Михайло Зборовський: Алгоритми змінюють модель розвитку iGaming

Упродовж останніх років iGaming індустрія стала однією з найбільш технологічно насичених сфер цифрової економіки. Алгоритми машинного навчання, автоматизовані системи персоналізації та поведінкова аналітика вже використовуються для прогнозування дій користувачів, управління контентом та прийняття рішень у реальному часі.

Як зазначає Михайло Зборовський, експерт зі стратегічного розвитку iGaming продуктів, ключова зміна полягає не в обсязі впроваджень технологій, а в їхньому впливі на структуру ринку. За його словами, дедалі більшої уваги набуває питання впливу алгоритмів на поведінку користувачів і відповідність таких рішень новим регуляторним вимогам.

У результаті індустрія поступово переходить до нової моделі зростання, де поряд з показниками активності та доходу увага приділяється контролю ризиків, прозорості процесів і довгостроковій стабільності iGaming.

Технології, які вже переписують iGaming: від AI до NFT

AI, гейміфікація та блокчейн/крипто формують нову архітектуру iGaming у 2025 році. Ці технології розглядаються як інструмент впливу на поведінкові патерни і рівень довіри до операторів. За словами Михайла Зборовського, ще під час роботи з Cosmobet стало зрозуміло, що індустрія поступово виходить із фази екстенсивного росту, де ключовими були MAU та GGR. На зміну цій логіці приходить етап якісного контролю за акцентом на відповідальну гру, прозорість процесів та зниження системних ризиків.

Сьогодні алгоритмічні рішення лежать в основі персоналізації, антифроду, динамічних коефіцієнтів та рекомендацій ігор. Дослідження 2025 року показують, що глибока персоналізація впливає на сприйняття ризику та підсилює наполегливість у ставках. Показовим є приклад Mindway AI Game center. Його рішення здатне ідентифікувати до 87% випадків проблемного гемблінгу на основі поведінкових моделей.

У цій моделі штучний інтелект набуває подвійної ролі:

• Інструменту превентивного контролю;
• Потенційного каталізатора поведінкової компресії.

За логікою Михайла Зборовського, алгоритми або допомагають зменшувати ризику через ранні попередження, ліміти та паузи, або, навпаки, скорочують час між імпульсом і ставкою. Це легко пояснити через аналогію з Netflix, який не просто радить контент, а підлаштовує його під настрій користувача. В iGaming AI може так само управляти рівнем ризику, підбираючи ігри й ліміти під конкретного гравця.

Паралельно відбувається зсув у сфері гейміфікації та фінансової інфраструктури. Афіліати все частіше працюють у форматі гейміфікованих програм з рівнями (бронзовий, срібний, золотий партнер) і бонусами за досягнення KPI, що є прикладом В2В-гейміфікації. Блокчейн забезпечує прозорість транзакцій, криптовалюти – швидкі платежі, а NFT у світі використовуються як статусні нагороди всередині екосистеми бренду. У 2025 році ці інструменти оцінюють передусім за тим, чи посилюють вони довіру, а не лише конверсію.

Регуляція 2025: коли правила наздоганяють технології

У 2025 році регуляція iGaming концентрується не на самому факті гри, а на економіці та механіках залучення. Михайло Зборовський звертає увагу на взаємозв'язок між регуляторними вимогами та продуктовими рішеннями операторів. Йдеться не про заборону гри як такої, а про оцінку того, які саме інструменти впливу використовуються для стимулювання активності гравців. У результаті оператор – включаючи такі платформи, як Cosmobet – змушені переглядати логіку продукту не через заборони як такі, а через нові вимоги до механіків впливу на гравця.

На практиці це означає, що бізнес-моделі з високою інтенсивністю залучення дедалі частіше потребують додаткового перегляду з точки зору відповідності правилам. Моделі, що розганяють частоту ставок і підвищують GGR у короткому циклі, автоматично збільшують регуляторне навантаження та ризик порушення рекламних норм. Відтепер акцент зміщується до потенційного впливу інструментів на поведінку користувачів.

Дедалі частіше фігурують такі зони уваги:

• Підвищена частота дій розглядаються як фактор, що потребує додаткових обмежень і контролю всередині продукту;
• Персоналізовані пропозиції потребують додаткових запобіжників, аби уникати надмірної стимуляції вразливих груп;
• Кампанії без сегментації за віком, часом або контекстом дедалі частіше сприймаються як зона підвищеного регуляторного ризику.

У цій моделі, за логікою Михайла Зборовського, відповідальна гра перестає бути окремим елементом комунікації. Вона розглядається як структурна умова довгострокової стабільності бізнесу. Регуляція у 2025 році коригує не на окремі гасла, а на сам дизайн технологій, визначаючи межі допустимого впливу та формуючи баланс між інноваціями, довірою та контролем ризиків.

Від гонки масштабів до керованого зростання

Описуючи технологічні тренди, індустрія часто говорить про можливості – AI, персоналізацію, нові ринки. Михайло Зборовський же акцентує увагу на іншому питанні. За яких умов це зростання не підриває довіру до ринку? Технології самі по собі не є ні позитивом, ні загрозою. Ключовим стає те, які метрики вважаються успіхом і як саме оператор ними керує.

У 2025 році глобальний онлайн-гемблінг оцінюється більш ніж у $100 млрд із двозначними темпами зростання до 2030 року. Проте, в логіці Михайла Зборовського, обсяг GGR не може бути єдиним індикатором здоров'я індустрії. Кероване зростання передбачає врахування ризиків, які супроводжують масштабування.

У цій рамці до ключових KPI додаються:

• Частка гравців, які добровільно встановлюють ліміти;
• Кількість сесій, де спрацьовують AI-попередження;
• Частка доходу від продуктів із нижчим рівнем ризику;
• Утримання без агресивного бонусного тиску.

Таким чином, зростання оцінюється не тільки за розміром, а й за стійкістю. На практиці модель керованого зростання вже застосовується окремими українськими операторами, серед яких Cosmobet, що інтегрують превентивні алгоритми та ризик-орієнтовані метрики у щоденну продуктову роботі. Самі дослідження показують, що персоналізація здатна керувати мотивацією та сприйняттям ризику. У цій точці пропонується просте розмежування:

• AI як інструмент впливу, що застосовується лише для збільшення часу у грі та частоти ставок;
• AI як інструмент запобігання, де фіксується loss chasing, різні зміни поведінки та пропонуються паузи або ліміти.

До прикладу, дві платформи, що використовують однакові AI-моделі. Одна щоб утримати гравця ще на 20 хвилин після серії програшів. Інша – щоб запропонувати коротку перерву. Обидві можуть залишатися прибутковими, але лише друга інвестує в довгострокову довіру. Чому ця модель важлива для iGaming-ринку? Кероване зростання дозволяє зменшити ці ризики, не відмовляючись від розвитку як такого. У цій рамці довіра користувачів і стійкість бізнес-моделі стають такими ж важливими активами, як технології.