Нейрофонды, искусственный интеллект, беттинг, скаутинг. Аналитик рассказывает, каким космосом стала футбольная статистика

Интервью с Алексеем Трипутенем, в прошлом — игроком ЦСКА и «Москвы», спортивным журналистом. Сейчас он возглавляет аналитический департамент молодой компании, предлагающей несколько инновационных продуктов. Интервью с Алексеем Трипутенем, в прошлом — игроком ЦСКА и «Москвы», спортивным журналистом. Сейчас он возглавляет аналитический департамент молодой компании, предлагающей несколько инновационных продуктов.

• Чем отличается обычная статистка от интерпретированной

• Сколько стоят услуги статистических компаний

• Кто пишет коды и алгоритмы для обработки данных

• Сколько минут потребуется, чтобы найти нужного игрока по запросу клуба

• Подходил ли ЦСКА Гайч?

• Какой процент комиссии берут букмекерские конторы и биржи

• Мог ли искусственный интеллект предсказать поражение «Спартака» от «Уфы»

Основатель Si14 Виктор Копылов выучился в Новосибирске экономике, управлению, нейролингвистическому программированию и психологии. Работал в банковских и брокерских структурах, получил в Нью-Йорке образование по управлению хедж-фондами. После возвращения в Россию создал компанию, назвав ее в честь химического элемента кремния. Специализация — неэффективные рынки, требующие внедрения роботизированных торговых систем.

В середине апреля Si14 удостоилась спецприза «Рейтинга букмекеров» как проект года в области аналитики. Трипутень прилетел получить награду из Черногории, где живет постоянно, и задержался в Москве из-за проблем с авиаперелетами. Это позволило расспросить его о том, какой степени ориентированности на потребителя способны достичь обычные цифры, давно наводнившие футбольную жизнь.

— Несколько лет назад мы решили изучить рынок на предмет лучшей аналитики для профессионального футбольного клуба, — объясняет Трипутень. — Ни одно из существующих решений не удовлетворило. Дело в том, что оценка игроков и команд, сбор и интерпретация статистических данных у коммерческих компаний ориентирована на массового клиента, их решения универсальны для всех клубов. Это как средняя температура по больнице. Однако у клубов есть свое лицо, тактическая схема, философия, под которую подойдет далеко не каждый футболист из компьютерной программы, пусть даже с хорошими характеристиками.

Более того, различаются не только клубы, но и чемпионаты. Некорректно сравнивать Левандовского и Заболотного только на основании того, что оба центрфорварды. Разная специфика турниров, другой уровень партнеров, соперников, противодействия. Контекст, в котором интерпретируются данные, максимально важен, но он практически не учитывался.

— До вас?

— В общем, да. Не первый год знаком с Виктором Копыловым, его компания занималась роботизацией фондовой биржевой торговли, а потом и созданием биржи ставок на спорт. Принцип работы роботов связан как раз с интерпретацией контекста, искусственным интеллектом и big data. Учету подлежат тысячи деталей, зато высока достоверность результата. Это именно то, что мы искали.

— Сделаем привал на big data. Что это, зачем и как?

— Такие статистические компании, как Wyscout, Opta или InStat, раскладывают любой матч на действия, детали, характеристики. Сидят, условно, 22 человека где-нибудь в Молдавии или Нигерии, каждый отвечает за свой параметр или футболиста. Что-то считается вручную, что-то вычисляет компьютер — фитнес-данные, пробег и т. п. На выходе формируется объем данных по матчу, big data. Он и используется для дальнейшей обработки нашими алгоритмами.

— Покупаете?

— Да.

— Дорого?

— Каждой статистической компании, с которой работаем, платим порядка 60-70 тысяч евро в год. Их аналитики, кстати, набив руку, нередко находят работу в клубах и других футбольных структурах. У нас тоже есть ребята, прошедшие Wyscout и InStat.

— В каком виде к вам поступают данные?

— Как массив информации, в формате API. Но интерпретируем это сами. Аналитики дают задания компьютеру, он пропускает статистику через собственные математические модели.

— В чем их суть?

— Существует нейрофонд, в котором заложено четыре искусственных интеллекта. Компьютер следует заданному алгоритму и выдает решение. Допустим, требуется сравнение игроков. У нас оно включает не голое число действий на поле, а массу влияющих факторов. Пас назад, например, любой статистикой будет воспринят как пас назад. Мы различаем положительную и отрицательную активность, ведь пасы назад бывают обостряющими, если они ведут к развитию атаки. Иногда такие передачи — правильное и даже единственное решение, иногда нет. Наша модель это различает. Идеала, пожалуй, еще не достигли, но уверенно к нему идем.

— Потребители вашего продукта должны воспринимать его качество на веру?

— Мы тестировали систему без привязки к командам и именам. Интересовало, будет ли результат совпадать с реальной картиной. Совпал. Обнаружились ноунеймы, которые на поверку оказались классными игроками. До применения нашего алгоритма их полезность не бросалась в глаза.

 — При чем здесь искусственный интеллект и как он помогает в работе с футбольной статистикой?

— ИИ — технология создания программ и машин, которые могут генерировать новую информацию на основе имеющейся. Нравится нам это или нет, ИИ все активней входит в нашу жизнь. Уже сегодня он нанимает на работу, выдает кредиты, сочиняет песни и пишет романы. В спорте ИИ давно не новичок. Помню, насколько сильное впечатление произвело на меня противостояние Гарри Каспарова и шахматной машины Deep Blue. Уже тогда, в 1997-м, игра шла на равных. После технологии рванули ввысь, так что начиная с 2005 года ни один человек не выиграл у лучшего компьютерного алгоритма.

Другая важная история произошла пять лет назад. Google разработал программу, четыре раза из пяти обыгравшую чемпиона мира из Кореи Ли Седоля в древнейшую игру го. Там невозможно просчитать все ходы, логика основана не на математической вероятности, а на тактике и интуиции. Это доказало, что компьютер способен не только перебирать варианты, но и почти мыслить, обучаться в реальном времени. Единственную свою победу, кстати, чемпион объяснил компьютерным сбоем и, испытав потрясение, в 36 лет закончил карьеру.

— Каким образом вы применили все это своих нужд?

— Имея большой опыт работы с ИИ, нам оставалось лишь обеспечить его качественными данными и правильно формулировать задачи. Важно отметить: ИИ не только оценивает уже произошедшие события — матч или действия игрока. Он может просчитать идеальное развитие событий и сравнить первое со вторым. Это позволило нам сделать главное — математически описать эффективность футболиста.

Такая же модель применима к клубам и чемпионатам. В наших силах статистически описать любые из них, а также с большой долей вероятности спрогнозировать на основе исторических данных, как будет выглядеть через 5-10 лет условный чемпионат Испании и какие требования к игрокам в нем будут предъявляться.

— Насколько детальные расчеты вы производите?

— Максимально детальные. У нас полный массив информации по всем значимым футбольным рынкам, включая низшие лиги. Анализируем до 300 метрик по каждому футболисту и до 5 тысяч по команде, начиная от традиционных, заканчивая собственными уникальными. Не ориентируемся на чье-то мнение или стоимость игроков на transfermarkt. Нам не важны антропометрические данные, в алгоритме их нет. Единственный ориентир — качества игрока, его перформанс. А уже дополнением к профайлу идут возраст, рабочая нога, вес, рост, национальность и т. д.

Отдельно отмечу уникальную метрику non shot xG, позволяющую оценить влияние действий футболиста на игровую ситуацию. Насколько его пас или обводка, условно, приблизили или отдалили команду от гола. Каждый из элементов ранжируется по множеству характеристик: длине передач, точности, направлению, «импакту» (оценка количества соперников, оставленных пасом за линией мяча) и т. д. Параллельно просчитывается и суммируется с остальным характеристика предстоящего соперника и уровень ожидаемого противодействия.

По сути, наше программное обеспечение — готовая скаутинговая платформа. Мы можем не просто сказать, хороший игрок или плохой, а объяснить, в чем конкретно его слабость и сила для тех условий, в которых ему предстоит играть, с учетом специфики турниров, в которых он уже играл.

— Какие из мировых чемпионатов близки к российскому по вашим обсчетам?

— Рекомендуем клубам, с которыми работаем, обращать внимание на Чехию, Швецию, Аргентину, где интенсивность игры и количество единоборств схожи с нашей лигой. А вот футболисты из сильного, казалось бы, чемпионата Португалии в России будут адаптироваться хуже. Также обращаем внимание на соответствие былых тактических требований предстоящим. Когда летом прошлого года оценивали перспективы перехода Гайча в ЦСКА, выразили большие сомнения относительно его быстрой помощи клубу. Аргентинец не подходил под тактические требования Виктора Ганчаренко, поскольку в «Сан-Лоренсо» перед ним стояли совершенно другие задачи.

— Например?

— У ЦСКА на момент перехода Гайча была самая высокая линия обороны, разве что «Ростов» практиковал такую же. От армейских нападающих тренер требовал активных оборонительных действий на начальном этапе развития атак соперника, чего в «Сан-Лоренсо» Гайч практически не делал. Различались требования в позиционном нападении и т. д.

— Со многими клубами работаете?

— Начали не так давно, но уже был опыт работы с клубами из Швейцарии, Англии. В России сотрудничаем с одним клубом и одной академией. Изначально так и планировали по принципу эксклюзивности: одна страна — один клуб.

— Российский клуб — ЦСКА?

— «Рубин». Леонид Слуцкий очень продвинут в теме, с ним интересно и полезно сотрудничать. Другие клубы, даже топовые, не всегда готовы воспринимать. В прошлом году помогали одной команде РПЛ. Присылали рекомендации, но понимали, что их не читают. Просто видели это по играм. Уточнили. Услышали: «Зачем нам это, если и так побеждаем?» Убойный аргумент, поэтому каждый пошел своей дорогой. Серьезно заработать на клубах все равно не получится. У английских грандов бюджеты аналитических отделов — 3-4 миллиона фунтов за сезон, как у «Ливерпуля», с ними работать можно. Наши готовы платить 10-15 тысяч евро, что не отбивает стоимость закупки данных.

— То есть клубы для вас не приоритетное направление?

— Бизнес-стратегии взаимодействия с клубами у нас по большому счету нет. Это больше моя активность и инициатива, что-то вроде хобби, которое не хочется бросать. Для качественной работы с клубом требуются большие затраты: человеческий ресурс, логистика, постоянный контакт. Если мы ведем клуб, то должны находиться внутри ситуации, полностью погрузиться в процесс и контекст. В тренировки, матчи, быт — во все. Именно так это работает в Англии. Но если это не принесет доход, какой смысл?

— Однако игроков по запросу клубов вы искать готовы.

— Скаутинг — история попроще, и мы им занимаемся. Требуется лишь четкое техническое задание: антропометрия, игровые качества, цена, позиция, возраст, перспективы. Загружаем требования, учитываем особенности чемпионатов и клубов, за которые играли кандидаты, сравниваем полезность в разных тактических схемах, подверженность травмам и массу других деталей, накладываем на характеристики клуба, приславшего запрос. Компьютерный поиск занимает несколько минут. Недавно российский клуб обратился к нам с просьбой. Помогли. В базе, с которой работаем, 200 тысяч игроков. В рекомендованный нами шорт-лист попали четверо.

Изначально мы ориентировались на молодую аналитическую компанию StatsBomb и принцип так называемой глубокой статистики. У ребят хороший маркетинг, но в отличие от нас нет кастомизации, привязки к клиенту. Они дают софт клубу, и ковыряйся с ним как хочешь. Без профессиональной интерпретации цифровые данные не всегда понятны. Мы такую интерпретацию даем.

— Кто занимается программным обеспечением проекта?

— Вообще людей в компании много, даже не знаю сколько. В моем аналитическом департаменте шесть человек. Специалистов по работе с искусственным интеллектом двое, молодые парни, 22-24 года. Пишут коды, имеют профильное образование, занимались этим раньше, сильно разбираются.

— Главное бизнес-направление, насколько понимаю, связано со ставками?

— Да, мы создали биржу ставок и не только просчитываем линии с помощью собственных алгоритмов, но и готовы предложить ставщикам помощь в оценке вероятностей. В этом, собственно, главное отличие биржи от букмекерской конторы. Той не выгодно вооружать клиентов математическими инструментами, потому что она играет против них. На бирже ставщики состязаются друг с другом, нам все равно, кто из них выиграет. И комиссия у нас гораздо ниже — один процент против семи-восьми у контор.

— Почему бы вам не поднять комиссию?

— Букмекеры закупают у bet-аналитических компаний линии и коэффициенты, закладывают свою маржу и получают доход. Si14 не является беттинговой компанией — мы зарабатываем не на процентах, а на объеме заключенных сделок. Он обеспечивается как раз за счет низкого процента. Еще одна причина, по которой биржа интересна участникам, — она не закрывает рынок во время событий. Что бы ни случилось, все решения принимают игроки. Это подтверждает, что у нас нет задачи обыгрывать клиентов, мы лишь предоставляем платформу, где люди могут делать ставки друг против друга. Будем только рады, если наша аналитика поможет кому-то «прокачаться» и принять правильное решение.

— Если так пойдет, математические и финансовые знания станут для ставщиков важнее спортивной матчасти.

— Во многом это уже так. Риск-менеджмент — отдельная область знаний, законы которой вовлеченным в индустрию необходимо знать и соблюдать.

— Сколько будут стоить ваши аналитические подсказки?

— Пока работаем в бета-режиме, окончательно расценки утвердим летом. Пакет рекомендаций обойдется, условно, в 30 евро. Если кого-то интересует сборная солянка, можно будет получать данные метриками по 10-15 центов за штуку. Какой ногой больше забил игрок, сколько аутов за матч исполняет «Миллуолл», какова вероятность третьего пенальти в играх «Тамбова»… Поставил галочки — получил по прейскуранту.

— Ваш искусственный интеллект смог бы предугадать проигрыш «Спартака» «Уфе» со счетом 0:3?

— Нельзя предугадать, если человек съел что-то несвежее и потом с ним случился понос. Мы оцениваем качества, а не внезапности, тенденции, а не открытый ночью люк. 0:3 от «Уфы» не способен предсказать никто. Но у нас есть алгоритм, описывающий кривую результатов команды после смены тренера. Готовы предоставить клиентам в доступном для понимания виде. Равно как и статистику, насколько часто наши рекомендации сбываются на практике. Скрывать ничего не собираемся, уже проводили тест на фокус-группе, модель рабочая, результаты хорошие. Но за игроков никто решение не примет.

Вообще, число факторов, оказывающих влияние на результат, огромно. Помимо очевидных это и разница в игровых моделях, и ранний гол с удалением, например, далеко не всегда ведущие к поражению. Есть клубы, которые, оставшись в меньшинстве или пропустив быстрый мяч, статистически не ухудшают свой перформанс. Обязательно учитываем такие моменты в своих расчетах.

— Ваша биржа будет работать в России?

— В ближайшее время нет. Одна известная биржа вынужденно свернула бизнес в 27 странах из-за давления со стороны букмекеров и нюансов законодательства, что зачастую одно и то же. Попробуем занять нишу там, где она свободна. А там, где занята, постараемся предложить что-то уникальное. Допустим, клиент сможет сам создать робота, действующего по условиям «если — то». Наступило определенное событие — робот внесет или выведет деньги, как вариант. Наша собственная разработка с интуитивно понятным интерфейсом.

Но с Россией повременим. Здесь слишком высокая турбулентность законодательства, правила игры меняются часто и непредсказуемо. При этом слишком сильны позиции букмекеров. Не успели мы получить награду от «Рейтинга букмекеров», как прозвучали, скажем так, намеки: нас здесь не ждут.

Однако конфронтации не ищем, напротив, готовы к цивилизованному сотрудничеству. Учитывая маленькую комиссию, биржа могла бы быть полезной букмекерам для хеджирования, то есть для страхования от собственных рисков. Клиентам они могут предложить одно, у нас поставить на обратное, это позволит избежать больших потерь. С удовольствием предоставим заинтересованным игрокам рынка такую возможность.

— Для того, что вы задумали, нужны большие вложения.

— Финансами занимается Виктор Копылов. Инвесторы, идеология, выход на IPO и вообще вся экономика проекта на нем, я далек в силу обязанностей. Но скажу, что в планах расширение перечня видов спорта, углубление детализации статистики и образовательные кейсы для пользователей: профильные статьи, научные материалы и прочее погружение в предмет.