将大数据 + 深度学习用于竞猜 足球魔方做了一款足球版的同花顺

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Alphago让人工智能、深度学习、神经网络和其他词汇走向公众，但事实上，这些名词背后的技术在通过玩go被公众认可之前，已经被许多公司使用过。

例如，足球彩票迷的足球魔方，在直觉赔率的背后，使用了上述大多数人只知道名词的技术。8年前，他们开始进行与足球比赛相关的数据挖掘。在12年中，他们使用机器深度学习和其他技术来分析和处理数据。据他们的首席运营官古力特说，“我不小心碰到了两个通风口。”

足球魔方简单直接的游戏预测背后有大量的数据挖掘。目前，他们的数据源主要分为三个方面:

通过新闻爬虫从全球2000多家媒体上抓取20000款游戏的各种分析信息，并在破解后通过自然语言对数据进行分析。从442、squawka和其他数据供应商处购买历史数据和当前事件数据，并通过他们自己的数据模型进行分析。足球魔方平台上有2万多名游戏分析师，他们的数据趋势分析信息也被采纳。

足球魔方将从不同的维度分析这些数据，如球队实力、球员状态、新闻趋势等，并预测比赛。它的首席科学家济科告诉我，他们对游戏结果的预测准确率在70-80%之间，但他们的数据模型更关心用户的盈亏率。“10场比赛中有9场赔率较低。游戏的正确预测并不重要，它可能会在第十场游戏中直接输掉。”

他们向用户提供的服务更像是金融产品，而不是一次性的竞争。这与同花非常相似。足球魔方(Football Rubik's Cube)正式向用户推出了一些足球金融产品，它们也是一个智力竞赛决策的交易平台。普通用户可以从平台足球专家那里购买他们的分析测验策略。

“关注风险控制”，济科表示，足球魔方风险控制的核心在于高维数据模型，这也是他们进入这一领域的门槛。对于一些具有部分媒体属性的数据提供者来说，数据收集然后是内容的阈值并不高。然而，实现各种维度的数据并建立合理的数据模型供用户决策需要时间和技术积累。目前，他们还建立了一个深度学习实验室，不断尝试新的算法模型。

除了C端足球彩票工具产品，他们还与新英体育、pptv、耐克等公司在数据方面进行合作。一方面，数据分析的预测结果可以作为赛事的各种内容呈现给球迷，另一方面，球队或球员状态的预测也可以作为公司做出市场决策的依据。

目前，足球魔方60%的利润来自面向C的应用产品，B的合作主要是对竞争品牌的代言。通过面向B和C的各种产品，他们已经拥有2700多万用户。未来，该公司产品的重点仍将是C端用户，并将推出一款更加本地化的梦幻足球游戏，通过数据分析为用户提供定制的游戏体验。与此同时，结合体育教学的数据分析也在不断发展。

在团队方面，首席执行官温格是sportal中国的首席代表，首席运营官古力特是fx168的金融产品总监，济科是sap硅谷创新中心的高级科学家。目前，该团队有100多人。

据悉，2014年和2015年，足球魔方分别从平安风险投资获得近1000万元人民币，从北极光风险投资获得数千万元人民币。

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