Attualità e Politica
28/01/2025 | 13:45
28/01/2025 | 13:45
ROMA - Il contrasto al gioco illegale, anche con l’utilizzo dell’Intelligenza artificiale, è stato uno dei temi portanti dell’Ice di Barcellona. Tutte i governi stanno cercando soluzioni per proteggere i propri mercati e – perché no – le entrate fiscali. Ne abbiamo parlato con il Ceo di MediaStream, Daniel Grabher, e con il Chief Technology Officer, Pierluigi Chiusolo. Proprio Chiusolo – reduce da rilevanti esperienze nel mercato italiano e internazionale - ha assunto la guida tecnologica della nuova unità di business, B2G, dedicata alla progettazione e sviluppo dei progetti GovTech, con due team dedicati di data science e sviluppo. I manager hanno partecipato a diversi panel portando la propria esperienza e presentando una proposta interessante per le agenzie governative nazionali.
Grabher, cosa fa MediaStream?
MediaStream AG è un’azienda austriaca, attiva e leader nel settore del gioco omni-channel dal 2004. Negli ultimi anni, abbiamo strategicamente spostato l’attenzione verso un nuovo segmento di business: il Business-to-Government (B2G). Questa direzione è motivata principalmente da obiettivi etici. La nostra missione è supportare l’industria del gioco e i regolatori sfruttando soluzioni tecnologiche all’avanguardia per combattere le attività di gioco illegale, garantendo protezione sia ai giocatori che ai governi. Allo stesso tempo, ci dedichiamo a promuovere un ambiente di gioco responsabile, che metta al primo posto sostenibilità e integrità. Oggi, il gioco illegale rappresenta un preoccupante 80% del mercato globale. Anche in mercati avanzati e altamente regolamentati come l’Italia, le ricerche mostrano che i siti di gioco illegali costituiscono ancora il 50% delle attività di gioco. Questi dati sottolineano l’urgenza di soluzioni innovative e affidabili per affrontare questa sfida pervasiva. Combinando innovazione e responsabilità etica, ci proponiamo di guidare il settore verso un’industria del gioco più sicura e trasparente per tutti gli stakeholder.
Qual è il target della nuova unità di business B2G (RegTech)?
Le nostre soluzioni RegTech (Regulatory Technology), offerte sotto il marchio ComplyGuard, sono rivolte principalmente a governi e regolatori, che sono i custodi del settore. Queste soluzioni offrono sia servizi tecnologici che consulenze, coprendo tutte le fasi del ciclo di vita della regolamentazione efficace del gioco, adattandosi a ogni mercato in modo personalizzato. I nostri prodotti principali includono il Web Filter, una soluzione per rilevare e bloccare i siti di gioco illegali, il CMS (Central Monitoring System), una piattaforma per raccogliere, analizzare e presentare i dati degli operatori di gioco tramite integrazione server-to-server, con approfondimenti predittivi basati su modelli di Machine Learning. Infine, disponiamo di un “ComplyShield”: un registro centralizzato di giocatori autoesclusi o interdetti, dotato di API che consentono a operatori, regolatori, rivenditori e persino familiari di segnalare casi di dipendenza da gioco. Questo sistema permette interventi rapidi e garantisce il blocco dei giocatori esclusi o interdetti su tutte le piattaforme di gioco all’interno della giurisdizione pertinente.
Come la vostra proposta può aiutare le agenzie doganali a identificare i siti illegali?
Il nostro Web Filter utilizza un motore avanzato di web crawling e web exploring, alimentato da un algoritmo proprietario di Machine Learning. Questa tecnologia consente di rilevare e classificare efficacemente i siti di gioco, permettendo ai regolatori di creare una black-list quasi in tempo reale. La soluzione si integra perfettamente con gli operatori di telecomunicazioni, garantendo l’implementazione automatica dei blocchi senza necessità di interventi manuali, migliorando i tempi di risposta.
Chiusolo, quali sono i tempi di implementazione della vostra soluzione?
Adottiamo un approccio estremamente flessibile, adattando la nostra soluzione alle esigenze specifiche di ogni cliente.
Il primo passo consiste nella raccolta dei dati necessari per addestrare il motore di Machine Learning a riconoscere i siti di gioco nel mercato target. Questo processo di addestramento richiede generalmente dalle 4 alle 6 settimane.
Una volta completato, il sistema diventa operativo in modalità di apprendimento e pronto per la produzione dopo ulteriori quattro settimane, raggiungendo livelli di accuratezza vicini al 100%, basati su sessioni di addestramento con campioni di dati reali e sintetici.
La strategia di aggiornamento delle black-list dei siti non autorizzati su base mensile è ormai superata con le tecnologie moderne?
Sì, questa strategia è indubbiamente superata. Le tecnologie moderne, in particolare l’avvento dei Large Language Models (LLMs) e l’attenzione crescente verso la data science, gli agenti intelligenti e il Machine Learning, permettono di automatizzare i compiti ripetitivi con tassi di errore minimi. Gli aggiornamenti manuali e mensili delle black-list sono stati sostituiti da sistemi automatizzati che operano quasi in tempo reale, garantendo maggiore efficienza e una risposta più rapida alle minacce emergenti.
NT/Agipro
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