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由 IBM 和西班牙西維爾足球俱樂部（Sevilla FC）日前宣布共同推出一款創新的生成式AI工具Scout Advisor，顧名思義「球探顧問」，西維爾足球俱樂部將使用該工具為其球探團隊提供全面的、數據驅動的潛在新球員識別和評估服務。 西維爾足球俱樂部的 Scout Advisor 以 IBM 專為企業設計的AI與數據平台watsonx構建，將與其現有自主開發的數據密集型應用套件進行整合。
Scout Advisor工具由西維爾足球俱樂部的數據部門與IBM客戶工程團隊合作構建，採用watsonx的自然語言處理（NLP）和基礎模型來搜索和分析俱樂部現有數據庫中的海量資訊，以評估潛在的新球員。 這既包括身高和體重、速度、進球數或上場時間等定量數據，也包括超過 20多萬份球探報告中包含的文本分析等定性非結構化數據。
該解決方案的自然語言處理功能使西維爾足球俱樂部能夠使用多個大型語言模型 (LLM) 來幫助提高球員識別的準確性和有效性。 使用西維爾足球俱樂部球探描述球員關鍵特徵的語言提示去進行搜索，Scout Advisor 可根據所述要求生成候選人名單，並總結出每個球員的全套球探報告。 此外，Scout Advisor 還將每位球員與西維爾足球俱樂部自己的數據應用程式聯繫起來，以便深入了解他們的量化表現數據。
精英運動隊（尤其是足球行業）的球探和球員招募決策涉及數百萬美元的投資、長期合約以及績效和投資回報率的高度不確定性。 傳統上，球員招募一直依賴於人的主觀觀察和人工數據分析的結合。 然而，這種方法有一定的局限性，既耗時又考慮不周。
西班牙西維爾足球俱樂部的球探團隊，因其擁有龐大的球員量化評估數據庫而廣受認可，也因在發掘足球新星方面的成功記錄而備受全球矚目。 此外，該足球俱樂部還率先開發了自己的數據密集型應用程序，旨在根據大量量化數據對球員進行特徵總結。 現在，Scout Advisor 為西維爾足球俱樂部提供了進一步的競爭優勢——將其現有能力與生成式AI技術相結合，為基於指標的球探工作與球場上難以測量的以人為中心的觀察搭建起橋樑。 這種自動化方法旨在進一步強化其球員識別過程，幫助他們做出更有效率、更明智的招募決定。
IBM watsonx 的功能使Scout Advisor 能夠發揮西維爾足球俱樂部龐大的球員報告數據庫的全部潛能，可以使用自然語言搜尋球員，並根據球員的關鍵量化指標和球探專家對他們的詳細看法來檢索潛在的新球員。 這就為西維爾足球俱樂部提供了潛在的競爭優勢，使其能夠利用技術賦予的洞察力做出更明智的招募決策。
西維爾足球俱樂部與IBM的合作是其更廣泛的業務和技術策略的一部分，旨在使用數據和人工智能的力量來加強其足球營運。 俱樂部將基於 watsonx 的解決方案整合到現有數據架構當中，透過更快、更有效率、更明智的招募決策，來提高現有資源的投資回報率。
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圖片及資料來源：美通社、IBM、西班牙西維爾足球俱樂部
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