На Betting on Sports 2020 рассмотрят ключевые аспекты искусственного интеллекта, CRM и Live Betting

Рейтинг лучших казино онлайн за 2020 год:
  • РОКС Казино
    РОКС Казино

    1 место из-за огромных бонусов и Джекпота 100 млн!

  • СОЛ Казино
    СОЛ Казино

    Приветственный бонус 30 000 руб + за каждый депозит до 300 000 руб!

  • ПИНАП Казино
    ПИНАП Казино

    Ретро-казино с огромными бонусами!

  • ФРЭШ Казино
    ФРЭШ Казино

    Свежий дизайн и моментальные выплаты!

Искусственный интеллект добрался и до ставок. Теперь каждый из нас может стать миллионером?

Рассказываем о стратегии ставок через робота.

Искусственный интеллект и футбол связаны между собой не только символическим ударом “робота” Алеши перед матчем между ЦСКА и “Оренбургом”. Пока гуманитарии пытают судьбу на догонах или стратегиями на аутсайдеров, технари изобретают электронную машину для стопроцентного попадания по букмекерам. Причем иногда даже сами этого и не подозревая. Так было в Калифорнийском техническом институте, где еще с парой исследовательских групп, ученые разработали алгоритм, способный прогнозировать поведение спортсмена в той или иной ситуации .

Как это работает?

По сути, это усовершенствованная модель технико-тактических действий, о которых впервые заявили еще в СССР, а Бесков с Лобановским растиражировали эту систему анализа игры и до сегодняшних дней. Искусственный интеллект сканирует каждое действие игрока на поле, после чего создает его поведенческую модель. Таким образом, предсказать, как он поведет себя в той или иной ситуации будет не так уж и сложно.

Например, всем известен стиль Роббена – смещение с фланга в центр и удар по воротам. К бабке не ходи, ставь на индивидуальное количество ударов или обводок.

Но сколько еще таких фишек есть у каждого футболиста? Условный Марсело после отбора мяча может сразу же играть с ближним Рамосом или отдать Куртуа, а мы этого даже не замечаем. Если суммировать привычки каждого из 22 игроков на поле, может сложиться точная картина грядущего поединка .

Почему это не даст плюса?

К счастью, футбол – это не математика. Бывает и такое, что команда выигрывает 10 матчей из 10, а завтра им предстоит встретиться с аутсайдером, который проигрывает 10 матчей из 10. Коэффициент на первую команду 1,03, на вторую 17,0. Все системы искусственного интеллекта прогнозируют победу фаворита, а в итоге вратарь споткнулся на мяче, и все закончилось со счетом 0:1. И сколько таких примеров? Даже взять нынешний розыгрыш Лиги Европы. Кто мог поверить в поражение ЦСКА, не говоря уже о разгроме (1:5)?

Но система, созданная в Калифорнийском техническом университете, ближе всего подошла к своей цели. Вместо расчета статистики, группа создателей занялась анализом психологии игроков. На этом можно сыграть. Допустим, нас ожидает противостояние в центре поля между Понтусом Вернблумом и Дженнаро Гаттузо. Какова вероятность, что один из них точно сядет на желтую карточку? Очевидно, что оба футболиста крайне вспыльчивы, часто играют в жестких стыках. Но так ли это, когда против них выходит аналогичный опорник? И вообще, будет ли один из главных тренеров “зеркалить” позицию своего соперника? Как часто они просят саппорт судьи, когда сами получают по ногам? Может, тут уже пахнет и красными?

Чего не хватает этой системе?

Пару лет назад издание The Verge писало о британском стартапе, в рамках которого организаторы собирали около 30 миллионов евро. Деньги инвесторов пускались на создание и работу искусственного интеллекта. В отличие от примера из Калифорнии, здесь система не анализирует поведение игроков, а всего лишь указывает на лучшее время для ставок и соотносит сумму с риском исхода. Допустим, вы хотите поставить на матч “Челси” – “Ливерпуль”. Робот расскажет вам, в какие минуты матча выбранный вами прогноз вероятней всего зайдет и какую сумму будет логично закинуть на счет .

Если использовать обе системы одновременно, станет ясно, в какую минуту матча условный Левандовски будет ближе всего к успешному завершению атаки. Плюс еще и правильное распределение банка не позволит букмекеру насладиться вашими кровными копейками. Однако, все это лишь на бумаге. А на деле Кариус просто выкатит мяч Бензема, который забьет в пустые ворота . Так что стопроцентный механизм прогнозирования матчей просто невозможен. Непредсказуемость заложена в ДНК футбола.

Кстати, об обеих системах уже давненько ничего не слышно. Неужели они провалились? Как неожиданно (нет).

Рейтинг онлайн казино на русском языке:
  • РОКС Казино
    РОКС Казино

    1 место из-за огромных бонусов и Джекпота 100 млн!

  • СОЛ Казино
    СОЛ Казино

    Приветственный бонус 30 000 руб + за каждый депозит до 300 000 руб!

  • ПИНАП Казино
    ПИНАП Казино

    Ретро-казино с огромными бонусами!

  • ФРЭШ Казино
    ФРЭШ Казино

    Свежий дизайн и моментальные выплаты!

Еще несколько прикольных материалов по беттингу, которые могут вас заинтересовать:

Фото: Global Look, Digisport, официальный сайт «Баварии»

Может ли искусственный интеллект оставить букмекеров без работы?

«Победа искусственного интеллекта над футбольными экспертами» – таким мог стать заголовок этой статьи про результаты футбольного соревнования. Мог бы, но, увы, не стал.

Во время Чемпионата мира по футболу у нас в компании «НОРБИТ» проходил конкурс на лучший прогноз матчей по футболу. Я слишком поверхностно разбираюсь в футболе, чтобы на что-то претендовать, но желание принять участие в конкурсе все-таки победило мою лень. Под катом – история о том, как благодаря машинному обучению мне удалось добиться неплохих результатов среди знатоков футбольных команд. Правда, сорвать куш мне не удалось, зато открыл для себя новый увлекательный мир Data Science.

Начал я с гипотезы, что помимо индивидуального мастерства игроков национальных сборных есть еще неизмеримые, но важные факторы — командный дух + сыгранность (например, команда в игре с более сильным соперником, но в зачетном матче и на своем поле чаще одерживает победу). Задача не такая уж и простая для человека, но вполне понятная для машинного обучения.

Когда-то у меня уже был небольшой опыт работы с ML (с библиотекой BrainJS), но в этот раз решил проверить утверждение, что Python гораздо лучше подходит для таких задач.

Знакомство с Python я начал с отличного курса на Coursera, а основы машинного обучения почерпнул из серии статей от Open Data Science на Хабре.

Довольно быстро нашелся отличный Dataset с историей всех игр международных сборных с начала XX века. После импорта в Pandas dataframe:

Всего в базе содержится информация о 39 тысячах игр международных сборных.

Pandas позволяет очень удобно анализировать данные, например, самый результативный матч был между Австралией и Американским Самоа в 2001 году, который закончился со счетом 31:0.

Теперь нужно добавить объективную оценку уровню команды в год проведения матча. Такими оценками занимается FIFA.

Но, к большому сожалению, рейтинг FIFA ведется только с 1992 года. И, судя по графику рейтинги команд сильно подвержены изменениям, и очень бы не хотелось усреднять позиции команд в мировом рейтинге до этого года.

UEFA ведет свою статистику с более древних времен, но готовый dataset я так и не смог найти, поэтому на помощь пришел этот сайт. Под Node.js для таких задач есть мощный и удобный Сheerio, но под Python все оказалось не менее просто (да простит меня администратор этого сайта).

Колебания рейтинга после добавления рейтинга UEFA (и небольшой правки названий стран по итогам геополитических рокировок):

Но и тут не обошлось без бочки дегтя — UEFA ведет рейтинг только европейских команд (стоит иногда задумываться, что скрывается под распространенными аббревиатурами, перед их использованием). К счастью, плей-офф сложился практически «европейский».

Осталось немного поудобнее разделить результаты на отдельные игры и добавить в таблицу рейтинги.

Самая интересная часть – обучение модели. Гугл сразу подсказал самый простой и быстрый вариант – это классификатор MLPClassifier из библиотеки Python — Sklearn. Попробуем обучить модель на примере Швеции.

Не сильно точнее бросания монеты, но, вероятно, уже лучше моих потенциальных «экспертных» прогнозов. Тут было бы разумно попробовать обогатить данные, поиграть гиперпараметрами, но я решил пойти другим путем и попробовать библиотеку градиентного бустинга Catboost от Yandex. С одной стороны, это более патриотично, с другой — они обещают качественную работу с категориальными признаками, что подтверждается многочисленными сравнениями.

Взял настройки из примера:

Уже лучше, пробуем в деле.

Результаты прогноза для финала «Команда Crotia проиграет команде France с вероятностью 93,7%»

Хоть этот раз я не победил в конкурсе «НОРБИТ», но очень надеюсь, что эта статья для кого-нибудь снизит уровень магии в практическом использовании машинного обучения, а может, даже замотивирует на собственные эксперименты.

  • Скопировать ссылку
  • Facebook
  • Twitter
  • ВКонтакте
  • Telegram
  • Pocket

Похожие публикации

  • 13 июня 2020 в 11:05

Классификация больших объемов данных на Apache Spark с использованием произвольных моделей машинного обучения

Классификация больших объемов данных на Apache Spark с использованием произвольных моделей машинного обучения

Как поделить одного инструктора на всех, чтобы каждому досталось по два. Best practice в обучении ИТ

Вакансии компании ГК ЛАНИТ

Комментарии 60

Может ли искусственный интеллект оставить букмекеров без работы?

Ответа на поставленный в начале статьи вопрос в тексте так и не обнаружилось. Ваш «AI» — вероятно, не может. А сможет ли чей-либо?

Чтобы оставить «без работы» букмекеров, придётся выигрывать заметно чаще и больше, чем зарабатывают оные.

Кстати, забавная профессия. Как и организаторы лотерей люди (в 21 веке!) продолжают зарабатывать на человеческой глупости, оптимизме и азарте.

Чтобы оставить «без работы» букмекеров, придётся выигрывать заметно чаще и больше, чем зарабатывают оные.

Но это не так — букмекеру надо обеспечить выплату выигрышей всем, кто выиграл по определенному исходу, даже если на противоположный никто не поставил. Поэтому им приходится во первых — очень точно оценивать исход матча, а во вторых — грамотно занижать коэффициенты на исходы, чтобы они оставались привлекательными для игроков и в то же время, были безопасными с т.ч. погрешности оценки исхода.

Поэтому им приходится во первых — очень точно оценивать исход матча

Ничего они не оценивают. Они назначают коэффициенты таким образом, что бы проигравшая сторона полностью оплачивала выигрыш счастливчиков. И себе % конечно же.

Полная чушь. Работал в этой сфере прям в мякотке букмекерства.

Люди заносят на фаворитов.
Возьмём Спартак-Реал. Какой бы кэф вы не поставили на Спартак, сумма денег (плечо) там будет на порядки меньшая чем баблище на Реале (гарантированный выигрыш даже с кэфом 1.1). И занесённые триллионы на Реал надо ОТДАТЬ с кэфом 1.1

Внимание вопрос, где тут выигрыш для букмекера? Ответ скажу за вас — тут чистый минус на грани банкроства.
В реале такие высоковероятные исходы отключают, чтобы выровнять «плечи».

Другой пример: играют Мухосранск-Задрищенск. Вялый матч, никто не может оценить силы этих дворовых команд, поэтому ставите 50/50 с небольшой маржой(т.е. кэфы будут 1.9 у обоих например) и тут внезапно на Мухосранск прилетает ставка в 10 лямов. Ваши действия как букмекера? Правильный ответ — НЕ принимать такую ставку, т.к. это явный договорняк и вы залетите на выплату почти 20 лямов.

Ещё пример. Кто-то сидит на стадионе и получает инфу о голевых моментах раньше логического ядра букмекера. Вот он видит что Месси вышел один на один с вратарём и пробивает. До гола ситуация на поле была равная, шансы на победу каждой команды были допустим тоже 50/50, после гола они очевидно изменятся, поэтому вы можете в последний момент поставить с ОЧЕНЬ выгодным кэфом за момент до его падения.

Короче, ещё многое можно рассказать, а многое не надо. Но главная мысль — не надо путать букмекерство и тотализатор.

В тотализаторе — собрал деньги с народа, выплатил другой половине за минусом маржи. И у нас в РФ тотализатор запрещён.
Чтобы заработать на букмекерстве, где тебя все пытаются обмануть, надо некисло работать с реалтайм данными и менеджментом рисков.

А я расскажу как оно на самом деле работает 🙂

Возьмём Спартак-Реал. Какой бы кэф вы не поставили на Спартак, сумма денег (плечо) там будет на порядки меньшая чем баблище на Реале (гарантированный выигрыш даже с кэфом 1.1). И занесённые триллионы на Реал надо ОТДАТЬ с кэфом 1.1
Внимание вопрос, где тут выигрыш для букмекера? Ответ скажу за вас — тут чистый минус на грани банкроства.

В теории: поставьте на Реал 1.01 а на Спартак 101.0 и у вас будет на порядки больше на Спартак.
Практика:
1. Достаточно поменять коеффициенты на 20% и у вас уже толпа surebetter-ов развернёт ставки в другую сторону, Вы просто сбалансируетесь с конкурентами.
2. Если Вы работаете в России, то проблема прямо противоположна — есть толпа фанатов, которые поставят на Спартак при любой ставке.
И на закуску главное:
3. Для хорошего букмекера это не минус и не банкротство. Это инвестиция. Если Вы ведете сотни и тысячи матчей ежедневно, Вам не нужно выигрывать на каждом матче Реал-Спартак. Вам достаточно, что на одном из 10 матчей Спартак таки выиграет (реальный пример — Ибрагимович забьет 4 гола во втором тайме и сделает 4:4). Звучит маловероятно, но если вести тысячу матчей в день, такие нежданчики случаются каждый день.

Кто-то сидит на стадионе и получает инфу о голевых моментах раньше логического ядра букмекера.

На практике букмекеры платят (и много) за почти-реалтайм фид. И делают задержку в несколько секунд на принятие ставки. И дают игроку опции «ставка по этому коеффициенту или отмена» и «ставка по любому коеффициенту». Дальше очевидно.

и тут внезапно на Мухосранск прилетает ставка в 10 лямов. Ваши действия как букмекера?

Как букмекер, я ограничу максимальную ставку в интерфейсе и 10 лямов просто не прилетит. Потому что это на 50% договорняк и на 50% отмывание денег — и то и то это огромные штрафы независимо от того кто выиграл. Либо это Саудовский принц решил поиграть, но вероятность 0% — потому что Вам прилетит не ставка, а письмо от маркетинг-отдела который на этом будет делать рекламу 🙂

А ещё кучу денег букмекер делает на неосновных ставках, вроде «кто пробьет следующий угловой» — вот тут главное заинтересовать клиента, а далее чистый выигрыш на марже, потому что вероятности близки к 50/50.

Спасибо что пытаетесь мне рассказать как там у букмекеров дела идут. Повторюсь я работал в букмекерской компании, прям работал в отделе букмекерского ядра.

Я могу рассказать вам не частные случаи, а общую картину.

Практика:

  1. Достаточно поменять коеффициенты на 20% и у вас уже толпа surebetter-ов развернёт ставки в другую сторону, Вы просто сбалансируетесь с конкурентами.

Такое тоже возможно, но на практике отключают такие исходы. За подтверждением далеко ходить не надо, зайдите под конец матча, где разрыв по счету более 2х очков, на сайт любого букмекера и попробуйте поставить на почти-победителя.

есть толпа фанатов, которые поставят на Спартак при любой ставке.

Это только кажется что это толпа. Основная аудитория букмекера — маргиналы, а в РФ это жители соседних республик. По сравнению с ними фанатов Спартака ничтожно мало. Опять таки, за подтверждением посетите заведение любого букмекера, посмотрите контингент. И если вы думаете что в интернете лучше, то нет.

Для хорошего букмекера это не минус и не банкротство. Это инвестиция.

Минусовые матчи случаются постоянно, да. Если быть наивным букмекером, то они приведут к банкротству. На долгой конечно покрываются статистикой, если букмекер прошаренный.

На практике букмекеры платят (и много) за почти-реалтайм фид.

Опять таки, спасибо что рассказали мне.
Я больше скажу, платят даже за 2 и более чтобы предотвратить риски что один накроется. Даже эти реалтайм фиды (которые идут от скаутах на матчах) не могут быть быстрее (в силу банальной сетевой задержки) чем человек который СИДИТ НА СТАДИОНЕ. Ставки «под гол» идут постоянно.

А ещё кучу денег букмекер делает на неосновных ставках, вроде «кто пробьет следующий угловой»

Это не так. 90% ставок в РФ — футбол. А 90% из них это три вида пари — 1х2, фора и тотал.
Все эти динамические пари они для показухи больше, что букмекер с широкой линией, денег там нет совсем.

Ещё раз спасибо что пытаетесь мне рассказать «как там у букмекеров», но я лучше знаю.

не могут быть быстрее (в силу банальной сетевой задержки) чем человек который СИДИТ НА СТАДИОНЕ

Сетевая задержка vs скорость реакции человека. Хз, кто выиграет :).

Сетевая задержка vs скорость реакции человека. Хз, кто выиграет :).

Чтобы информация о голевом моменте появилась у букмекера необходим такой набор действий (предположим наступает опасный голевой момент, надо инициировать остановку ставок):

1) Скаут на матче сидит с телефоном (планшетом) и тыкает в кнопки, посылая сообщения АГГРЕГАТОРУ данных. Это даже не букмекер. У букмекера есть свои скауты, но их кол-во ничтожно мало по сравнению со скаутами которые есть у агрегаторов.
2) Сообщение идёт по сети (в начале мобильной, т.к. на трибуны никто кабель не проводит, потом по кабелям).
3) Сообщение обрабатывается логикой агрегатора
4) Сообщение по сети отправляется букмекерам
5) Сообщение обрабатывается логикой букмекера
6) Сообщение об остановке ставок отправляется по сети на клиенты (сайт, мобилки и т.п.)

Давайте посчитаем кол-во задержек в этой цепочке
Реакция скаута + Сетевой лаг + Лаг логики (обработка сообщения в системе не мгновенная) + Сетевой лаг + Лаг логики + Сетевой лаг.

Теперь прикинем что надо сделать клиенту букмекера чтобы сделать ставку под гол:
0) Чуть загодя вбить в поля сумму ставки и вид пари
1) Среагировать вовремя
2) Нажать на кнопку

Т.е. просто реакция + сетевой лаг + лаг логики.
Да, у каждого кэфа есть время жизни и он может протухнуть, но я не об этом.

Без особых ухищрений такие ставки бы проходили, т.к. человек на стадионе реагирует КОНЕЧНО же быстрее чем букмекер.

У Вас странный процессинг. Зачем Вам пункт (6)?

Да, он чисто для UI на клиентах, для данной схемы этот шаг не нужен, хотя в реальности он конечно же происходит. В ядре уже есть инфа о том что ставки остановлены.

Спасибо за инфу. Про скаутов у букмекеров вообще не знал, хотя это логично. Пока ИИ не прикрутили.

Спасибо что пытаетесь мне рассказать как там у букмекеров дела идут. Повторюсь я работал в букмекерской компании, прям работал в отделе букмекерского ядра.

Вы правда не допускаете мысли, что кроме Вас ещё кто-то работал в букмекерской компании? Не думаю, что за 5 лет всё сильно поменялось, с тех пор как мой код считал коеффициенты в одном из наибольших онлайн-букмекеров мира.

И если вы думаете что в интернете лучше, то нет.

Я знаю как в интернете. Как в оффлайне не знаю. Как в России — тоже не знаю. В онлайне в Европе ставки «на своих» сильно сдвигают коеффициенты, букмекеры их учитывают.

Такое тоже возможно, но на практике отключают такие исходы.

Не смешивайте. В последние минуты отключают — это да. Отключать весь матч «Реал-Спартак» до начала матча — нонсенс. На таких матчах букмекеры зарабатывают.

Даже эти реалтайм фиды (которые идут от скаутах на матчах) не могут быть быстрее (в силу банальной сетевой задержки) чем человек который СИДИТ НА СТАДИОНЕ.

Человек на стадионе имеет ещё большую сетевую задержку со своего смартфона, плюс 5с задержку. Этого хватает на реакцию софта и пересчёт коеффициентов даже live-ставок на текущий розыгрыш в баскетболе и теннисе. Вам не хватает? Значит у Вас либо плохой фид, либо плохой софт.

Все эти динамические пари они для показухи больше, что букмекер с широкой линией, денег там нет совсем.

гарантированный выигрыш даже с кэфом 1.1

Работали в мякотке, а говорите «даже» про такой высокий коэффициент. 1.01 было б этом случае (или вообще исключили бы, да). И это ещё не самый маленький коэффициент из возможных.

Работали в мякотке, а говорите «даже» про такой высокий коэффициент.

Если степень доверия моим словам зависит от количества нулей в кэфе, то вот вам кэф ДАЖЕ с 10ю нулями!

1.0000000001
Теперь верите что я в мякотке работал?
/s

Теперь верите что я в мякотке работал?

Рекомендую узнать что значит /s

Вы, скорее всего, путаете виды ставок.

Бывают такие тотализаторы, когда вы знаете, сколько получите в случае выигрыша, а бывают такие, где лишь предполагаете (последующие ставочники могут сделать ваш потенциальный выигрыш выше при ставке на противоположный исход, а могут уменьшить, если ставят на ваш исход).

При упоминании букмекеров обычно речь идёт о первом виде, а вы думаете про второй.

Вставлю свои пять копеек про точность оценки исходов. Смотрите, если вы играете в подбрасывание монетки, то вероятность одного из двух исходов 50%. Честный букмекер в такой игре должен поставить коэффициенты 2 и 2 на оба исхода (формула перехода от вероятностей к коэффициентам, если я не ошибаюсь k=1/(1-p)). Что мы имеем в таком случае на дистанции? Ни игроки, ни букмекеры не могут получить прибыль, т.к. матожидание от такой игры равно нулю. Реальному букмекеру, чтобы заработать, надо ставить коэффициенты меньше 2 на оба исхода, например, 1.9. В последнем случае для такого букмекера на дистанции статистически гарантирован доход порядка 6% от размера ставок игрока, вне зависимости от того, на какой исход он поставил. Что нужно букмекеру, чтобы зарабатывать с такой стратегией? Во первых, это точный прогноз исходов, а во вторых, достаточный размер банка, чтобы перебить дисперсию статистических процессов.

Очень точно не надо. Примерно можно. Коэффициенты зависят от ставок, а не от шансов в матче. На кого больше ставят, на того и меньше коэффициент. Будут его динамически менять по ходу матча или применять тот же AI для оценки. Или будут явно брать процент. Короче, приспособятся.

А вот добавить в модель информацию от букмекеров по коэффициентам, их прогнозам и т.д. — это отличная мысль

А без этого и смысла особо нет, можно выиграть в 3 ставках с коэф 1.2, ставя пусть 10р, в итоге у нас 16р. (ну или 17.2 если всегда в вабанк), а потом в 4 матче ставя теже 10р мы проигрываем. статистка говорит что мы угадали 75% матчей, как бы не плохо, в кармане у нас 6р, вместо изначальных 10, и мы в минусе.
К бабке не ходи, букмекеры не дадут хороший коэф на бразилию в матче вьетнамом, тут и нейросеть не нужна чтобы шанс предсказать.

Об этом я и говорил, что к моменту удачного предсказания Франция — Хорватия, железяка могла нам уже «напредсказывать»

Значит нужно тренеровать вторую нейросеть азарта, которая с учётом первого результата будет говорить, стоит ли ставить на темную лошадку, с учётом цены ставок.

Скрипт не читает новости и не смотрит на состав команд.

Те команда может быть топ1, но перед матчем все нападающие отравились морепродуктами.
Скрипт говорит — 100% победа, а на деле неудача.

Колебания рейтинга после добавления рейтинга UEFA (и небольшой правки названий стран по итогам геополитических рокировок)

Буки имеют полный картбланш — кроме самой игры они могут резать ставки, отменять исходы, банить игроков, рубить часть вилки и еще много-много чего для борьбы с теми, кто начинает выигрывать.

Ок, только попрошу не пинать за корявые термины, потому что я работал девелопером в англоязычной команде немецкоязычного букмекера, а Вам отвечаю на русском 🙂
Итак, допустим играют Реал-Бавария в финале ЛЧ — ничья невозможна. Допустим букмекер посчитает вероятности 50/50 и поставит 1.85:1.85, допустим получит 100к евро на каждую из команд, таким образом при любом исходе прибыль 15к. В реальности будет скажем 120к на Реал и 80к на Баварию, тогда при победе Баварии букмекер выиграет 52к, при победе Реала проиграет 22к. Эти циферки (52 и 22) букмекер видит вживую на экране, его задача пытаться найти баланс между максимизацией прибыли и минимизацией убытков.
Он может поменять коеффициенты так, чтобы ставить на Баварию стало интереснее, чем на Реал — скажем 1.5:2.4. Тогда на Реал продолжат ставить, но уже допустим 20к, а на Баварию всем станет интереснее и поставят 50к. Теперь при победе Реала букмекер уже выигрывает 18к, но ценой уменьшения выигрыша при победе Баварии до всего 3к (это в сумме с тем, что ставили до того).
Конечно на практике изменения куда меньше, это просто пример чтобы очевиднее. И никто не будет гнаться за плюсами любой ценой, иначе можно растерять маржу совсем и выйти на убытки при любом исходе, лучше принять небольшой риск.
Почему букмекер ориентируется на эти числа? Во первых, лучше гарантированно немного заработать, чем рисковать — то есть как минимум не рисковать проиграть недопустимо много. С другой стороны иногда букмекер может ошибаться с оценкой команд, и толпа подскажет. Или ошибается толпа, а ведь букмекер не играет против исхода матча а берёт маржу с толпы.

Вилки бывают двух видов — внутри одной конторы и между конторами. Внутри конторы — вот эти могут отменять, это да. Но у нас это было невозможно, потому что коеффициенты рассчитывала программа а не букмекер, то есть они были согласованы по всем предлагаемым зависимым пари (например, кто забъет следующий гол и кто выиграет). А в рамках одного пари ещё и были проверки поверх, которые заблокировали бы такое даже если модель вдруг рассчитала, причём даже не на чистую вилку а на предложения ниже маржи. То есть в 21 веке чтобы такое произошло, должен быть какой-то эпик фейл — хотя допускаю что такое бывает.
Между конторами — вот это часто. Есть сайты, которые такое отслеживают и предлагают. На практике у нас была проблема, что основная аудитория немцы, а они поставят на своих всегда, и был перекос ставок. А конкурент держит рынок в Испании и имеет обратную проблему. Так как задача букмекера получить желаемое распределение ставок и снять маржу, иногда можно и вилку с конкурентом предложить. В таком случае быстро придут ставки на нужную опцию и можно выйти в плюс по всем опциям. И букмекеру всё равно, почему эти ставки поставлены и кто получит выигрыш.
Тут важно, что букмекер следит за ставками, и обычно знает о вилках (наши знали). Но при этом букмекер но не может отличить кто просто играет а кто поставил вилку. Да и какая разница, если букмекер всё равно выиграл?

С практической точки зрения для игроков зарабатывать на вилках между букмекерами практически невозможно. Во-первых, надо иметь счета везде. И Вы не хотите нести деньги в мутные места, а надёжных букмекеров с учётом ограничений по странам немного. Во-вторых Вам надо поставить ставку сразу на двух-трёх сайтах. Как я писал выше, обычно стоит задержка на принятие ставки. То есть вилка может быть потому, что кто-то забил гол, букмекер А уже поменял коеффициент а Б ещё нет. Но пересчитает в эту задержку и отклонит Вышу ставку, а на А она уже принята с проигрышным для Вас коеффициентом. В-третьих вилка будет именно на уровне 2.01:2.01, а максимальная ставка ограничена, потому на 100 долларов Вы получите 50 центов выигрыша. Потом заплатите налоги. То есть сыграть надо раз двести, а за это время пару раз случится «во-вторых» 🙂

Таким образом для букмекеров «вилочники» это либо лёгкая добыча, либо недорогой арбитраж.

На чём реально можно зарабатывать на жизнь — на хорошем знании спорта, находя события где «толпа ошибается» играть против них. Таких игроков отслеживают и букмекеры в реалтайме видят куда они ставят — это хорошая подсказка букмекеру. Они тоже букмекеру выгодны — обычно их немного, и это отличная реклама.

Как нейронные сети помогают букмекерам. Исследование «Рейтинга Букмекеров» и мнения экспертов

Как нейронные сети помогают букмекерам. Отвечают эксперты

Что такое нейронные сети

Нейронные сети – это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на попытках воспроизвести нервную систему человека. Точнее, воспроизвести способность нервной системы обучаться и исправлять ошибки. Это позволяет смоделировать, пусть и не досконально точно, работу человеческого мозга.

Наш мозг представляет собой сложнейшую биологическую нейронную сеть, которая принимает информацию от органов чувств и обрабатывает ее (распознавание лиц, ощущения и прочее). Если же говорить об искусственной нейронной сети, то это структура, которая принимает сигнал, преобразует его (примерно так, как это делают настоящие нейроны), и передает другим нейронам (которые делают то же самое).

Но на этом сходства биологической и искусственной нейронных сетей заканчиваются. Структура человеческого мозга гораздо более сложная, поэтому воспроизвести ее хотя бы более менее точно не представляется возможным.

Ключевое свойство нейронных сетей — способность обучаться

Ключевое свойство нейронных сетей — способность обучаться. «Обучение» заключается в изменении «силы» синаптических связей между нейронами.

Как это работает? Вспомните эксперимент академика Павлова с собакой. При приеме пищи он звонил в колокольчик, и через некоторое время собака научилась ассоциировать этот звук с приемом пищи. Все потому, что синаптические связи между участками головного мозга, ответственными за слух и слюнные железы, усилились.

Что касается искусственных нейронных сетей, то это система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Обучение сети заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.

Зачем это букмекерам?

Как рассказал «Рейтингу Букмекеров» независимый бизнес-консультант Роман Бут, нейронные сети и алгоритмы машинного обучения помогают БК решать разнообразные задачи, связанные с анализом большого количества данных. Чем больше данных, тем сложнее специалисту, даже с большим опытом, найти зависимости. Обычно сильный аналитик может найти корреляцию между тремя-пятью статистическими параметрами, для обработки большего количества информации уже требуется помощь стороннего софта.

«Очевидно, что нейронные сети и алгоритмы машинного обучения позволяют решать широкий ряд задач: помогают определять коэффициенты, отслеживать на раннем этапе нежелательных игроков, включая фрод, предсказание поведения пользователей (когда прекратят играть, сколько денег могут принести, на какие события будут ставить в будущем)», — подчеркнул г-н Бут.

По словам эксперта, внедрение таких технологий позволяет уменьшить объем ручного труда и максимально эффективно автоматизировать бизнес-процессы. Помимо снижения расходов, это также позволяет минимизировать возможность возникновения «человеческого фактора», то есть ошибок по невнимательности.

«Насколько мне известно, букмекер теряет значительные деньги на нежелательных игроках. Чем раньше вы определяете очередного профессионала и ограничиваете его, тем больше денег вы экономите. В классической игре в «кошки-мышки», в которой одни люди пытаются вычислять других людей, наблюдается постоянная эволюция, в рамках которой нежелательные игроки изменяют свою тактику. Обычно алгоритмы быстрее адаптируются под новые стратегии, что позволяет быстрее реагировать и, опять же, экономить. Конечно, обязательная верификация игроков упрощает жизнь, так как теперь зарегистрировать аккаунт стало значительно сложнее. Но это верно в первую очередь для России, а не других регионов», — добавил специалист.

По мнению бывшего операционного директора международной компании-провайдера программного обеспечения для букмекеров и азартных игр Betconstruct Сергея Ефименко, на данный момент нейронные сети внедрены в букмекерский бизнес на очень примитивном уровне.

«Big Data, Machine Learning, Artificial Intellect — это очень громкие слова, которые все, кому не лень, используют в продажах на рынке, но по факту в большинстве случаев такие заявления у меня лично вызывают ухмылку», — отметил г-н Ефименко.

По словам специалиста, из реально работающих кейсов можно выделить только кейсы маркетинга: предсказание категории игрока с точки зрения маркетинга и его ключевых параметров, а также рекомендательную систему, которая, базируясь на действиях игрока, рекомендует ему сделать ставку с определенными критериями и наиболее подходящими ему параметрами.

Плюсы и минусы нейронных сетей

Основные преимущества нейронных сетей — это точность в предсказаниях, исключение человеческого фактора из бизнес-процессов, а также оптимизация расходов.

«Нейронные сети помогают увидеть то, что не видит человеческий глаз. Почти все, что является общепринятой практикой в букмекерстве, выросло из неких успешных кейсов либо мнения определенных уважаемых специалистов. Далее это мнение переросло в догму, но догмой по факту оно не является. Чтобы проверить эти заявления и допущения, нужно собрать огромное количество статистических данных и провести очень много дорогих аналитических процедур, что для большинства операторов просто экономически нецелесообразно», — подчеркнул Сергей Ефименко.

Преимущества нейронных сетей — это точность в предсказаниях, исключение человеческого фактора и оптимизация расходов.

По словам эксперта, человеческий разум и мозг не может заметить очень многих зависимостей и закономерностей, которые выявляются при обработке огромных массивов данных и применении машинного обучения.

Что касается недостатков, то, по мнению Романа Бута, они связаны с некорректной интеграцией решения или непониманием того, как это использовать.

«Если посмотреть на традиционный e-commerce, то видно, что компании инвестируют миллионы долларов в автоматизацию при помощи нейронных сетей и алгоритмов МЛ. Будущее именно за подобными решениями. С каждым годом задачи, которые решают эти технологии становятся более продвинутыми. Если раньше компьютерному мозгу доверяли простые задачи, вроде подбора рекомендуемых фильмов или книг, то уже сегодня автопилотируемые машины показывают, что на дорогах они безопаснее, чем обычные водители», — подчеркнул бизнес-консультант.

Он также добавил, что с течением времени все больше будет проявляться зависимость успешности бизнеса (его финансовых показателей) от внедрения новых технологий.

Компании, которые своевременно не начнут внедрять нейронные сети в свою работы, в итоге окажутся просто неконкурентноспособными

«Компании, которые своевременно не начнут внедрять нейронные сети в свою работы, в итоге окажутся просто неконкурентноспособными», — заключил эксперт.

Сергей Ефименко отметил, что недостаток нейронных сетей в том, что их внедрение, как и любые фундаментальные исследования, это дорого, долго и зачастую для многих может и не дать возврата серьезных инвестиций на малых оборотах.

Как букмекеры используют нейронные сети сейчас?

Как рассказал Сергей Ефименко, сейчас нейронные сети используются букмекерскими компаниями только в маркетинговой сфере.

«Безусловно, в будущем букмекеры будут применять нейронные сети и в составлении лайв и прематч коэффициентов, и в риск-менеджменте и категоризации игроков, и в антифроде (поведенческие факторы), и в поддержке клиентов», — заявил эксперт.

В будущем букмекеры будут применять нейронные сети и в составлении лайв и прематч коэффициентов, и в риск-менеджменте и категоризации игроков, и в антифроде (поведенческие факторы), и в поддержке клиентов

«Если раньше к маркетингу относились как к «давайте купим рекламу и посмотрим, что случится», то сегодня это сложная наука, тесно связанная с доскональным анализом больших массивом данных. И чем точнее вы понимаете, что будет делать ваш клиент в следующей момент, тем больше денег с него можно заработать», — отметил Роман Бут.

Он также привел простой пример. Уже ни для кого не новость, что успешность реактивации неактивного клиента напрямую связана с тем, сколько времени прошло с момента его ухода. График успешности реактивации можно разделить на три этапа: в рамках первого, весьма короткого, вероятность успешной реактивации снижается постепенно. Второй этап — вероятность снижается резко вниз, то есть каждый день промедления значительно снижает вероятность успеха. А далее идет третий этап, когда вероятность опять же снижается постепенно, но она находится на ничтожно низком уровне.

Казалось бы, все просто — как только игрок прекратил играть, нужно сразу взаимодействовать с ним для реактивации. Но такой подход не работает. Ведь у каждой реактивации есть своя стоимость: это или потраченное время менеджера, или стоимость бонуса. Если реактивировать каждого клиента через четыре дня неактивности, бизнес не принесет прибыли, более того, выяснится, что далеко не каждого клиента нужно было реактивировать.

У каждого игрока свой жизненный цикл. Один человек делает ставки только по понедельникам, после чего всю неделю отдыхает. А другой — делает ставки каждый день. В этом примере, если предложить первому человеку бонус, поскольку он не делал ставки несколько дней, то очевидно, что это поспешный вывод. Скорее всего, он бы сделал очередную ставку и без бонуса в следующий понедельник. Если предложить ему бонус, он согласится, но маржинальность бизнеса уменьшится.

В случае со вторым игроком, четыре дня неактивности — это, возможно, уже много, поскольку игрок мог начать делать ставки у другого букмекера. Человек делает ставки каждый день, для него четыре дня простоя — это целая вечность, поэтому с таким клиентом необходимо было связаться уже через день, чтобы сохранить высокую вероятность успешной реактивации.

Как показывает практика — люди не очень любят работать

«Данный пример наглядно иллюстрирует необходимость индивидуального подхода к каждому клиенту. Только представьте себе, какой это объем ручной работы для менеджера. А как показывает практика — люди не очень любят работать. Соответственно, рутинная работа будет делаться в лучшем случае через раз, а компания будет терять деньги», — заключил эксперт.

Кроме того, г-н Бут сообщил, что на сегодняшний день вопрос удержания клиентов стоит более остро, чем вопрос привлечения. При этом по статистике стоимость удержания клиентов значительно дешевле, чем привлечения новых клиентов.

Насколько развиты сейчас нейронные сети в букмекерстве?

Российские букмекеры начинают осваивать эти технологии, однако пока они находятся, скорее, на начальном уровне исследований.

«Начали использовать нейронные сети и машинное обучение в 2020 году, переписали некоторые внутренние аналитические инструменты. Что-то стало работать быстрее, появилось пространство для более точных вычислений и большей оперативности. Довольны результатами, планируем продолжать«, — рассказали «Рейтингу Букмекеров» в БК «Балтбет».

В БК «1x ставка» сообщили, что нейронные сети находятся в списке технологических инноваций. В компании отметили, что работы по их внедрению проходят не так быстро, как хотелось бы, но постоянно ведутся работы по оптимизации.

« У нас есть штат математиков и дата-сайентистов, которые применяют машинное обучение и в трейдинге, и в проектах по анализу эффективности рекламы. Качественный CRM также невозможен без машинного обучения», — подчеркнули в БК «Фонбет».

По мнению Романа Бута, новые технологии в работе в основном применяют иностранные компании, в России и СНГ уровень технологического прогресса отстает. При этом эксперт отметил, что на объективность информации влияет такой фактор, как нежелание большинства компаний делиться информацией о том, как устроена их внутренняя кухня.

«И у нас, и на западе это направление просто меганедоразвито, если сравнивать игорный бизнес с теми же биржами или лучшими примерами e-commerce. Достаточно принять, что пока что это будущее, к которому многие стремятся и идут, но наша индустрия очень слабо консолидирована, каждый пытается сделать свою платформу, не думая о том, что платформа, сделанная под собственное оперирование (B2C), просто непродаваема», — заявил Сергей Ефименко.

Эксперт также отметилл, что за такие затраты на содержание собственной разработки (от €200 тыс. в месяц) можно позволить в наши дни практически любое B2B решение, которое будет дешевле и эффективнее.

«Намного дешевле и эффективнее как в той же авиации, консолидировать усилия, оставив несколько наиболее успешных кейсов, и инвестировать в их развитие. Иначе просто нет смысла в фундаментальных исследованиях и раздувании и без того огромных разработчицких бюджетов на то, что в итоге зачастую намного примитивнее, чем существующие B2B решения. Поэтому я вижу в будущем развитие таких технологий именно в B2B рынке, либо же в случаях огромных гигантов закрытого типа», — заключил эксперт.

На сегодня нейронные сети у букмекеров пока не получили широкого применения. Но в компаниях о них знают и пробуют внедрять. С каждым годом объемы внедрения становятся все больше, а это значит только одно. В скором времени выжить без подобной разработки в букмекерском бизнесе будет нелегко, если вообще возможно. Ну а игрокам предстоит «соперничать» не с человеком, а с искусственным интеллектом в стремлении разорить букмекера.

ТОП онлайн казино с моментальными выплатами:
  • РОКС Казино
    РОКС Казино

    1 место из-за огромных бонусов и Джекпота 100 млн!

  • СОЛ Казино
    СОЛ Казино

    Приветственный бонус 30 000 руб + за каждый депозит до 300 000 руб!

  • ПИНАП Казино
    ПИНАП Казино

    Ретро-казино с огромными бонусами!

  • ФРЭШ Казино
    ФРЭШ Казино

    Свежий дизайн и моментальные выплаты!

Добавить комментарий