Breve descrizione

FootBet.AI è una soluzione per il calcioscommesse basata su modelli statistici e di machine learning per   predire con un eccezionale win score i risultati dei vari tipi di giocate dalle più semplici come Goal/NonGoal, Doppia Chance e macro risultato della partita (1, X o 2) alle più difficoltose come Under/Over >/< 2.5, risultato esatto della partita (es. 3-1).

La piattaforma (ideata da appassionati esperti sul mondo dati , pioniere da oltre trent’anni su molte delle tecnologie migliori delle aree Big Data & Analytics, AI e Database SQL e NoSQL) non solo offre un’applicazione che sfrutta le migliori soluzioni e metodologie dei contesti tecnologi poc’anzi citati ma fornisce agli abbonati formazione e supporto online sulle migliori strategie e tecniche di gioco testate sul campo (adatte a budget anche limitati e a persone con differenti livelli di propensione al rischio/speculazione), indipensabile per essere più vincente: il connubbio tra le analisi del software (statistiche e di inteligenza artificile), le strategie di gioco e l’analisi umana supportata da dashboard analitici ed interattivi molto accurati, ed altro di cui parleremo più avanti, massimizza le potenziali vincite esaminando velocemente tutti gli aspetti che possono incidere sul risultato di una partita, salvo naturalmente alcuni fattori imprevedivili come infortuni, decisioni arbitrali o sfortuna per la palla che non vuole proprio entrare 🙂 .

Come è costruito il sistema

Per la nostra lunga esperienza da esperti di analisi dati l’AI da sola, per il contesto delle scommesse sportive, presenta dei limiti sulla precisione che possono avere gli algoritmi di machine learning (ML), l’AI però è molto utile a determinare i pesi (importanza) che hanno dei parametri semplici o elaborati (come statistiche complesse) e a individuare gruppi di partite con gli stessi esiti per tipo di giocata che presentano decine di parametri simili che fanno presumere che su una nuova partite da giocare si possano presentare gli stessi risultati del gruppo in cui questa partite ricade in virtù dei valori dei suoi parametri; i limiti del ML nelle scommesse sportive derivano dal fatto che queste sono un caso d’uso molto complesso ed in cui lo storico ha un’attendibilità limitata per lunghi periodi, in quanto le squadre cambiano velocemente (d’anno in anno e anche più frequentemente: a metà stagione o prima ancora, soprattutto se cambia l’allenatore) ed i modelli di ML per funzionare bene hanno bisogno di addestrarsi su considerevoli volumi di dati paragonabili tra loro e campionati differenti (troppo differententi tra loro per livello, competitività, etc.) non è opportuno confrontarli assieme se non tramite la creazione di coefficienti comparativi.

Tra l’altro già all’interno delle problematiche ben gestibili con algoritmi di ML le tecniche più recenti non fanno lavorare da solo un singolo tipo di algoritmo (anche se singolarmente è il migliore), ma in molti tipi di situazione (casi d’uso) vengono usate diverse tecniche dette di “ensemble mode” (modalità d’insieme) dove appunto un problema di ML è risolto da una sequenza o combinazione di algoritmi di ML e in diversi casi ogni modello prova a correggere gli errori delle predizioni (output) del precedente.

C’è da dire poi che oggi si abusa dei termini ML ed AI, si reclematizza che ogni applicazione usa l’AI quando poi moltissimi tipi di applicazioni o le loro funzionalità principali, per la loro natura, non sono assolutamente adatte ad essere trattate con il machine learning.

Nel sistema, per chi lo desidera, oltre a vedere il pronostico d’insieme/embedded (complessivo e definitivo) sarà possibile consultare quelli prodotti da altre tecniche (come quelle statistiche, a regole dettate dall’esperienza, fattori motivazionali, etc.) in modo tale da accrescere la consapevolezza dei nostri clienti.

Per gli amanti del calcio a tutto tondo il sistema fornisce anche interessanti informazioni sulle federazioni/paesi e club del panorama calcistico internazionale.

Le varie KPI (Key Performance Indicator) e pronostici sia statistiche che generati dagli algoritmi previsionali di machine learning prendono in esame (fanno apprendimento su) numerosissimi parametri della stagione in corso e dei 3 anni precedenti (in taluni casi 5 anni) relativi alle partite disputate dalle squadre del panorama europeo, focalizzandosi sui club contendenti e soppesando i valori dei dati raccolti e degl’indicatori prodotti principalmente sulla base dei gruppi (cluster) di parite simili individuati e delle differenze di seguito indicate tra le due squadre avversarie.

Le principali categorie di dati esaminati sono:

• Ranking UEFA e/o FIFA delle squadre
• Ranking UEFA e/o FIFA del Paese di appartenenza delle squadre;
• Categoria di appartenenza (Serie A, Serie B, eccetera) e posizionamento in classifica;
• Stato di forma fisica delle squadre (statistico e rapportato alla forza delle avversarie affrontate);
• Livello di produttività offensiva o efficienza difensiva (statistico e rapportato alla forza delle avversarie affrontate);
• Il fattore motivazionale (derivante soprattutto dall’essere o meno in corsa su taluni obiettivi e alle aspettative legate al pedigree/blasone storico del club);
• Priorità contingenti in caso di partite ravvicinate riguardanti differenti competizioni ed obiettivi e recupero fisico dei giocatori;
• Il fattore campo: casa, fuori casa, neutro o derby (cittadino o per rivalità storica);
• Quote offerte dai principali brokers;
• Fase della stagione/torneo.

Per il tipo di giocate più complesse viene usato uno degli approcci rilevatosi più efficace per ottenere le migliori previsioni (riguarda l’analisi degli Expected Goals che si basa soprattutto su dati granulari di produttività offensiva ed efficienza difensiva delle squadre: numero medio di tiri dentro e fuori lo specchio della porta, numero di azioni, calci d’angolo, punizioni, falli, etc.).

La soluzione si basa su un moderno database alimentato con statistiche sulle squadre a livello di campionati sia nazionali che di coppe europee (Champions League, Europa League e Conference League). Il database è organizzato come un datawarehouse seguendo le migliori pratiche per lo sviluppo di sistemi analitici e di AI. I dati sono costantemente aggiornati dopo ogni turno di partite (sia infrasettimanale che del fine settimana).

L’interfaccia applicativa è di tipo analitico avanzato, ma al tempo stesso molto semplice da usare per navigare velocemente tra i dati del sistema. L’utente può disporre di un gran numero di dashboard con preziose analisi interattive che consentono sia di avere una visione d’insieme del panorama calcistico, di fare un’analisi in profondità di una singola partita, che e sopratutto di individuare le migliori occassioni su cui scommetere tra tutte le parite nel palinsesto delle competizioni gestite dal nostro sistema: squadre più o meno in forma o le partite migliori su cui scommettere una o più tipi di giocata (1X2, risultato esatto, Goal/No Goal, Over 2.5, etc).

Attualmente il sistema, oltre alle coppe europee, gestisce utilizzando un ampio e approfondito patrimonio informativo (fatto di statistiche semplici e complesse e parametri per il ML) nuna trentina di campionati nazionali europei delle massime serie (A e B o Ligue 1 e 2) appartenenti alle 25 federazioni/paesi più importanti secondo il ranking UEFA (25 di Seria A e 6 di Serie B); inoltre gestisce le sempre più seguite Saudi Professional League (Arabia) e Major League Soccer (USA). Con un livello di dettaglio inferiore (es. solo esiti e quote della partita, e non statistiche sulla partita come tiri nello specchio, azioni, calci d’angolo, etc.) gestisce un’altra quindicina di campionati (soprattutto serie cadette) elaborandone indicatori/KPI e previsioni meno precise perchè basare su un numero di parametri inferiori, ma comunque utili ad analizzare competizioni meno importanti o incontri di coppe nazionali. Il sistema dipone inoltre di informazioni basilari (come nazionalità, nome in varie lingue, campionato di riferimento e ranking UEFA/FIFA) per altre centinaia di squadre con le quali arriva a gestire oltre 2.300 squadre. In futuro saranno trattate altre competizioni anche al di fuori del Europa, il che sarà utile per analizzare i pronostici della nuova competizione di “Coppa del mondo per Club FIFA”.

La soluzione gira in cloud e, al momento, l’interfaccia evoluta dell’utente può essere utilizzata solo dallo schermo di un PC, di un notebook o di un tablet: ciò perché i dashboard e le analisi interattive del programma sono molto ricche d’informazioni e grafici di dimensioni ben leggibili per meglio guidare l’utente nelle scelte delle scommesse da fare, facilitato anche da report cha danno una migliore visione d’insieme e un miglior colpo d’occhio.