Truist Securities 分析師 Barry Jonas 引述產業高階主管 Clayton Peister 的觀點表示,人工智慧長遠來看,有望為實體與數位賭場帶來約 20% 至 30% 的 EBITDA 增長潛力。目前的博弈產業 AI 應用仍高度仰賴機器學習技術,但這並未充分利用生成式人工智慧(GenAI)與大型語言模型(LLM)的全部能力。他進一步說明,當大型語言模型與機器學習協同運作時,EBITDA 的提升幅度可望達到 10% 到 20%。
Barry Jonas 指出,大型語言模型能夠改善賭場營運商的即時行銷、風險管理、資產優化、顧客策略及再投資目標,這些都能為 EBITDA 的增長鋪路。他同時提到,許多早期的 AI 專案未能完全發揮潛力,主因是營運商過於聚焦於技術線路,而非策略願景。然而,隨著像 Differential Labs 這類公司透過大型語言模型,將人工智慧融入現有流程,而非強制改變基層團隊的作業方式,產業將能克服初期導入的障礙。