만, 전직 직원들은 관련 노력이 정체되거나 무산됐다고 전합니다. 다만 제공된 기사 내용은 이 보호 기술이 실제로 어느 단계까지 개발됐는지, 어떤 이유로 중단됐는지에 대해서는 구체적으로 설명하지 않습니다.
■ Reddit 반응
• @u/FuckThisShizzle — 도박 사이트들은 끔찍합니다. 요즘 도박에 중독된 사람들이 정말 많이 보입니다. 기술 업계 사람들이 우리가 아는 것보다 더 빠르게 우리를 망치고 있습니다.
• @u/brwnwzrd — 도박 중독을 착취하는 사업을 시작한 사람들이 그걸 완화하려는 움직임을 보이지 않는다고? 놀랍지도 않습니다.
• @u/Belligerent-J — 이런 일을 하는 게 예전에는 마피아뿐이었던 때가 기억납니다. 전국적으로 합법화된 도박은 사회에 해롭습니다.
• @u/Onepopcornman — 음, 그래서 제가 도박 사이트 광고를 그렇게 많이 받는 건가요. 저는 그런 확률이 좋습니다. /s
원문: The New York Times / 번역·요약: Trawling