Mithilfe seiner Daten prognostiziert Vosseler, dass diesmal die Franzosen den WM-Pokal gen Himmel stemmen werden. Er hofft, unter Einsatz von maschinellem Lernen den „Golden Boot“ des Allianz Prediction Game zu gewinnen, eines unternehmensinternen Tippspiels für begeisterte Fußballfans.
Eigentlich würde man davon ausgehen, dass es sich bei dem Teilnehmer des Tippspiels, der nach der Vorrunde der Fußball-Weltmeisterschaft auf Platz zwei der Tipp-Runde lag, um einen Fußballexperten handelt. Doch Vosseler gibt zu, dass er paradoxerweise „von Fußball keinen blassen Schimmer“ hat.
„Zu meinem Job gehört die Entwicklung von maschinellen Lernmodellen, mit denen wir zum Beispiel Betrugsfälle automatisch aufdecken können, die Erfolgswahrscheinlichkeit unserer Regressforderungen gegen Dritte berechnen können und vieles mehr. Im Prinzip habe ich dieselben Algorithmen auch zur Vorhersage von Fußballergebnissen verwendet“, erklärt er.
Vosseler erläutert, wie das Modell funktioniert: „Der erste Schritt bestand darin, alle frei verfügbaren und für uns relevanten Daten zu sammeln. Dazu gehörten natürlich auch alle Ergebnisse der letzten großen Turniere sowie der Freundschaftsspiele der letzten zehn Jahre.“ Dann definierte er Variablen, die ihm dabei halfen, vorherzusagen, ob es zu einem Unentschieden kommt oder nicht. Unter anderem berücksichtigte er auch die aktuellen World Football Elo Ratings jedes einzelnen Teams, die Tordifferenz jedes Spiels usw.
Die Prognosen waren dann das Ergebnis einer Kombination zweier Modelle, die im Bereich Schaden häufig eingesetzt werden. Das erste war ein Ansatz zur Vorhersage der Bedingungen für „Sieg/Unentschieden/Niederlage“, das zweite diente der Prognose der Anzahl der Tore pro Team. „Und dann habe ich nur noch gewartet, bis ,Robo2018‘ sein Ergebnis ausspuckte.“
