从数据中识别风险 赌博管制局打造预测模型识别问题赌徒特征 | 联合早报

赌博科技日益多样化，我国政府持续完善赌场管制，并加强对弱势群体的保障。赌博管制局就运用数据配合人工智能等新科技打造预测模型，尽早识别潜在问题赌徒，在他们越陷越深前即时提供帮助，保护他们和他们的家人免受赌博危害。

今天的赌博管制局原为赌场管制局，一路走来背后一直有一支团队，通过处理和分析其所监管的赌场等的数据，生成与赌博相关的型态和趋势，让当局和其他政府机构能很好的制定政策和检讨他们的工作。

赌博管制局赌技处数据分析高级经理吕欣怡（34岁）日前接受《联合早报》访问时说，她2019年加入该局数据分析组，主要职责包括与其他部门合作，通过数据深入了解所监管的机构和场所，例如本地两个赌场和老虎机房等。

“我们将所收集的数据转换成有意义的观察，例如观察是否出现某些趋势等，用以支持内部决策和政策制定工作。”

例如，小组近期不仅采用机器学习模型，也逐步引入了新一代人工智能模型。“为了减少赌博相关的危害，我们应用不同计算法和工具建立预测模型，从而识别可能存在较高问题赌博风险人士的特征，以制定更具针对性的危害防范措施。”

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了解赌徒特征后与其他部门机构合作 助保护弱势家庭减轻赌博影响

吕欣怡说，在了解到问题赌徒特征后，赌博管制局就能和社会及家庭发展部及全国预防嗜赌理事会合作。除了制定措施，也更有效地分配资源，保护弱势群体，并减轻赌博问题给家庭和社会带来的更广泛影响。

基于行动机密，她无法透露当局收集和分析的具体数据，以及上述模型所观察的特征。

不过，她指出，运用新科技让她们提升了工作效率，因为以往若要提取或呈现某些数据，得较为人工的搜索和整理，耗时耗力。

为此，她和同事们通过学习和了解最新的工具和资讯。“我们在冠病疫情前就开始上课，疫情之后转为线上上课，并且加速我们使用新工具的步伐，从而提升效率。”

例如，小组现在可不必再各自发报告，而是可运用共同使用的平台来设计数据仪表板，对信息进行筛选与分析。“通过新的工具，我们能迅速地将不同资料呈现出来，例如按天、按月或按赌场划分的访客数量等。”

虽然使用不同新科技，但她和同事们还是小心翼翼，避免数据被“污染”或出错，而他们也正在探索大型语言模型（LLM）的应用，以协助开发可增强当前预测分析工作的代码。