Pri prirejanju tekem ni nič novega pod soncem
Ko gremo v leto 2025, bo prostor integritete pri športnih stavah pripravljen izkoristiti nenehen napredek umetne inteligence in analitike podatkov, zaradi česar sta odkrivanje in preprečevanje prirejanja izidov učinkovitejša kot kdaj koli prej. Ker podatkovni ekosistem še naprej raste in se tehnologija razvija, se bo Sportradarjev pristop prilagodil, pojasnjuje Jack Kennedy, podpredsednik boja proti vnaprejšnjemu dogovoru o tekmah, s poudarkom ne le na izboljšanju spremljanja trga stav, temveč tudi na razširitvi njegove vloge pri podpiranju zbiranja obveščevalnih podatkov in izboljšanju skladnosti z zakonodajo v celotni industriji.
Kako se spreminja prostor integritete, ko gremo v leto 2025?
Svet prirejanja tekem se nenehno razvija. Izziv je ostati na tekočem z najnovejšimi trendi, da zagotovimo, da kot tehnološko podjetje nenehno napredujemo in imamo ustrezno podatkovno infrastrukturo in vire, da sledimo tempu napredka. Pri prirejanju tekem ni nič novega pod soncem. Pogosto vidimo, da se skozi leta pojavljajo isti liki, vendar je prilagajanje spremembam v pokrajini vedno pomembno. Kot se bomo verjetno dotaknili kasneje, obstaja povečano zanašanje na stavne podatke operaterjev, zato moramo še naprej graditi te odnose, pretok informacij pa je ključen. Največji izziv je, da zaradi zaupnosti tekočih preiskav operaterji včasih težko dobijo povratne informacije od športnih zvez, kar povzroča težave. Ti primeri zahtevajo čas, so zapleteni in zagotoviti morate, da operaterji razumejo dejstvo, da so njihovi podatki, ki se uporabljajo v korist teh primerov, za zaprtimi vrati za pozitivne spremembe.
Kakšno je razmerje med zaznavanjem sumljive dejavnosti, ki ga zdaj analizira umetna inteligenca, v primerjavi s človeškim nadzorom?
Ne gre toliko za to, da ta ujemanja zazna umetna inteligenca in ta ujemanja zaznajo ljudje. Pravi razlog, zakaj je tehnologija vzpostavljena, je, da komponenta AI podpira človeško analizo. Spremljamo na stotine tisoč tekem na leto in model umetne inteligence je tam, da tako rekoč loči zrnje od plev in identificira majhno podmnožico potencialno sumljivih tekem, ki zahtevajo nadaljnjo človeško analizo. Naš univerzalni sistem za odkrivanje goljufij (UFDS), sistem, ki smo ga zgradili pri Sportradarju, obdeluje podatke, pridobljene od številnih operaterjev, od večjih do lokalnih operaterjev. Sistem zaužije vse podatke o stavah, model umetne inteligence pa je tam, da prepozna sumljive stavne dejavnosti – naj gre za trge pred tekmo z veliko spremembo kvot, povečan promet na določenem stavnem trgu ali na stavnih trgih v živo, povečan promet ali odstopanje kvot od pričakovanih ravni. Umetna inteligenca in sistem opozarjanja sta v bistvu namenjena označevanju tekem, ki zahtevajo nadaljnjo človeško analizo.
Model AI je bil odličen dodatek, saj se nenehno uči, izboljšuje in zaužije podatke iz več virov. Dela stvari, ki jih lahko počnejo ljudje, z veliko večjo hitrostjo, vendar bo vedno obstajala potreba po človeški analizi. Močne stave ne kažejo vedno na sumljive stave. Obstajajo različni razlogi za močne stave. Na primer, ko smo prišli iz pandemije in so se športi v živo znova začeli, je prišlo do situacij, ko so bili veliki sklopi igralcev izključeni. Obstajajo tudi drugi primeri, ko je bila ekipa opažena med potovanjem na tekmo na letališču, več zvezdnikov pa ne potuje. To so bile celo situacije, ko je ekipa začela z 10 igralci in je bila prisiljena igrati drugega vratarja na prostem. Vse to so primeri, ki zahtevajo človeško analizo za razlikovanje med zakonitimi in sumljivimi stavami.
Ali je vsaka globalna športna dejavnost deležna enake stopnje nadzora ali je računalniška moč UFDS bolj ciljno usmerjena od tega?
Ena največjih stvari pri modelu strojnega učenja in povečani uporabi umetne inteligence pri našem spremljanju je zmožnost spremljanja na način konji za tečaje. Vsak šport ima svojo dinamiko stav. Različni trgi so priljubljeni v nogometu in košarki, odbojki in tenisu. Model AI je tam, da pomaga zagotoviti, da se vsak šport spremlja na način, ki je povezan s tem, kako je bil prej manipuliran, ker se model strojnega učenja nenehno uči iz naše človeške ocene. To je nabor podatkov, s katerim deluje, tako da lahko zagotovi, da se vsak šport ocenjuje na podlagi posameznih dejavnikov tveganja, ki so bili opaženi v preteklosti. To je ena največjih prednosti modela – da lahko razlikuje med različnimi športi – in ena od velikih prednosti Sportradarja, ki deluje kot ponudnik podatkov in ekosistem, pomeni, da imamo dostop do velikih podatkovnih virov o širokem naboru športov. To nam daje možnost, da na vsak šport gledamo individualno.
Imamo ekipe analitikov, ki so posvečene določenim športom. Če odgovorim na vaše vprašanje, da, vsak šport dobi svojo vrsto pozornosti, ampak zato, ker se uči iz človeškega vedenja in naših prejšnjih razvrstitev tekem. Za športe, kot sta nogomet in košarka, kjer je bilo prej zabeleženih večje število sumljivih tekem, je sistem seveda bolje opremljen, ker ima več podatkov za delo.
Govorili ste o vlogi Sportradarja pri določanju in nato potrjevanju zakonitih stav od sumljivih stav. Kaj pa izvršilni ukrep?
Sportradar podpira tri različna področja. Prva je preventiva in imamo dobro opremljene ekipe za izobraževanje o integriteti in preventivo. To so ljudje, ki imajo izobrazbo in imajo prilagojeno gradivo, ki pomaga igralcem, sodnikom ali drugim zainteresiranim stranem v športu prepoznati pristope dogovarjanja izidov in kako jih prijaviti, kar pogosto ni tako enostavno, kot se sliši. Potem je tu še komponenta zaznavanja in tu nastopi UFDS. Ko sistem označi močne stave, bo analitik izvedel začetni pregled. Če ne vidijo nobenih takojšnjih dejavnikov, da bi ugotovili, zakaj je prišlo do močne pridobivalne dejavnosti, bomo izvedli nadaljnje raziskave, podatke pa bo potrdila ekipa znotraj Sportradarja. To zagotavlja, da so časi zadetkov točni, da je sistem pravilno zabeležil vse rdeče kartone itd. Nato se pošlje zahteva lokalnemu strokovnjaku s seznamom vprašanj, ki naši ekipi analitikov posreduje vse razpoložljive informacije. Ali so bile na primer kakšne lokalne govorice? Je bila pred tekmo kakšna dodatna ekipna novica? Na lokalnem radiu se pogosto govori o stvareh, ki jih analitiki težko najdejo z mize. Ta naslednji niz vprašanj se pregleda in ko bodo podatki potrjeni in preverjeni, bodo skupaj prišli do odločitve o tem, ali je stavno dejavnost mogoče razložiti z razumnimi dejavniki.
Imamo visok prag, zato vsako stavno dejavnost obravnavamo na več načinov, da zagotovimo, da ni zakonitega razloga za stavno dejavnost. Ko je ta prag dosežen, se zadevni športni zvezi pošlje poročilo, v katerem so opisani ciljni stavni trgi, zakaj ugotovimo, da so stavne dejavnosti nepravilne in različni drugi dejavniki. Naveden je tudi v podatkovnem dodatku – stvari, kot so ligaška razpredelnica, glosar stavnih izrazov in kakršni koli prejšnji sumi o vpletenih ekipah ali igralcih. To poročilo vsebuje informacije, s katerimi lahko zveze ukrepajo sami, pristop pa je potrdilo športno razsodišče. Potem pridem do tretjega stebra – akcije. V naši ekipi za boj proti prirejanju izidov izidov imamo predano ekipo obveščevalnih analitikov in preiskovalcev, ki prihajajo iz različnih poklicnih okolij. Na primer, vodja operacij integritete Sportradarja je 10 let delal v obveščevalni službi mornarice. Ta ekipa je ustanovljena tako, da če športna zveza nima infrastrukture, da bi sama preiskala dejavnost prirejanja izidov in ne more dodati več konteksta k da/ne v poročilu o spremljanju stav, je naša ekipa tam, da podpre. Imamo namenske obveščevalne podatke, odnose s partnerji organov kazenskega pregona, podatkovne sisteme, ki jih lahko uporabimo za pomoč pri ustvarjanju slike za zvezo in jim na koncu pomagamo graditi proti sankcijam, ker je to največje odvračilno sredstvo.
Rad mislim, da imamo vse pokrito, tako da se lahko tudi partnerji z najmanjšimi sredstvi obrnejo na strokovno znanje Sportradarja in jim lahko pokrijemo toliko, kolikor želijo. Druga možnost je, da jim lahko zagotovimo dopolnilno pomoč, če želijo stvari obdržati v hiši.
Kako pogosto ti primeri vodijo do sankcij?
Rezultat dela, ki smo ga opravili v storitvah integritete, je 900 športnih sankcij in 73 kazenskih obsodb. Ne moremo ogroziti nobene tekoče preiskave, vendar nekateri prejšnji in javni primeri vključujejo veliko podporo, ki smo jo zagotovili UEFA v primeru prirejanja tekem, v katerega je vpleten albanski klub KF Skënderbeu. Zagotovili smo precejšnjo količino obveščevalne podpore in če boste prebrali primer, boste videli, da se uporabljajo naša poročila. Klub je bil izključen iz evropskih tekmovanj za 10 let in kaznovan z milijonom evrov kazni. Prav tako smo bili močno vpleteni v primer FIFA z ganskim sodnikom Josephom Lampteyjem. Prva identifikacija je prišla od naše ekipe in tudi pri tem smo bili vključeni v obveščevalne službe. Lahko bi jih še veliko več.
Kako usklajujete cilje operaterjev s cilji športnih organizacij, državnih organov, nacionalnih platform in organov kazenskega pregona?
Na srečo so vsi usklajeni, saj je prirejanje izidov negativno za vse te različne organe – operaterje stav, športne zveze, organe pregona. To je pozitivno – vsi želijo vleči v isto smer. Zaradi položaja Sportradarja smo zelo blizu izvajalcem stav in športnim zvezam in zavedamo se, da smo zaradi tega edinstveni v teh okoliščinah. Zato je Sportradar najboljši pri vprašanjih integritete zaradi položaja podjetja v podatkovnem ekosistemu. Kot priznanje za to smo pred nekaj leti ustanovili Sportradar Integrity Exchange, brezplačno pobudo za pridružitev operaterjem stav, ki ima zdaj več kot 100 v tem omrežju. V bistvu gre za mrežo izmenjave informacij o morebitnih sumljivih stavah. Operaterjem omogoča izhod v Sportradar in druge operaterje ter vhod v športne zveze. Podatki ponudnikov stav so temeljni pri športnih in kazenskih preiskavah. Sportradar je v središču tega in mi omogočamo to povezavo, ker številne športne zveze ne vedo, kje naj začnejo pridobivati informacije od operaterjev stav, zato je ta izmenjava integritete velik del tega. Seveda vedno spoštujemo zaupnost izmenjave informacij.
Kako bo Sportradar leta 2025 izboljšal svojo ponudbo storitev integritete?
Ogledali si bomo razvoj izdelkov in kako uporabljamo AI zunaj prostora za spremljanje stav. Kako lahko še naprej uporabljamo najnovejše tehnologije za pomoč pri izboljšanju rezultatov naših partnerjev, zlasti v obveščevalnem prostoru? To ne pomeni, da bo AI uporabljen za izvajanje naših obveščevalnih podatkov in analiz, vendar nam bo pomagal prebaviti različne vire v hitrejšem časovnem okviru. To smo dosegli na strani spremljanja stav, svojo pozornost pa bomo še nekoliko usmerili na obveščevalni vidik. V Sportradarju bomo še naprej krepili podporo, ki jo zagotavljamo regulatorjem, tudi v odgovornem igralnem prostoru, ki je le en element regulativnega okolja, kjer uporabljamo tehnologijo za reševanje izzivov. Znotraj boja proti prirejanju izidov izidov izidov in zunaj njega so različne tarče, vendar je zame vse v nenehnem prilagajanju in sodelovanju z operaterji stav. Operaterje želimo pripeljati globlje v ekosistem in ustvariti bolj neposredne pogovore med operaterji stav in športnimi zvezami. Podpora, ki jo lahko zagotovimo na področju boja proti prirejanju izidov tekem, je v veliki meri namenjena športnim zvezam, vendar bomo preučili, kaj lahko še zagotovimo operaterjem stav, ko želimo graditi na teh odnosih.
