Влияние цифровых технологий Big Data на финансовую систему спортивных ставок

Цель. Определение влияния технологий Big Data на трансформацию механизмов прогнозирования спортивных событий, управления финансовыми рисками и формирования бизнес-стратегий в рамках спортивных ставок.
Задачи. Сформулировать приоритетные направления использования технологий Big Data в финансовой системе спортивных ставок; оценить влияние Big Data на методы прогнозирования исходов спортивных событий и систему управления финансовыми рисками; обосновать регуляторные и этические аспекты использования Big Data в финансовой системе спортивных ставок; составить прогноз развития аналитических систем, основанных на больших данных, в спортивных ставках.
Методология. Авторами использован метод анализа научной литературы, изучены кейсы влияния Big Data на финансовую систему спортивных ставок, а также экспертные оценки из открытых источников.
Результаты. Установлены ключевые направления применения Big Data в финансовой системе спортивных ставок: прогнозирование исходов, управление рисками, персонализация клиентских стратегий. Обоснованы факты повышения точности прогнозов и сокращения времени генерации коэффициентов. Выявлены этические и регуляторные риски. Предложены направления развития: гибридная модель аналитики, адаптивная маржа и стандарты алгоритмической прозрачности.
Выводы. Влияние цифровых технологий Big Data на финансовую систему спортивных ставок проявляется в их способности кардинально трансформировать букмекерскую индустрию, включая ключевые бизнес-процессы и финансовые модели. Эти технологии позволяют обеспечить высокий уровень точности прогнозирования, повысить экономическую эффективность и адаптировать стратегическое управление в условиях цифровой конкуренции. Таким образом, Big Data становится не только инструментом аналитики, но и фактором перестройки всей финансовой архитектуры отрасли. Внедрение Big Data требует институционального и нормативного сопровождения, что служит важным условием устойчивого развития рынка спортивных ставок.

1. Петрова Ю. С., Езангина И. А., Харламова Е. Е. и др. Теория и практика Big Data в финансовой сфере (на примере Волгоградской области) // Экономика и предпринимательство. 2023. № 12. С. 403–408. https://doi.org/10.34925/EIP.2023.161.12.081

2. Исраилова З. Р., Абдулмукминова Ф. М., Абдулмукминова Э. М. Развитие технологий больших данных в условиях цифровых трансформаций // Journal of Monetary Economics and Management. 2024. № 2. С. 79–85. https://doi.org/10.26118/2782-4586.2024.75.23.011

3. Богданов Д. Аналитик в ставках на спорт // Всё про спорт. URL: https://www.vseprosport.ru/guide/slang/analitik (дата обращения: 25.03.2025).

4. Ван И., Чжан Я., Писаренко Ж. В. Управление операционными рисками в индустрии финтеха: сравнение практик России и Китая // Modern Economy Success. 2024. № 6. С. 126–135. https://doi.org/10.58224/2500-3747-2024-6-126-135

5. Whelan K., Hegarty T. Calculating the bookmaker’s margin: Why bets lose more on average than you are warned // Munich Personal RePEc Archive. MPRA Paper. 2023. No. 116924. URL: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/116924/1/MPRA_paper_116924.pdf (дата обращения: 26.03.2025).

6. Анализ больших данных в футболе и теннисе: как принимать более обоснованные ставки // Otchizna. URL: https://otchizna.su/luchshie-prognozisty/analiz-bolshih-dannyh-v-futbolei-tennise-kak-prinimat-bolee-obosnovannye-stavki/ (дата обращения: 25.03.2025).

7. The science of sports betting: How data is shaping the industry // Planet Sport Group. July 16. 2024. URL: https://www.planetsport.com/news/the-science-of-sports-betting-howdata-is-shaping-the-industry (дата обращения: 25.03.2025).

8. Ивлева Е. С., Румянцева А. Ю., Кордович В. И. Анализ доходности и риска инвестиционных вложений в ценные бумаги // Петербургский экономический журнал. 2024. № 1. С. 24–32.

9. Sports betting and the protections of “enhanced” sports data in the US // DLA Piper. September 29. 2020. URL: https://www.dlapiper.com/en/insights/publications/intellectualproperty-news/2022/ipt-news-q3-2020/sports-betting-and-the-protections-of-enhanced-sportsdata-in-the-us (дата обращения: 25.03.2025).

10. Regulatory technology in sports betting // The European Business Review. May 10. 2024. URL: https://www.europeanbusinessreview.com/regulatory-technology-in-sports-betting/ (дата обращения: 25.03.2025).

11. Большие данные в беттинге: как анализ Big Data помогает подсказывать исходы матчей // UVRS.ru. URL: https://uvrs.ru/bolshie-dannye-v-bettinge-kak-analiz-big-data-pomogaetpredskazyvat-isxody-matchej/ (дата обращения: 26.03.2025).

12. Galekwa R. M., Tshimula J. M., Tajeuna E. G., Kyamakya K. A systematic review of machine learning in sports betting: Techniques, challenges, and future directions // arXiv preprint arXiv:2410.21484. 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.21484

13. Тулилет Ю. Математический анализ в футболе и его связь со спортивными достижениями // Обзор педагогических исследований. 2024. Т. 6. № 6. С. 266–271. https://doi.org/10.58224/2687-0428-2024-6-6-266-271