DraftKings 用 AI 找「最值得投」的赌客

一个模型同时在回答两个问题：这个人还会不会来，以及这个人来一次会输多少。在博彩公司眼里，这两个问题是同一个。

一、发生了什么

据《纽约时报》9 月 19 日的调查，DraftKings 在 2023 年用客户的下注记录训练了一个机器学习模型，要回答的是：谁在收到促销后，会更频繁地下注、并且输得更多。报道基于内部文件、演示材料和 Slack 记录，采访了 40 多名前员工。

前数据分析师 Jayden Butts 的任务是测试这个模型，并把免费投注和奖金优先发给模型判定「容易输」的人。他对《纽约时报》说，团队在找的是「能表明这是一笔好投资的特征」，而从纯财务逻辑看，「最好的投资对象就是问题赌徒」。据转述该报道的博彩业媒体，公司内部把这个分数叫作「弹性」，分数越高，每送出一份促销带来的预期损失越大。

模型看的特征包括下注频率、账户每日余额、累计亏损与总投注额的比例，还有一个子模型对「这个人会不会戒赌」的估计。六名前员工说，这套方法此后一直在打磨。

另一半更值得看。《纽约时报》称，另有一批员工在 2024 年尝试用同样的数据管线做反向的事——预测谁正在滑向赌博危机。这个项目被搁置，原定向管理层做的汇报在当天取消。公司的首席责任博彩官 Lori Kalani 对《纽约时报》解释，领导层「集体决定」不做预测性风险工具，理由是这类方法还不够「有证据支持」。

DraftKings 否认报道的定性。公司说促销面向的是「持续、活跃使用平台」的客户，不是按亏损挑选；并称 Butts 的分析「初步且不确定」。

各家转述的口径不完全一致，但方向一致。据多家媒体转述，公司在 2026 年 3 月的投资者日上披露，2025 年通过 AI 自动化投放的促销约 4 亿美元，AI 定向让促销带来的体育博彩利润率提升了 13%。同期，2026 年第二季度营收同比下降 5% 至 14 亿美元，尽管投注额增长 15% 至 131 亿美元。

EFF 9 月 24 日的评论补了一个关键点：DraftKings 用的全是第一方数据，也就是用户在自己平台上留下的记录，没有从外部数据商买。这意味着「限制第三方数据买卖」这类政策，管不到它。

二、跟你有什么关系

用任何有推荐算法的产品的人。 这套逻辑不限于博彩。凡是按「用户终身价值」排序的地方，模型都会自然地把「最容易被打动的人」排到前面，而最容易被打动的人，往往也是最难停下来的人。

做增长和风控的。 你手上大概有一个「高价值用户」模型。值得问一句：这个高分，是因为他满意，还是因为他停不下来？两者在数据上很像。

看监管的。 这次争议的核心不是数据从哪来，而是同一个预测能力被用在了哪个方向。

三、怎么判断

1. 先看目标函数。 模型优化的是「促销后的投注额」还是「用户长期健康」？同一批特征，换一个标签，结论就反过来。
2. 看它有没有反向使用。 能预测「谁会给平台带来最多收入」的特征，也能预测「谁最危险」。有公司做了后者，DraftKings 说它没做。
3. 看第三方评分。 据 Bookmakers Review 报道，FanDuel、Fanatics、PrizePicks 已接入第三方风险评分，DraftKings 没有。这是一个可查的横向对比。
4. 别只盯数据来源。 第一方数据足以训练出高精度模型。只限制第三方共享，等于只关了半扇门。
5. 对个人：把「促销」当信号。 收到的优惠越精准，说明平台对你的行为建模越细。美国用户可以拨 1-800-GAMBLER，或使用各州自排除名单。

四、三个别信的说法

「AI 专门去挑问题赌徒。」 更准确的说法是：模型被训练去找「对促销反应最强、输得最多」的人，问题赌徒恰好高度重合。差别在于意图认定，但结果一样。

「公司否认了，所以报道不成立。」 否认的是定性和动机，不是模型存在。模型、分数、促销投放都是报道中的事实部分；「是否算不公平营销」才是争议部分。

「这只发生在美国的体育博彩。」 国内没有合法的体育博彩，但「按付费深度给用户排序」的做法在游戏抽卡、直播打赏、短期借贷里都能找到同构版本。机制一样，只是标签换了。

五、一句话结论

一个能算出「谁会输最多」的模型，从来不是只能用来赚钱；它没有被用来保护人，是因为没人给它设那个目标。

信息来源

• EFF：DraftKings Is Using AI to Supercharge the Harms of Online Behavioral Advertising，2026 年 9 月 24 日
• The New York Times：How DraftKings Uses A.I. to Target the Gamblers Likeliest to Lose，2026 年 9 月 19 日

功能与价格以官方公告为准。本文写于 2026 年 10 月 19 日。