人工智能和大數據

人變得愈來煩忙，在規定的時間內辦更多的事情，就是最大的消費需求。所以，新的物流方式、支付方式，更快更好更智能的制造和服務業，都是消費升級驅動下的產業升級。一些智能化工廠做到愈來愈精密，不僅是人工成本問題，更在於消費者愈來愈挑剔，需要一些個性化的產品，在最短的時間，以最低的瑕疵率，滿足他們的需求。

港馬捉路內建的分析智能，當新排位公報，它就可以將更新了的數據分析，即時顯示給用家看，和以往至少半天至一天的等待，已經為用家加爭取了更多時間。如果有任何變動，例如退出換馬，換騎師，場地變化，用家也可以按下重新下載分析更新。

智能部份和傳統的電腦程式分別在於以前是將分析好程序導入樣電腦執行，現在是將如何分析的程序導入樣電腦執行，也就是這智能(artificial intelligence)代表了連程式員也不知道程式選了那組合去用。

大數據(Big Data)是指覆蓋面大，包括多用家，長久歷史，資料庫(Database)是指儲存這些資料的地方，至於如何運用這些資料，分析員需要明白所載的資料內容和你想解答的問題的相關性，什麼資料有用，什麼資料沒有用，什麼資料需要加重，例如用家的購物交易，你記載了什麼樣的用家買了什麼樣的款式，如果你知道這用家是潮流人物，很多人將會抄襲他的選擇，那麼他的選項就需要加權處理，即是比重比一般人高。歷史長久也是一個重要篩選項目，例如兩年前購買的款式，到現今還需要用來幫助新買家選購同類產品嗎？

港馬捉路選擇了移動兩年歷史，即是每多一場新賽事，它會將兩年前的賽事刪除，而在選擇組合方面就選了默認移動一年，這裡有4個時期可選。一路的研究及事後檢驗(back testing)選用了這組合，是在過度擬合(跟車太貼overfitting)和利潤最大化(蘇州過後maximise profit)之間取得平衡。在加權和優化規範方面有兩個模式，一是以獨嬴派彩(新加底線)，一是以位置派彩(旁邊號碼)。