但全球有超过 1000 万网球迷通过美国网球公开赛应用程序和网站关注此赛事。为了让他们年复一年地继续关注此赛事，美国网球协会 (USTA) 与 IBM 并肩合作了三十多年，旨在开发和提供世界一流的数字化体验，不断改进其特性和功能。

“美国网球公开赛的数字化体验对于我们的全球球迷以及我们自己都非常重要，”USTA 首席商务官 Kirsten Corio 表示，“这意味着我们需要不断创新，以满足网球迷的现代需求，进而预测他们的需求，同时也为他们带来意想不到的全新体验。”

为了帮助美国网球公开赛始终通过尖端技术提供卓越的客户体验，IBM iX®（IBM Consulting™ 内的体验设计合作伙伴）与 USTA 共同创建了一个强大的创新平台；开放、灵活的混合云和 AI 组合能够将大量网球数据转化为有意义的洞察分析。

2022 年数字化体验的核心是 Match Insights with Watson®。这些由 AI 驱动的资料文档使用复杂的数据分析和自然语言处理，将数百万个数据点提炼成有关每场单打比赛的有意义的洞察分析。

例如，网球迷可以通过查看 IBM® Power Index with Watson 来了解哪些球员在赛事中最有冲劲。在每场比赛之前，他们可以看到 IBM Watson® 关于哪名球员获胜可能性最高的分析。他们甚至可以通过 Win Factors 看到 Watson 分析背后的推理，Win Factors 是一项新增功能，可以通过所谓的“可解释性”打破 AI 的黑匣子。

“AI 正在成为我们个人和职业生活的常规组成部分，”IBM Consulting 合伙人 Shannon Miller 表示，“每当您在家中与智能音箱交互、在线获取电影推荐或查看社交媒体动态时，背后都有 AI 的支持。但是，当机器自行学习时，了解它为何得出某个结论非常重要，尤其是在商业环境中。这就是为什么我们对可解释性感到如此兴奋。”

为了每年开发新功能，例如 Match Insights with Watson 中的功能，USTA 需要快速、有目标地采取行动。该流程在美国网球公开赛结束后一周开始，届时 IBM Consulting 会使用 IBM Garage™ 方法（一种高度协作的共同创造方法）开始工作。

“当我们与客户合作时，至关重要的是，我们在每一步都紧密合作，在我们向客户期望的最终状态迈进时进行构思、迭代和调整，”Miller 说。

为了将新想法转化为数字现实，IBM Consulting 为美国网球公开赛构建了一个创新平台，能够处理结构化和非结构化数据并集成各种来源的技术。

“过去，创新周期是以年为单位来衡量的，”USTA 的 Corio 说道，“但现在，创新是以几周和几天来衡量的，而且它可以来自任何地方。因此，我们需要一个灵活的平台，能够处理各种数据，自动化将数据转化为洞察分析的过程，并在保护整个数字化环境的同时完成这一切。”

数据

任何数字化体验的原材料都是数据，而美国网球公开赛会产生很多数据。首先，每届美国网球公开赛由 128 名男单选手和 128 名女单选手组成，每场比赛总共七轮。每个网球运动员都有自己的数据集，包括年龄、身高、体重、世界排名和近期表现。而这只是开始。

整个赛事过程中，会进行超过 125,000 分的角逐。这些点中的每一点都会生成自己的数据集：发球方向、速度、回击类型、制胜球类型、对打次数甚至球的位置。总而言之，赛事期间会生成超过 700 万个数据点。

但为了向 IBM Match Insights with Watson 添加更多结构和背景，美国网球公开赛希望在数字方面有所提升。因此，该团队正在对数十万个不同来源的数百万篇文章的语言和观点进行分析，以开发独特且信息丰富的洞察分析，例如 IBM Power Index with Watson。

“这是一项大规模的数据管理业务，包含多个数据源和各种合作伙伴，”Miller 说道，“但是当您将统计数据和分数等硬数据与媒体评论等非结构化数据结合起来时，奇迹就会发生。这样才能让网球迷更全面地了解每场比赛。”

自动化

为了实现这一过程自动化，IBM Consulting 构建了一个自动化工作流程，旨在使用高级分析来理解硬数据，并使用 IBM Watson Natural Language Understanding 来评估每个球员相关媒体评论的数量和观点。这样可以提供更深入的洞察分析，为 Power Index 和 Likelihood to Win 预测提供信息。

对于 Win Factors，该平台使用 AI Explainability 360 工具包，该工具包可以打破这些 AI 分析的黑匣子，并分享 Watson 结论背后的实际推理。对于美国网球公开赛来说，这些内容既有趣又实用，值得球迷观看。但对于企业来说，了解 AI 为何得出某个结论至关重要，尤其是当越来越多的公司依赖 AI 驱动的决策时。

借助混合云架构和在 Red Hat® OpenShift® 上运行的容器化应用程序，可以实现数据和 AI 服务的集成和编排。美国网球公开赛混合多云架构由四个公共云和三个私有云组成，旨在利用各种来源的数据并集成来自各个合作伙伴的特性和功能。

在赛事过程中，美国网球公开赛数字化平台遭受超过 4000 万起安全事件，这并不罕见。威胁的类型各不相同，但大多数都在寻找漏洞，而且并不严重。

但为了将重要信息与不重要的信息区分开来，美国网球公开赛利用 IBM Security® QRadar® 软件评估每一起安全事件的严重程度、评估威胁、忽略无关紧要的威胁，并只将最紧急的问题发送给安全分析师。

随后，IBM Cloud Pak® for Security 解决方案的 Threat Intelligence Insights 会对数百万个安全博客、文章和其他资料进行分析，以便为这些分析师提供有关如何以最佳方式应对威胁的建议，从而将他们的能力提高大约 60 倍。

“借助这个平台，我们能够完成几年前还无法完成的任务，”Corio 说道，“管理所有这些数据、生成 AI 洞察分析、保护环境……IBM 为我们做到了所有这一切。我迫不及待想要看看这一合伙关系能够创造什么样的未来。”

USTA（ibm.com 外部链接）成立于 1881 年，是美国网球运动的国家管理机构。美国网球公开赛（ibm.com 外部链接）是 USTA 旗下的一项大满贯赛事，于 1968 年首次举办，当年的男子单打冠军由 Arthur Ashe 获得。美国网球公开赛于每年的 9 月份在纽约皇后区法拉盛的 USTA Billie Jean King 国家网球中心举行。