Multimodale Modelle

1) Warum iGaming Multimodalität

• Reduzieren Sie den Betrug (KYC + Lebendigkeit, „Screen-on-Screen“, Bildaustausch);
• Beschleunigung der Moderation und Markensicherheit von Kreativen/Videos nach Jurisdiktionen;
• den Kontext von Streams und Erwähnungen von Anbietern/Spielen zu verstehen;
• Finden Sie die Wurzeln von UX-Problemen (Video + Log-Ereignisse + Kommentare);
• Sapport-Agenten „reiche“ Antworten geben (Text + Bildschirm/Video/Links);
• Verbesserung der RG-Prozesse (Beschwerdetext + visuelles Frustrationsmuster + Sitzungsverlauf).

2) Architekturen und Muster

2. 1 CLIP-like (dual encoders, contrastive)

Die beiden Encoder (Text/Visual) werden am ITC (Image-Text Contrastive) trainiert. Schnelle Suche/Matching: Logos, igra↔kreativ, strim↔provayder.

2. 2 Encoder→Decoder / VLM

Visueller Encoder + LLM-Decoder zur „Beschreibung“ des Bildes/Videos, Beantwortung von Fragen zur Benutzeroberfläche/Screenshot, Erklärung von KYC-Lösungen. Unterstützt Grounding (bbox/Masken) und Toolformer-Stil des Werkzeugaufrufs.

2. 3 Perceiver/Perceiver IO/Flamingo-like

Lange Sequenzen und gemischte Modalitäten (Frames + Text + Tabellenfiguren). Nützlich für Streams und serielle KYC-Frames.

2. 4 LLM-as-a-orchestrator (Router/Agent)

Leichte spezialisierte Modelle auf dem kritischen Pfad (Karten-/Gesichtserkennung, OCR, ASR) + LLM, die die Ergebnisse zusammenfügen, rufen Regeln hervor, schreiben menschlich lesbare Gründe.

2. 5 Fusion-Late / Fusion-Early / Co-attention

Späte Fusion - zuverlässig und billig; früh - stärker, aber teurer. Für den Prod-Pfad: häufiger late + co-attention (Genauigkeits-/Kostenausgleich).

3) Daten und Markierungen

Synchronisation: Frames/Untertitel/Spielereignisse/Chats → Zeitausrichtung (ASR/Diarisierung für Audio).
PII/Biometrie: Bearbeiten von Personen/Dokumenten (Boxen/Masken), Tokenisierung von IDs; DSAR-Kompatibilität.
Domain-Wörterbücher: PSPs/Anbieter/Spiele, RG/Bonusbegriffe, lokale Zahlungen (Papara/Mefete/PIX).
Synthetik: Dokumente/Selfies mit Licht-/Winkelvariationen; Kreative mit unterschiedlichen Logos/STA; „Re-eat“ des Bildschirms.
Aktives Lernen: Das Modell markiert unsichere/grenzwertige Fälle; HITL-Schaltung.
Balance: Seltene Klassen (Abstieg, verbotenes Symbol, 18 +) - mindestens die Masse.

4) Ausrichtung und Training

ITC (InfoNCE): tekst↔izobrazheniye/kadr (viele Negative, Temperatur-Softmax).
ITM (Image-Text Matching): Binary „entspricht/nicht“.
Instruction Tuning: Dialoge „Frage auf UI/Dokument → Antwort + Begründung“.
Grounding: Aufsicht auf bbox/Masken für „hier ist der Fehler“ Links.
Causal/Tool-Verwendung: Muster „sah → verursachte OCR/NER → überprüfte PSP-Grenzen“.
RLHF/RLAIF: Präferenzen von Reviewern für „defensive“ Szenarien (Werbung/18 +/RG).

5) Privatsphäre, Sicherheit, Ethik

Biometrics-by-Design: On-Device-Prävalidierung, Edge-Inference, Embedding-Verschlüsselung, Aufbewahrungsfrist.
Zero-PII in den Protokollen: keine Rohbilder, kein vollständiger Text des Dokuments; Token und Fallreferenzen.
DSAR/Legal Hold: Kryptolöschung, unveränderliche Entscheidungsprotokolle (WORM).
Fairness/Bias: Beleuchtung/Hautton/Kamera/Sprache → regelmäßige Berichte und Paritätstoleranzen.
Gerichtsbarkeiten: 18 + Filter, „verantwortungsvolle Werbung“, Lagerung und Schlüssel in der Lizenzregion.

6) Schlüsselszenarien (iGaming)

1. KYC + Lebendigkeit (Video + Text)

OCR-Felder des Dokuments, Vergleich mit der Anwendung (tabellarisch).
Selfies/Aufnahmen → Embeddings/Score; Erklärung „warum deny“ mit Verweis auf die Regelregion.

2. Moderation von Kreativen/Videos

Erkennung verbotener Texte/Logos/Symbole, Altersstempel, Gebote/irreführende Botschaften.
Erstellung eines „politischen“ Berichts für das Marketing: Was zu beheben ist und warum.

3. Stream Analytics (Video + Chat)

Logo/Spiel/Ereignisse (großer Gewinn, Abschlag), Chat-Ton, Toxizität.
Zuordnung von Promo-Impressionen zum Anbieter, Ausrichtung nach Zeitcode.

4. Sapport/UX (Screenshots + Text)

Q&A per Skrin: "Wo ist der Ausgabeknopf? ", "Warum ein KYC-Fehler?" - mit Hintergrundbeleuchtung des UI-Bereichs.

5. RG/Betrugsbekämpfung

Videopatterns „screen re-capture“, Vergleich mit Beschwerdetext und Sitzungssignalen; HITL-Eskalation.

7) Metriken und Benchmarks

Online-SLO: Erfolgsrate ≥ 99. 5%, p95 ≤ 300-500 ms (abhängig von der Route), drift-alerts.

8) Betrieb und Kosten (MLOps)

Registry: Modell-/Daten-/Augmentationsversionen; Richtlinie „wo anwendbar“.
Veröffentlichungen: Schatten/Kanal/blau-grün; automatisches Zurücksetzen auf FPR/latency/drift.
Beobachtbarkeit: Latenz p50/95/99, Fehlerrate, GPU/CPU util, Drift PSI (Szenen/Sprachen).
Kostenkontrolle: Destillation/Quantisierung (FP16/INT8), Frame-Sampling, Embedding-Cache, Routing „leicht/schwer“.
HITL: Warteschlange der Kontroversen; Aktives Lernen und Auffüllen des Golden-Sets.
Geo/Tenant-Isolation: verschiedene Schlüssel, Quoten, Route-Policies.

9) Vorlagen (gebrauchsfertig)

9. 1 multimodale Moderator-API

yaml
POST /v1/moderation/mm request:
image_token: "img_..."
text: "Join now and win..."
market: "TR"
channel: "display"
response:
violations: ["age_rating_missing","misleading_promise"]
grounding:
- type: "bbox"
label: "misleading_promise"
box: [x1,y1,x2,y2]
decision: "deny"
trace_id: "..."
slo: {p95_ms: 350}
privacy: {pii: false}

9. 2 SLO/Privacy Policy

yaml service: multimodal.core slo:
success_rate: 0.995 latency_p95_ms: 300 drift_psi_max: 0.2 privacy:
store_raw_media: false biometrics_tokenized: true retention: "P30D"
ethics:
bias_gap_pp_max: 3

9. 3 Modellkarte (Fragment)

yaml model: "mm_clip_ui_vlm@2.3.1"
task: ["creative_moderation","ui_qa","kyc_support"]
data: {images: 2.1M, texts: 12M, videos: 90k clips}
metrics:
moderation_precision_deny: 0.92 ui_qa_f1: 0.81 ocr_cer: 0.055 limits:
no_personal_photos_in_training: true region_keys: ["EEA","LATAM","TR"]
review_cycle_days: 90

9. 4 Schema „events_mm_gold“

yaml ts: TIMESTAMP brand: STRING country: STRING modality: STRING   # image    video    text    mix task: STRING     # moderation    kyc    ui_qa    stream_logo decision: STRING   # allow    manual    deny scores: MAP<STRING,FLOAT>
grounding: JSON    # bboxes/masks/timecodes trace_id: STRING

9. 5 Prompt-Vorlage (UI Q&A, Sicherheit)

Ты ассистент по UI. На входе: описание экрана (OCR/объекты) и вопрос.
1) Отвечай только тем, что видно на экране или в правилах бренда.
2) Если данных не хватает — скажи «недостаточно информации» и предложи шаг.
3) Никогда не проси пользователя присылать документы в чат.
Верни: ответ, краткое обоснование, при наличии — координаты области.

10) Roadmap für die Umsetzung

0-30 Tage (MVP)

1. CLIP-Suche nach Logos/Spielen + einfache Moderation von Kreativen (Text/18 +).
2. UI Q&A in den Screenshots (Hervorhebung zonas), Integration in den Sapport.
3. Pipeline PII-Revision und Tokenisierung; Latenz-/Erfolgsbeobachtbarkeit.

30-90 Tage

1. Video-Modul der Streams: Logo/Highlights + Chat-Bindung (ASR/Ton).
2. KYC-Assistent: Lösungserklärungen (Grounding pro Dokument/Selfie), Hitl-Warteschlange.
3. Kanarische Veröffentlichungen, Driftalerts (Szenen/Sprachen), Bias/Fairness-Berichte.

3-6 Monate

1. Instruktive Nachschulung zu Domain-Aufgaben (Moderation/UX/PSP-Regeln).
2. Vertrauliche Inferenz (TEE) in Zahlungsströmen/VIP.
3. Destillation/Quantisierung, Embedding-Cache; Kostenbudget pro Anfrage.
4. Auto-Generierung von Golden Cases aus umstrittenen und Post-Mortems.

11) Anti-Muster

Rohaufnahmen/Audio in Protokollen und langfristige Speicherung ohne Grund.
„Ein Modell für alles“ auf dem kritischen Zahlungsweg - ohne Router und Fallback.
Mangelndes Grounding/Erklärbarkeit in der Moderation: Kontroversen mit Marketing und Regulierern.
Ignoriere bias/Beleuchtung/Kameras - lokale KYC-Ausfälle.
Keine Drift-Alert: Die Degradationen „breiten“ sich regional aus.
Modelle ohne HITL: keine Verbesserung der Randfälle.

12) Verwandte Abschnitte

Computer Vision in iGaming, NLP und Textverarbeitung, Sentiment-Analyse von Bewertungen, DataOps-Praktiken, MLOps: Modellauswertung, Analyse von Anomalien und Korrelationen, Alertas aus Datenströmen, Analyse und Metrik APIs, Datensicherheit und Verschlüsselung, Zugangskontrolle, Datenethik und Transparenz.

Ergebnis

Multimodale Modelle verwandeln disparate Kanäle - Text, Bild, Video, Sound und Events - in einen konsistenten, erklärbaren und sicheren Entscheidungsfluss. Bei iGaming bedeutet das schneller und ehrlicher KYC, weniger Betrug, sichere Kreative, transparente Anbieterzuschreibungen auf Streams und smarte Sapport-Antworten - unter strikter Einhaltung von Privatsphäre, Budgets und Regulatorik.