Algoritmi predittivi: impatto sui Risultati di Ricerca

Questo non solo aumenta la soddisfazione dei clienti, ma può anche portare a profitti maggiori. Per gli scommettitori, l’IA offre la possibilità di fare previsioni più accurate e di sviluppare strategie di scommessa più sofisticate. Utilizzando algoritmi predittivi e sistemi automatizzati, gli scommettitori possono ridurre il rischio di errori e migliorare le loro probabilità di successo. Inoltre, l’IA può aiutare a gestire meglio il bankroll e a prendere decisioni più informate, migliorando l’esperienza complessiva di scommessa. Infine, l’IA può offrire nuove opportunità di innovazione nel settore del betting sportivo, portando a nuovi prodotti e servizi che migliorano ulteriormente l’esperienza degli utenti. In sintesi, l’intelligenza artificiale sta trasformando il betting sportivo, offrendo vantaggi significativi sia per i bookmakers che per gli scommettitori.

Uno script Python è un algoritmo, un albero decisionale è un algoritmo, una ricerca binaria è un algoritmo. Prima di addentrarci nei dettagli degli algoritmi e modelli, è importante comprendere la tassonomia di tali concetti. I falsi allarmi di elettrocardiografi e altri dispositivi di monitoraggio del paziente costituiscono un serio problema nelle unità di terapia intensiva. Il rumore prodotto dai falsi allarmi disturba il sonno dei pazienti e un’elevata frequenza di falsi allarmi impedisce al personale clinico di riconoscere gli avvisi reali. Ai partecipanti di “PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge” è stato affidato il compito di sviluppare algoritmi in grado di distinguere tra veri e falsi allarmi in segnali registrati dai dispositivi di monitoraggio delle unità di terapia intensiva. Gli algoritmi hanno prodotto una true positive rate (TPR) e una true negative rate (TNR) del 92% e dell’88% rispettivamente.

Con tecniche simili sono possibili applicazioni in molti problemi di controllo basato su sensori. La cluster analisi, o clustering, è in grado di rilevare similarità strutturali tra le osservazioni di un dataset attraverso l’assegnazione di un insieme di osservazioni in sottogruppi (cluster) di elementi tra loro omogenei1. Il clustering è un metodo di apprendimento non supervisionato, e una tecnica comune per l’analisi statistica dei dati. Secondo Michael I. Jordan, le idee dell’apprendimento automatico, dai principi metodologici agli strumenti teorici, sono stati sviluppati prima in statistica24.

Durante la Coppa del Mondo del 2022, diverse IA avevano previsto che il Brasile avrebbe vinto il torneo sulla base di dati storici e prestazioni recenti, ma Il risultato finale ha dimostrato che fattori umani e imprevedibili possono alterare le probabilità. L’intelligenza artificiale raccoglie dati da più fonti, tra cui statistiche storiche delle partite, notizie sportive, prestazioni dei singoli giocatori e fattori esterni come il meteo. Questi sistemi non si limitano a scandagliare la cronologia di gioco; analizzano il comportamento di navigazione, i dati demografici e persino i pattern temporali per definire cluster di utenti simili. È così che nascono offerte e promozioni calibrate al millimetro, veicolate al momento giusto e nel contesto giusto – un approccio che ha rivoluzionato engagement e retention.

Per esempio, nei mercati live, i software di tracking associati ai dati biometrici e posizionali dei giocatori permettono di generare nuove quote ogni pochi secondi. Questo processo avviene in automatico ma vi è sempre una supervisione per garantire che eventuali anomalie non provochino disallineamenti problematici. Nel far west digitale delle scommesse, i sistemi antifrode rappresentano i nuovi sceriffi, armati di algoritmi invece che di revolver.

Oltre alla previsione dell’esito degli eventi, gli algoritmi vengono utilizzati anche per costruire mercati secondari o speciali, come il numero di cartellini durante un match, i goleador, le scommesse in-play, e altri eventi collaterali. In queste applicazioni, la dimensione algoritmica consente di elaborare scenari multipli su base micro-statistica, trasformando dinamiche marginali in nuove opportunità di scommessa. Gli algoritmi predittivi si fondano sull’analisi empirica di dati storici e in tempo reale. Nello specifico, esaminano una moltitudine di variabili quali statistiche delle squadre, prestazioni individuali, condizioni metereologiche, dinamiche tattiche, eventi passati simili e fluttuazioni comportamentali degli scommettitori.

Attraverso l’analisi dei dati dei clienti, dei comportamenti di navigazione e delle interazioni precedenti, XCALLY può individuare i segnali di insoddisfazione e adottare misure preventive per migliorare la retention dei clienti. Ciò consente alle aziende di intervenire tempestivamente, offrire soluzioni personalizzate e preservare la fedeltà dei clienti. I dati ingegneristici, per esempio, derivano da sensori, strumenti e sistemi connessi di tutto il mondo. I dati dei sistemi aziendali di una società possono comprendere i dati relativi alle transazioni, i risultati delle vendite, i reclami dei clienti e informazioni di marketing. Le aziende prendono sempre più decisioni basate su dati attingendo a questa preziosa fonte di informazioni.

Il giocatore moderno – e qui lo vedo tutti i giorni nel mio lavoro – pretende un’esperienza su misura, con suggerimenti istantanei e interfacce che si adattano al suo comportamento, quasi anticipando ciò che desidera prima ancora che lo sappia. Parallelamente, la battaglia contro frodi e match-fixing si combatte con armi sempre più sofisticate, sistemi di anomaly detection e behavioral analytics che hanno ridotto i falsi positivi sotto il 5%. Questa tendenza potrebbe ridefinire le dinamiche di potere nel settore, costringendo gli operatori a cercare valore aggiunto in servizi ancillari piuttosto che nel tradizionale vantaggio informativo. Per gli operatori, l’AI rappresenta contemporaneamente un’opportunità e una sfida esistenziale.

Approfondimenti sportivi

È ampiamente utilizzato nella segmentazione del mercato, dove i clienti con comportamenti di acquisto simili vengono raggruppati per strategie di marketing mirate. Questo metodo non è solo una previsione del futuro; si tratta di prendere decisioni informate oggi basate su intuizioni guidate dai dati. L’analisi aumentatacombina l’Intelligenza Artificiale (e la Generative AI) con le capacità umane, fornendo strumenti che assistono gli utenti nelle attività di analisi e semplificando così roobet il processo decisionale. Ecco perché la diversificazione dell’uso di AI e ML in azienda può rivelarsi preziosa per mantenere un vantaggio competitivo.

Analizzando come singoli atleti o squadre reagiscono a specifiche situazioni di gioco, puoi prevedere cambi di momentum e capitalizzare su quote favorevoli in tempo reale. Inoltre, mantenere un’attenzione costante sulle quote in tempo reale offerte dai bookmaker ti consente di adattarti rapidamente ai cambiamenti delle circostanze e sfruttare discrepanze nel mercato. Le prestazioni dell’intelligenza artificiale nelle scommesse sportive sono innegabilmente impressionanti, ma non sono prive di sfide. Questo approccio consente agli scommettitori di prendere decisioni più informate, ma solleva anche interrogativi sulla sua affidabilità e sulle implicazioni etiche del fare troppo affidamento sulla tecnologia. Nel prossimo futuro, è prevedibile che i metodi predittivi si evolvano ulteriormente, integrando anche componenti cognitive tramite reti neurali artificiali capaci di apprendere complesse dinamiche psicologiche. Nonostante la sofisticazione raggiunta, nessun algoritmo può garantire l’esattezza predittiva totale.

Migliorare le Esperienze dei Clienti:

IBM Granite è una famiglia di modelli AI aperti, efficienti e affidabili, su misura per le aziende e ottimizzati per scalare le tue applicazioni AI. Impara a scegliere l’approccio giusto nella preparazione dei set di dati e nell’impiego dei foundation model. Unisciti al nostro gruppo di livello mondiale di ingegneri, ricercatori, leader di prodotto e molti altri mentre si fanno strada nell’enorme quantità di informazioni sull’AI per darti le ultime notizie e gli ultimi insight sull’argomento. Aggiorna e affina regolarmente i tuoi modelli per adattarli alle tendenze in evoluzione e mantenere la loro capacità predittiva.

Come testimonia la giornalista del New York Times Kashmir Hill nel libro La tua faccia ci appartiene (edito in Italia da Orville). Ebbene sì, i troppi pasticci e le troppe cantonate hanno prodotto l’arresto di persone innocenti. La lista degli episodi raccontati da Hill è inquietante e la giornalista ha abbandonato gli smartphone e ora usa un vecchio modello Nokia. Per ottimizzare la customer care e massimizzare l’efficienza operativa, XCALLY offre una soluzione innovativa per migliorare le prestazioni dei call center e offrire un’esperienza utente di qualità superiore.

Migliorare la customer retention sfruttando la predictive analysis

La struttura dei mercati in cui operano i bookmaker limita o amplifica l’impatto degli algoritmi. In ambiti regolamentati, come quello italiano, i vincoli normativi condizionano l’adozione di tecniche predittive particolarmente aggressive. Al contrario, in mercati più flessibili, spesso offerti da operatori internazionali, è possibile utilizzare modelli più dinamici e adattivi, meno soggetti a restrizioni metodologiche e tecniche. Particolarmente interessante è l’evoluzione dei sistemi di loyalty, che da statici sono diventati predittivi.

• Ciò è particolarmente utile quando gli esperti del settore non sono sicuri delle proprietà comuni all’interno di un set di dati.
• Da questi dati, l’algoritmo riconosce schemi che aiutano a risolvere problemi di clustering o associazione.
• I dati dei sistemi aziendali di una società possono comprendere i dati relativi alle transazioni, i risultati delle vendite, i reclami dei clienti e informazioni di marketing.
• Esse possono essere utilizzate per simulare relazioni complesse tra ingressi e uscite che altre funzioni analitiche non riescono a rappresentare.
• La trasduzione è un caso speciale di questo principio, nel quale l’intero insieme delle istanze del problema è noto durante l’apprendimento, eccetto la parte degli output desiderati che è mancante.

Al contrario invece se l’ipotesi è troppo complessa, allora il modello manifesta overfitting e la generalizzazione sarà più scarsa21. I predictive models aiutano anche a prevedere e prevenire l’abbandono dei clienti (churn) sfruttando al meglio alcuni passaggi necessari alla customer retention. Un altro utilizzo chiave dei predictive models è per identificare nuovi clienti potenziali (prospect).

Analisi predittive nell’IA è più di uno strumento futuristico; è una necessità attuale per prendere decisioni informate e pianificare strategicamente. Sebbene presenti sfide, il potenziale che detiene nella trasformazione di come affrontiamo i dati e le decisioni è immenso. Questa parte dell’articolo si concentra sui vantaggi fondamentali dell’analisi predittiva nell’ottimizzare le decisioni e le operazioni aziendali. Le industrie manifatturiere utilizzano l’analisi predittiva per la manutenzione predittiva, la gestione della catena di approvvigionamento e l’ottimizzazione dei processi di produzione, portando a una riduzione del tempo di inattività e ad un aumento dell’efficienza. Facciamo uno sguardo all’impatto dell’analisi predittiva su settori come finanza, intrattenimento e sanità, rivelando il suo ruolo trasformativo. Insieme di dati Valutare le capacità predittive del modello e ritoccare il modello come necessario.

Quello che non si dice è che queste cliniche non hanno reparti per i malati terminali, come avviene nel pubblico. E così le persone possono essere portate a credere che il privato sia di qualità superiore. E, dunque, che cosa gli diciamo di fare nell’epoca in cui le forze dell’ordine dispongono di quaranta miliardi di foto (ottenute probabilmente in modo spesso dubbio) per costruire identikit e telecamere settate per il più preciso dei riconoscimenti facciali? La tentazione di creare una vera polizia predittiva è stata ed è in parte ancora molto forte.

La Modellazione Predittiva è la fase saliente dell’Analisi Predittiva (o Predictive Analytics) che include metodologie e tecniche in grado di estrarre conoscenza da dati a disposizione per fare predizioni su dati o eventi nel futuro. La democratizzazione dell’accesso alle Predictive Analytics è resa possibile dall’ Automated Machine Learning, o AutoML, consente di sfruttare le potenzialità della Predictive Analytics senza richiedere competenze approfondite in Machine Learning. Con lo studio AI IBM watsonx.ai™, gli sviluppatori possono gestire gli algoritmi e i processi di ML con facilità. Con una strategia di up-selling invece si possono portare i consumatori a scegliere i prodotti di maggior valore aggiunto e maggior prezzo. Il consumatore però dovrà avere la consapevolezza necessaria a valutare davvero il rapporto qualità-prezzo, e questo nel commercio elettronico disintermediato da persone e luoghi di acquisto, non è facile da realizzare.

Le tecniche di outlier detection e clustering non supervisionato hanno raggiunto livelli di sofisticazione impressionanti, con metriche di precisione e recall entrambe superiori al 90%. Le fonti open data come Opta, Stats Perform e Sportradar vengono ormai affiancate da dataset proprietari, frutto di collaborazioni esclusive con club e leghe. Questo mix di dati pubblici e privati crea un vantaggio competitivo per gli operatori più lungimiranti e strutturati.