Case 04 — Piattaforma B2B di odds compilation & risk
Enterprise risk management per bookmaker online: odds compilation ML-driven, sharp-bettor detection, prevenzione dell'arbitraggio e book balancing dinamico in tempo reale.
La sfida
Un provider B2B per bookmaker online aveva bisogno di una piattaforma che valutasse il rischio in millisecondi: aggregazione odds multi-source, pattern detection per sharp bettor, arbitraggio interno e cross-bookmaker, aggiustamento dinamico del margine. Scalabile a migliaia di eventi e milioni di bet.
Architettura
Core FastAPI con layer WebSocket per il live push, auth OAuth2 + JWT. I modelli XGBoost derivano i fair odds da dati storici e consenso di mercato. Una sharp-detection engine profila i scommettitori. PostgreSQL primary con read replica, Redis come hot cache, Prometheus + Grafana per il monitoring.
Pipeline
Flow di odds compilation (sub-secondo)
- 01Odds multi-source aggregati con pesi di confidence
- 02Il modello XGBoost produce fair odds condizionati su eventi storici
- 03La margin engine imposta un margine dinamico in base al risk profile
- 04Lo sharp detector segnala bettor sospetti in tempo reale
- 05Il book balancer distribuisce la liability, il layer WebSocket pusha a tutti i client
Stack tecnologico
Risultato
I fair odds ML sostituiscono la compilation manuale degli odds. La sharp-bettor detection riduce significativamente la liability esposta. Il push WebSocket consegna i cambi di quota sotto il secondo al frontend e alle API partner. CI pipeline con coverage gate — ogni nuova strategia odds è testata prima del go-live.