Sammenheng mellom intelligens og gambling

Kvantitativ analyse er en av verdens mest nyttige framgangsmåter i finansverden. Nemlig et økende antall pengeforvaltere overlater en gjentagende og ofte slitsom tallprosessering til dataalgoritmer og kunstig intelligens. Argumentet for kvantitative metoder er at de utelukker mennesket fra analyseprosessen – derfor holder maskinene en raskere prosesseringstempo. Og det er et argument som holder. Menneskelig tilstedeværelse innebærer at prosessen blir subjektiv og følelsesladet. Det er først og fremst i realfag at man brukte kvantitativ analyse som en av mest pålitelige framgangsmåter ved forskning.

Man bruker også denne metoden i sammfunnsfag, når man vil gi forskningen sin en større grad av kredibilitet, validitet og reliabilitet. Uansett er samfunnsfag preget av kvalitative metoder, ettersom det virker at kvantitativ analyse ikke er nok. Den kan nemlig ikke gi en ordentlig forklaring på noen sammensatte forekomster i samfunnet. Politiske, økonomiske og samfunnsmessige forhold er altfor komplekse for å kunne bli gjort rede for bare ved hjelp av kvantitativ analyse.

Hva gjelder sammensatte beregninger, synes det som om kvantitative metoder er uovervinnelige. Det å bruke kvantitativ analyse er ikke noe nytt i seg selv, ettersom den har blitt brukt i ganske lenge. Uansett blir det å bruke kvantitativ analyse særlig aktuelt ved opptreden av datateknologi og datavitenskap. I dag finnes det minst et begrenset antall bedrifter som vil utnytte de ovennevnte fordelene ved bruk av kvantitative metoder i alle livsområder – og gambling og sportsbetting er noen av dem.

Stratagem er en bedrift opprettet av en forrige risikofondinvestor, Andreas Koukorinis, og med hovedkvarteret i London. Han fortalte om sine innledende innsats i et intervju, der han beskrev sine forsøk på å gjøre bruk av kvantitativ analyse i sportsbettingen. Sammen men laget sitt drev han med å utvikle analytiske programvarer som baserer seg på kunstig intelligens og maskinlæring. Disse programvarene har prediksjon av kampresultater til sitt formål.

Han håper egentlig på å få en konkurransefortrinn i sportsbettingens vilkårlige verden. Det har allerede gått noen år siden Koukorinis begynte å utvikle bedriften sin. Det er nettopp nå at bedriften fikk sin største suksess, spesielt hva gjelder dens modeller for maskinlæring. Bedriften har også egen forsikringssyndikat, som muliggjør at firmaet kan foreta svære investeringer ved å bruke egne penger, og ha sjanser til å vinne avkastninger. Det å opprette en forsikringssyndikat innebærer at man kan vurdere risikoen ganske presist, ettersom den består av forsikringsspesialister.

Forsikringsspesialister er en gruppe spesielt kyndige mennesker som driver med å vurdere og avgjøre om og på hvilke betingelser en risiko kan overtas. Et annet navn på en forsikringsspesialist er underwriter, som stammer fra engelsk. Investorer foretar sine investeringer i en risikofond basert på sportsbetting, som får en til å innse at sportsbettingens rolle i menneskeliv er større og viktigere enn noensinne. I dette tilfelle er det viktig å huske hvilke midler Koukorinis brukte da han skulle opprette bedriften sin. Kunstig intelligens. Den logiske slutningen som trenger seg fram er at flere folk er beredt på å investere i en risikofond der risikoen kan bli kontrollert og regnet ut.

Hva er det bedriften bruker for å kunne få dette til? Den setter fokus på både datainnsamling og dataprosessering. For å prosessere data, bruker bedriften både åpne kildekoder og egne systemer for datagenerering. Når datainnsamlingsprosessen er gjort ferdig, bruker bedriften sine analyseverktøy for å prosessere tall og finne feilprisede odds. Nå for tiden har resultatene vært mer enn tilfredsstillende.