從數據中識別風險 賭博管制局打造預測模型識別問題賭徒特徵 | 聯合早報

賭博科技日益多樣化，我國政府持續完善賭場管制，並加強對弱勢羣體的保障。賭博管制局就運用數據配合人工智能等新科技打造預測模型，儘早識別潛在問題賭徒，在他們越陷越深前即時提供幫助，保護他們和他們的家人免受賭博危害。

今天的賭博管制局原為賭場管制局，一路走來背後一直有一支團隊，通過處理和分析其所監管的賭場等的數據，生成與賭博相關的型態和趨勢，讓當局和其他政府機構能很好的制定政策和檢討他們的工作。

賭博管制局賭技處數據分析高級經理呂欣怡（34歲）日前接受《聯合早報》訪問時説，她2019年加入該局數據分析組，主要職責包括與其他部門合作，通過數據深入瞭解所監管的機構和場所，例如本地兩個賭場和老虎機房等。

“我們將所收集的數據轉換成有意義的觀察，例如觀察是否出現某些趨勢等，用以支持內部決策和政策制定工作。”

例如，小組近期不僅採用機器學習模型，也逐步引入了新一代人工智能模型。“為了減少賭博相關的危害，我們應用不同計算法和工具建立預測模型，從而識別可能存在較高問題賭博風險人士的特徵，以制定更具針對性的危害防範措施。”

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瞭解賭徒特徵後與其他部門機構合作 助保護弱勢家庭減輕賭博影響

呂欣怡説，在瞭解到問題賭徒特徵後，賭博管制局就能和社會及家庭發展部及全國預防嗜賭理事會合作。除了制定措施，也更有效地分配資源，保護弱勢羣體，並減輕賭博問題給家庭和社會帶來的更廣泛影響。

基於行動機密，她無法透露當局收集和分析的具體數據，以及上述模型所觀察的特徵。

不過，她指出，運用新科技讓她們提升了工作效率，因為以往若要提取或呈現某些數據，得較為人工的搜索和整理，耗時耗力。

為此，她和同事們通過學習和了解最新的工具和資訊。“我們在冠病疫情前就開始上課，疫情之後轉為線上上課，並且加速我們使用新工具的步伐，從而提升效率。”

例如，小組現在可不必再各自發報告，而是可運用共同使用的平台來設計數據儀表板，對信息進行篩選與分析。“通過新的工具，我們能迅速地將不同資料呈現出來，例如按天、按月或按賭場劃分的訪客數量等。”

雖然使用不同新科技，但她和同事們還是小心翼翼，避免數據被“污染”或出錯，而他們也正在探索大型語言模型（LLM）的應用，以協助開發可增強當前預測分析工作的代碼。