聽聽英國體育博彩公司Strategy創始人安德烈亞斯·庫科里尼斯（Andreas Koukorinis）的話，你會認為足球比賽是地球上最可預測的事件之一，這是情有可原的。”它們持續時間短，可重覆，有固定的規則因此，如果你觀察10萬場比賽，就可以找出一些模式。”

Koukorinis公司的使命很簡單：找到這些模式並從中賺錢。stratage要麼將收集到的資料**給專業賭徒和博彩公司，要麼保留這些資料並自己下註。為了資助這些賭註，這家公司正在為一家銀行籌款£2500萬（3200萬美元）的體育博彩基金，它的定位是作為傳統對沖基金的投資替代品。換句話說，Strategy希望有錢人把錢給Strategy。該公司將利用其專有資料進行賭博，如果一切按計劃進行，每個人最終都只會富裕一點點。

這是一個耳熟能詳的故事，但這一戰略卻為這一領域增添了一點額外的東西：人工智慧。

目前，該公司利用分佈在全球各地的人力分析師團隊，對其押註的各類體育聯賽進行彙報。這些資訊結合了各種博彩公司提供的關於賠率的詳細資料，使Strategy比普通賭客更具優勢。但是，在未來，它希望計算機為它做分析。它已經使用機器學習來分析一些資料（例如，找出下註的最佳時間），但它也在開發人工智慧工具，可以實時分析體育賽事，得出有助於預測哪支球隊獲勝的資料。

Strategy使用深度神經網路來完成這項任務，這項技術也吸引了矽谷最大的公司。它非常適合，因為這是一個非常適合分析大量資料的工具。正如Koukorinis指出的，在分析體育運動時，有很多資料可以借鑒。該公司的軟體目前正在吸收數千小時的體育器材，向它傳授失敗和成功的模式，最終目標是創造一種人工智慧，它可以在電視直播上同時觀看一系列六個不同的體育賽事，同時提取真知灼見。

不過，目前的戰略是從小事做起。它只關註一些運動（足球、籃球和網球）和一些指標（比如足球中的進球機會）。在該公司倫敦辦事處，有大約30名員工，包括前銀行家和程式設計師，我們看到了足球比賽中初出茅廬的神經網路。在螢幕上，輸出類似於您可能從自動駕駛汽車的實時提要中看到的內容。但電腦掃描前方道路時，並沒有突出顯示停車標誌和行人，而是在茲拉坦·易卜拉希莫維周圍畫了一個方框ć 當他沖向球門，拖住防守隊員。

Strategy的人工智慧透過觀看比賽的標準廣播源進行計算(贊成者：很容易接近。缺點：它必須學會不分析回放。）它跟蹤球和球員，根據球衣的顏色確定他們所在的球隊。球場的線條也被突出顯示，所有這些資料都被轉換成整個比賽的2D地圖。從這個觀點來看，該軟體研究比賽就像一個扶手椅一般：它確定什麼是它認為的進球機會，或時刻的球員配置尋找合適的人採取了投籃和得分。

“足球是一項得分很低的比賽，你需要關註這些指標來做出預測，”Koukorinis說如果在前鋒前面有11人在30碼外射門，最後射門，是的，這在電視上看起來很壯觀，但對我們來說並不令人興奮。因為如果你重覆100次結果就不一樣了。但是如果你讓梅西在場上跑動，他和守門員一對一，那麼轉化率是80%。我們看看是什麼造成了這種局面。我們試圖消除隨機性，看看球隊在他們努力做的事情上有多出色，這就是創造進球機會。”

很難說計算進球機會是否是給球隊排名的最佳方式。stratage說，這是一個受到職業賭徒歡迎的指標，但他們和公司在決定如何下註之前，會將它與許多其他因素進行權衡。Strategy還指出，其人工智慧識別的機會與人類發現的機會並不一致。現在，計算機大約有50%的時間都能正確執行。儘管如此，該公司表示，其目前的投註模式（該公司開發的投註模式適用於足球，但也適用於籃球和網球）是正確的，足以使其獲得穩定的回報，儘管他們不會分享準確的數字。

目前，Strategy的大部分資料都是關於進球機會和其他指標的，這是一種老式的方法：使用一個由65名分析人員組成的團隊，他們編寫詳細的比賽報告。該公司的人工智慧將使這一過程自動化，並大大加快速度(然而，有些形式的資料收集仍然依賴於人類。

該公司經紀人的一項關鍵任務是在正式宣佈之前確定一支球隊的首發陣容(Koukorinis說，這是賽前投註賠率的一個主要驅動因素，提前知道有助於你戰勝市場。）獲得這類資訊並不容易。這意味著在俱樂部尋找資源，建立關係，認識合適的人在比賽日打電話。聊天機器人還不能勝任這項工作。

不過，機器視覺實際上只是Strategy人工智慧商業計劃的一個要素。它已經將機器學習應用到賭博的更為平凡的方面，比如在任何特定的市場中找出下註的最佳時機。在這方面，該公司的做法與許多其他對沖基金並無不同，幾十年來，對沖基金一直在利用機器學習想出新的交易方式。大多數基金將人類分析與計算機專業知識相結合，但至少有一個基金完全由人工智慧產生的決策來運作。

然而，簡單地增加更多的計算機並不總是成功的祕訣。有資料顯示，如果你想最大限度地利用自己的資金，最好只投資於標準普爾500指數中表現最好的股票；而不是註冊人工智慧對沖基金。這並不是stratage旗下的體育博彩基金將提供良好回報的最佳跡象，尤其是在此類基金已經存在爭議的情況下。

2012年，英國公司Centaur Holdings成立的一家體育博彩基金在成立兩年後就倒閉了。在向投資者承諾15%至20%的回報率後，它損失了250萬美元。在批評者看來，這樣的操作只是借用了傳統基金的外衣，讓賭博看起來更像投資。

金融研究公司AltFi的董事大衛•史蒂文森（davidstevenson）對《邊緣報》表示，這些基金本質上沒有問題，但它們需要被視為自己的類別史蒂文森說：“我並不特別懷疑，如果你喜歡運動和一點賭博，（投資一家）會很有趣。”但不要用‘投資’這個詞來形容它，因為從本質上講，投資必須是你可以長期預測的東西。”

史蒂文森還指出，那些成功的人工智慧對沖基金——那些“在其生命的一英寸內折磨數學”以尋求微小但可預測的利潤——傾向於根本不尋求外部投資。他們寧願把錢留給自己。”他說：“我用一大勺鹽來處理大多數把縮寫詞‘AI’和‘投資’結合起來的事情。”。

Strategy的人工智慧是否能提供能讓體育賽事如潮水般可預測的見解還有待觀察，但該公司在人工智慧方面的投資確實還有其他用途。首先，它可以吸引投資者和客戶在賭博領域尋找優勢。它還可以自動化目前由公司員工完成的工作，並降低成本。與其他使用人工智慧的企業一樣，這些較小的收益可能被證明是最可靠的。畢竟，小而可靠的收益是一筆好的投資。