利用 Scout Advisor 的 NLP 投篮得分

如果您不是足球迷，“击中门柱”和“18 号线外的直接任意球”之类的短语可能看起来很陌生（对于美国人，请参阅：足球）。但对于足球球探来说，这是这项工作的日常词汇，代表着有助于评估球员对球队价值的关键语言。现在，它也是 Scout Advisor 所使用和理解的语言，这是一种使用自然语言处理 (NLP) 的创新工具，基于 IBM® watsonx™ 平台，特别为西班牙塞维利亚足球俱乐部构建。

在任何一天，球探都有几项职责：观察训练、与年轻球员的家人交谈、记录比赛笔记和录音地段后续文书工作。事实上，文书工作是这项工作中比人们想象的更重要的一部分。

正如塞维利亚足球俱乐部体育总监维克托·奥尔塔在 2023 年世界足球峰会期间的会议上所解释的那样：“我们永远不会仅凭数据签下一名球员，但我们也永远不会在不诉诸数据的情况下这样做。最终，优秀的球员总是会拥有良好的数据，但总有人眼，必须评估一切并做出决定。”

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通过文书工作

早在 2021 年，大量的文书工作就困扰着位于西班牙安达卢西亚的顶级联赛球队塞维利亚足球俱乐部。一支由20到25名球探组成的精英球探团队，单个球员最多可以积累40份球探报告，需要200到300个小时的审查。总体而言，塞维利亚足球俱乐部的任务是组织超过 200,000 份关于潜在球员的报告，这是一项非常耗时的工作。

将专家观察与数据价值相结合仍然是俱乐部的关键。球探报告着眼于比赛细节的定量数据，如得分尝试、准确的传球百分比、助攻，以及定性数据，如球员的态度和与球队理念的一致性。当时，塞维利亚足球俱乐部可以在几秒钟内高效地访问和使用定量的球员数据，但从数据库中提取定性信息的过程相比要慢得多。

以塞维利亚足球俱乐部为例，利用大数据招募球员有可能改变其核心业务。球探们不再仅仅根据直觉和偏见来选择球员，他们还可以使用统计数据，自信地对数百万美元的投资（即球员）做出更好的商业决策。更不用说何时、何地、如何使用这些球员了。但利用这些数据并不是一件容易的事。

获得 IBM 帮助

塞维利亚足球俱乐部对待数据几乎和进球一样严肃。 2021年，俱乐部成立了专门的数据部门，专门帮助管理层做出更好的业务决策。它现已发展成为欧洲足球最大的数据部门，开发自己的人工智能工具，通过新闻报道以及内部票务解决方案帮助跟踪球员的动向。

但当涉及到侦察员收集的大量数据时，该部门知道它面临着挑战，需要一个可靠的合作伙伴。最初，该部门咨询了塞维利亚大学的数据科学家，开发模型来组织所有数据。但很快，俱乐部意识到需要更先进的技术。来自 IBM 代表的陌生电话是偶然的。

“（IBM 客户工程经理）Arturo Guerrero 联系了我，以了解有关我们和我们的数据项目的更多信息，”塞维利亚足球俱乐部首席数据官 Elias Zamora 说道。 “我们很快就意识到有多种合作方式。塞维利亚足球俱乐部拥有职业足球界最大的球探数据库之一，可以在生成人工智能技术的框架中使用。 IBM刚刚发布了watsonx，这是其基于云的商业生成人工智能和科学数据平台。因此，通过合作来利用人工智能从我们的球探报告中获取最大价值是正确的举措。”

协调比赛

塞维利亚足球俱乐部与 IBM 客户工程团队联系，讨论其面临的挑战，并制定了一项计划。

由于塞维利亚足球俱乐部能够清楚地解释其挑战和目标，并且 IBM 提出了正确的问题，因此技术很快就随之而来。此次合作确定 IBM watsonx.ai™ 将成为使用基础模型和生成式 AI 处理自然语言提示来快速轻松地筛选海量玩家数据库的最佳解决方案。使用语义语言进行搜索提供了更丰富的结果：例如，搜索“才华横溢的边锋”可以翻译为“才华横溢的边锋能够通过带球突破防守球员，创造空间并突破对手的防守。”

该解决方案名为“Scout Advisor”，在精心设计、用户友好的界面中提供了符合搜索条件的精选球员列表。其技术有助于释放塞维利亚足球俱乐部数据库的全部潜力，从球探的无形印象到特定的数据资产。

塞维利亚足球俱乐部球探顾问用户界面