數據倫理和透明度

1）為什麼需要它

數據倫理是一套原則和實踐，可確保數據的收集，存儲和使用尊重個人，最大限度地減少傷害並增強信心。在iGaming中，由於PII/財務數據的敏感性，成癮行為的風險，嚴格的監管以及高實驗率（個性化，獎金，反欺詐和RG得分），這尤其重要。

• 保護玩家和品牌聲譽。
• 防止ML/市場營銷中的操縱和歧視。
• 通過透明度和信任來提高轉換率。
• 降低監管和法律風險。

2）基本原則

1.好處（福利）：利用數據實現玩家的真實價值（誠實推薦，安全遊戲）。
2.不減損危害（非危害）：不利用脆弱性（例如，「在」危險特征之上的侵略性沖擊）。
3.正義：不存在基於性別、年齡、族裔、殘疾等的歧視；平等獲得負責任的工具和支持。
4.自治（自治）：知情的同意，可以理解的解釋，容易的拒絕。
5.責任（問責）：指定的所有者,審計,決策日誌。

3）透明度的支柱

可以理解的解釋：簡單的語言，沒有法律上的「絨毛」。
解決方案的有效性：為什麼顯示離場/限制/細分？
可驗證性：同意的邏輯，競選活動和模型的驗證。
順序：產品、電子郵件和策略中的措辭相同。
可用性：適應不同的語言和可用性（a11 y）。

4）同意、最小化和處理目標

目的連通性：僅收集特定目的（KYC，付款，RG，分析）所需的內容。
同意的粒度：分別用於個性化，營銷，A/B測試，第三方。
免費故障：不降低基本功能。
生命周期：保留時間，同意自動到期，DSAR程序。
別名和匿名：在分析和研究中默認。

5）道德營銷和個性化

禁止的做法：深色模式（隱藏的拒絕，機會掩蓋），對脆弱狀態的壓力（深夜，「一系列失敗」），虛假的赤字。
誠實的offers：指定回購條件、RTP/波動性、限制。
RG限制：個性化不應繞過自我排斥/限制；對於「高風險」-軟腳本和暫停。
透明建議：解釋為什麼「適合您」（類型，提供商，RTP範圍），避免「錨定」侵略性插槽。

6）ML中的正義與不歧視

6.1位移源

類失衡：罕見的事件（沖鋒隊，自我釋放）重新學習模型。
代理變量：geo/devays/time可以間接編碼禁止的屬性。
標簽漂移：節制規則或反弗羅德規則已經改變-標簽已經過時。

6.2個指標和程序

公平度量（示例）：組之間的TPR/FPR相等，分離沖擊，計算。
A/B倫理學：針對弱勢群體的初步風險評估+策略；早期停止規則。
人為控制：高風險的解決方案（凍結、限制）-僅適用於人類循環。

6.3技術實踐

數據狀態：dataset的起源，組覆蓋，已知的局限性。
管道中的生物控制：自動代理屬性測試，常規公平報告。
Explainability Module （Explainability模塊）：在案例山毛櫸中允許的sapport本地解釋（SHAP/feature attributions）。

7）對玩家的透明度

賠率和RTP：產品之間清晰的RTP範圍，引用RNG/提供商規則。
極限和RG力學：觸發算法的解釋（高水平），可理解的含義。

帳戶歷史： 利率,會話,存款/結算,獎金-在方便的出口.

溝通渠道：方便地訪問sapport,監察員/監管機構（如適用）。

8）對監管機構和合作夥伴的透明度

審核跟蹤：對防凍模型、廣告系列/規則、數據版本和代碼的更改。
供應商條款：對提供者的要求（反欺詐、KYC、風險歸因、日誌存儲）。
報告：關於RG指標、投訴、反應時間、false positives/negatives的報告。

9）角色和責任

道德委員會/理事會：CDO/DPO/Legal/CRM/RG/ML-批準政策，處理復雜的案例。
DPO/Privacy Lead：同意、DPIA、事件和通知。
數據和ML 所有者/Stewards：質量，數據表文檔，公平報告。
Marketing&CRM Leads：「黑名單」戰術、咆哮創意、放映頻率。
RG Lead：漏洞標準、幹預方案、操作員培訓。
安全：加密，訪問，日誌，秘密。

10）道德/透明度指標和KPI

Coverage：具有數據聲明和所有者的關鍵數據集的百分比。
Explainability rate：具有可用解釋的高影響決策的比例。
公平得分：公差內組之間的TPR/FPR等式。
Consent Health：有效性/相關同意的比例；DSAR的平均處理時間。
RG結果：對觸發器的反應時間，正確幹預的比例以及有害模式的減少。
Complaint MTTR：平均投訴結束時間。
營銷倫理：通過提前發布道德支票的競選活動比例。

11）模板（準備使用）

11.1數據聲明（模板）

• 覆蓋面和代表性：（國家/語言/設備/渠道）
• 敏感屬性：（收集?/掩碼）

11.2個模型卡（草圖）

任務和業務環境： （例如RG風險評分）

數據和fichi： （沒有PII或蒙面）

質量指標：AUC/PR,校準。
公平度量：組，標準，結果。
可解釋性：可用的歸因/解釋使用限制。
風險/密集性：手動檢查，閾值，修訂頻率。
版本：型號/數據/代碼/環境，發布日期。

11.3道德營銷政策（摘錄）

禁止：深色模式，隱藏條件，高風險目標沒有RG限制，自我排斥後「復蘇」。
必備條件：明晰的獎金條件,可見的RTP頻段,單擊「放棄」按鈕,放映頻率限制。
過程：啟動前支票，創意審計，運動後投訴報告和RG指標。

11.4 DPIA/DEIA（道德影響評估）-支票單

• 目的和預期好處的措辭
• 數據和同意圖
• 脆弱群體和風險分析
• 寬松計劃（限制、暫停、人間循環）
• 公平度量與漂移監測
• 溝通計劃（向玩家解釋）
• 道德委員會裁決的法律評估和記錄

12）流程和檢查點

設計前倫理審查：在收集/重新使用數據之前。
發布前咆哮：在啟動活動/模型之前-驗證同意，公平性，RG限制。
Runtime監視：漂移異常、投訴激增、放映頻率異常。
倫理學後遺癥：針對事件（例如，具有自我克隆相似配置文件的侵略性離場）-具有公開的內部報告。

13）花花公子事件（簡述）

1.發現：來自監控的信號，投訴，監管請求。
2.穩定：停止規則/活動,凍結模型/細分市場。
3.評估影響：誰受到影響，多長時間，哪些數據/決定。
4.補償和溝通：參與者，合作夥伴，必要時監管機構。
5.更正：調整Fitch/閾值/創意，員工培訓。
6.吸取教訓：更新政策、測試、預發票清單。

14）實施路線圖

0-30天（MVP）

批準《數據道德守則》和最低同意政策。
指定Ethics Board、Dataset所有者和高影響力模型。
為前10套引入數據狀態,為3種關鍵型號引入模型卡。
在違反閾值時添加到CI公平支票和發布鎖定。

30-90天

標準化同意和拒絕文本,重新啟動橫幅/設置。
連接runtime-fairness監視+alerta RG/投訴。
審核創意和頻率限制；輸入策略的「黑名單」。

3-6個月

涵蓋所有高風險模型的≥70％的活動集和模型卡數據狀態。
定期道德報告：公平性，DSAR時限，投訴，RG結果。
團隊培訓（市場營銷，CRM，sapport，DS/ML，產品）。

15）反模式

「我們先啟動，然後思考道德。」

依賴目標中的「隱藏」代理屬性。
在高風險決策中缺乏人類循環。
不透明的獎勵條款和「drebezg」同意。
忽略後分析中的RG抱怨和信號。

16）與相鄰實踐者的聯系

數據管理，數據來源和路徑，數據質量，DSAR/隱私，法律控制，模型監控，Drafe和數據更新-倫理學依賴於它們並設置「遊戲框架」。

結果

數據倫理和透明度是日常紀律，不是一次性政策。明確的原則、可驗證的過程和可理解的解釋使分析和ML可靠,營銷誠實,品牌值得信賴。在iGaming中，知道如何負責任地個性化的人獲勝。