2026년 스포츠 베팅 리스크: Sergii Mykhailenko의 인사이트
2026년, 스포츠북은 전환점에 도달했습니다. 고객 유치 비용은 급등했고, 공격적인 마케팅과 수동 리스크 관리에 의존하던 전통적인 방식은 더 이상 효과적이지 않습니다. 비용이 상승함에 따라 플랫폼 효율성은 핵심 요구 사항이 되었습니다.
Sergii Mykhailenko는 OddsMarket의 최고제품책임자(CPO)로, 업계 최대 기업들이 사용하는 리스크 및 트레이딩 도구를 10년 가까이 개발해 온 인물입니다. 그는 전문 베팅 신디케이트의 부상과 시장의 통합 또는 퇴출에 직면한 운영사들의 미래를 논의하기 위해 SiGMA 뉴스와 인터뷰를 가졌습니다.
리스크 관리 기술이 정교해지는 이유
지난 몇 년간 리스크 관리 분야에서 어떤 변화를 보셨나요?
북메이커 간의 경쟁은 치열하며 트래픽 비용이 상승함에 따라, 스포츠북 회사들은 마케팅뿐만 아니라 플랫폼 효율성 제고에 투자하여 기존 플레이어로부터 더 많은 수익을 창출하고 있습니다. 요즘은 자체 기술을 직접 운영하는 운영사가 줄어들고 대부분 제3자 플랫폼으로 이동하고 있는데, 이 시장 또한 경쟁이 심화되고 있습니다. 매년 iGaming 컨퍼런스에서 두세 개의 새로운 서비스 제공업체가 등장하는 것을 봅니다.
플랫폼은 매우 복잡하며, 견고한 리스크 관리 시스템은 플랫폼 성능의 큰 요인입니다. OddsMarket의 클라이언트 데이터를 분석해 보면, 동일한 시장의 두 플랫폼이라도 트레이딩 마진과 GGR이 20-30%까지 차이 날 수 있습니다. 이는 단순히 트래픽 품질의 문제만이 아닙니다.
리스크 관리 기술도 훨씬 정교해졌습니다. 상위 플랫폼들은 이미 오래전부터 머신러닝으로 플레이어 행동을 추적해 왔습니다. 이제는 대규모 언어 모델(LLM)을 베팅 분석에 쉽게 구현할 수 있게 되어, 거의 모든 플랫폼 제공업체가 빅데이터를 사용하여 자체 알고리즘을 구축할 수 있습니다.
이와 더불어, 플레이어 행동 분석을 위한 독립형 솔루션을 제공하는 전문 기업들이 점점 더 많이 등장하고 있습니다. 이러한 솔루션은 고객사의 보안 서버에서 직접 실행하거나, 보통 비밀유지계약(NDA) 체결 하에 제한된 데이터만을 엔드포인트로 전송받아 분석하는 방식으로 운영됩니다.
우리는 OddsMarket에서도 이와 유사한 제품을 개발 중이며, 올해 하반기에 선보일 계획입니다.
동시에 스포츠북 비즈니스의 마진이 점차 감소하고 있음에도 불구하고, 기업들은 더 넓은 시장을 분석하기 위해 빠른 데이터 피드에 점점 더 많은 투자를 하고 있습니다. 운영사들이 실시간으로 배당률과 시장의 움직임을 모니터링할 수 있는 더 효율적인 방법을 찾으면서, 우리는의 API 제품에 대한 수요가 계속해서 늘어나는 것을 확인하고 있습니다.
2026년의 샤프 베터는 어떤 모습일까요? 그들은 더 기술에 능숙해졌을까요?
물론입니다. 또한 그들은 훨씬 효율적으로 변했습니다. 지난 4년간의 명확한 트렌드는 개인 샤프 베터의 수는 줄어드는 반면, 베팅 신디케이트는 증가하고 있다는 점입니다. 사람들은 점점 더 팀을 이루고 있습니다. 대부분 소정의 월 이용료를 내고 베팅 신호를 주는 소프트웨어를 중심으로 그룹이 형성됩니다. 예를 들어 남미에서는 이러한 ‘소프트웨어’가 아비트리지(재정거래)나 가치 베팅 팁을 전송하는 텔레그램 그룹이나 봇인 경우가 많습니다.
또한 ‘베팅 아카데미’의 부상도 눈에 띕니다. 사람들은 수백 유로를 내고 구독형 도구를 사용하여 북메이커를 이기는 법을 배웁니다. 아카데미 소유자들은 대개 어필리에이트로 활동하며, 특정 플랫폼이나 도구로 사용자를 훈련시킨 뒤 클라이언트의 구독료에서 지속적인 수수료를 받습니다.
이탈리아, 영국, 그리스, 불가리아 등의 국가에서 베팅 신디케이트는 심각한 세력이 되었습니다. 그들은 사무실, 경기장에 파견되는 스카우트, 사내 개발자, 그리고 실시간 배당률 분석을 위한 가장 빠른 데이터 피드를 확보할 수 있는 상당한 예산을 갖춘 실제 기업처럼 운영됩니다.
예측 시장, 베터를 위한 추가적인 수익 창출 채널
예측 시장을 빼놓을 수 없겠죠. 예측 시장이 실제로 샤프 베터와 베팅 시장 전체에 영향을 미치기 시작했나요?
Polymarket이나 Kalshi 같은 플랫폼의 아이디어는 최대한 넓은 대중이 거의 모든 것에 베팅하게 만드는 것입니다. 방식은 단순합니다. 주로 ‘예/아니오’ 질문이죠. 스포츠에서 이는 기본적으로 머니라인 방식의 베팅, 즉 ‘그 일이 일어났는가, 아닌가?’를 의미합니다. 대부분의 작업은 자연스럽게 대형 이벤트와 상위 리그에 집중됩니다.
이러한 플랫폼들이 엄청난 유동성과 베팅 볼륨을 가지고 있다는 점에는 의심의 여지가 없으며, 이는 보통 매우 정확한 가격 책정으로 이어집니다. 데이터 또한 공개되어 있으며 공용 API를 통해 제공되는 경우가 많습니다. 하지만 현실적으로 대부분의 샤프 베터들은 인기 경기의 머니라인 베팅으로 돈을 벌지 않습니다. 그들의 수익은 배당률을 정확히 계산하기 훨씬 어려운 니치(Niche) 이벤트나 시장에서 나옵니다. 따라서 이러한 맥락에서 예측 시장은 샤프 베터들이 북메이커를 이기는 방식의 게임 체인저라기보다, 베터와 베팅 신디케이트들이 추가 수익을 짜내기 위한 일시적인 보조 채널에 가깝습니다.
플랫폼이 운영사를 더 잘 보호할 수 있는 방법
오늘날 라이브 베팅은 밀리초 단위의 싸움입니다. 대형 운영사들은 여전히 어디에서 가장 많은 돈을 잃고 있을까요?
새내기 스포츠북 플랫폼에게는 불편한 진실이 있습니다. 신디케이트와 베터 커뮤니티는 ‘가공되지 않은(raw)’ 소프트웨어를 실행하는 신규 운영사를 끊임없이 찾아다닌다는 점입니다. 2026년에 독자적인 플랫폼을 처음부터 구축하려는 혁신가들에게 가혹한 현실은 이것입니다. 고도로 효율적인 리스크 관리 시스템을 우선시하고 이를 운영사를 위한 턴키(Turnkey) 솔루션으로 구현하지 않는다면, 여러분의 첫 번째 미숙한 운영사들은 매우 빠르게 막대한 손실을 입게 될 것입니다. 그리고 당연히 그들은 모든 실패의 원인을 플랫폼 탓으로 돌릴 것입니다.
오늘날 스포츠북 비즈니스에는 광범위한 시장의 빠른 데이터가 필수적입니다. 샤프 베터들은 단 몇 초의 지연도 용납하지 않을 것입니다.
AI가 트레이딩에 점점 더 많이 사용되고 있는데, 이것이 새로운 리스크를 불러올 수도 있을까요? 여러 운영사가 유사한 모델과 데이터에 의존한다면, 피드 오류 하나가 시장 전체의 마진 붕괴를 초래할 수도 있지 않을까요?
우선, 광범위한 AI 채택이 북메이커 간의 데이터 공유 확대를 의미하는 것은 아니라는 점을 분명히 해야 합니다. 인프라는 아직 AI가 웹 소켓 속도로 업데이트되는 웹사이트를 독립적으로 파싱할 만큼 강력하지 않습니다. 만약 트레이딩 피드 제공업체가 이전보다 더 많은 매개변수를 분석하면서 AI를 사용하여 배당률을 조정하는 것이라면, 큰 리스크는 없다고 봅니다. 사실 더 정확한 배당률은 운영사가 세계 어디에 있든 일반적으로 더 높은 마진으로 이어집니다.
오히려 저는 최근 유행하는 대화형 챗봇에 대해 회의적입니다. 실시간 경기 분석이나 직접적인 베팅 팁을 제공하며 플레이어의 베팅을 ‘돕는’ 봇들 말이죠. 비즈니스 특성상 플레이어가 이기도록 돕는 것은 북메이커의 이익에 부합하지 않기에, 이러한 봇들은 대개 도움을 주는 것 같은 착각을 불러일으킬 뿐입니다. AI 봇이 추천한 베팅이 실패하는 순간 플레이어를 화나게 할 가능성이 큽니다.
이러한 봇의 A/B 테스트가 GGR(총 게임 수익) 증가를 보여줄 수도 있지만, 이는 근본적인 개선이라기보다 베팅 횟수 자체가 늘어났기 때문일 가능성이 높습니다. 더 큰 문제는 이 방식이 플레이어의 생애 가치(LTV)를 크게 떨어뜨릴 수 있다는 점입니다.
많은 이들이 실시간 데이터에만 집중하지만, 초 단위의 과거 배당률 분석이 시스템적 격차를 찾는 데 어떻게 도움이 되나요?
저는 이를 두 가지 영역, 즉 트레이딩의 사후 분석과 플레이어 베팅의 사후 분석으로 나누어 시작하고자 합니다.
트레이딩의 경우, 대개 다음과 같은 사항에 초점을 맞춥니다.
- 특정 스포츠 또는 챔피언십에 대한 오픈 라인의 평균 지속 시간(오픈 라인 = ‘나쁜’ 베팅으로 인한 잠재적 리스크, 클로즈 라인 = 수익 손실).
- 특정 시점에 이벤트가 거래된 마진 및 경쟁사의 행동 방식.
- 경쟁사의 라인을 이용한 아비트리지(재정거래)에 얼마나 자주 배당률이 이용되었는지, 그리고 누가 더 자주 ‘정답’을 맞혔는지 여부.
이러한 종류의 분석은 특별히 복잡하지는 않지만, 시사하는 바가 매우 큽니다. 트레이딩 부서가 과거의 실수를 근본적으로 바로잡을 수 있게 해주기 때문입니다. 우리는 클라이언트를 위해 이러한 백테스팅 분석을 수행합니다. 이를 위해서는 관련 스포츠북의 빠른 데이터를 최소 초당 1회 이상의 세밀함으로 기록한 아카이브 데이터베이스가 필요합니다.
플레이어 베팅의 사후 분석은 더 복잡합니다. 오늘날에도 대부분의 운영사는 수동적인 한도 설정에 의존하여, 사실상 허용된 이익 임계값을 초과하는 플레이어를 차단해 버립니다. 간단히 말해, 1,000달러 이상 수익을 낸 사람은 누구든 제한을 받는 식입니다. 하지만 플레이어 유입과 온보딩 비용이 비싸고 까다로운 2026년에 과연 그런 방식을 고수할 여유가 있을까요? 이제 훨씬 더 깊은 수준의 플레이어 분석을 위한 도구들이 많이 나와 있습니다. OddsMarket에서 우리는 아비트리지 이용자, 가치 베터, 그리고 레이트 베팅 플레이어를 식별하는 데 특화되어 있으며, 운영사에게 단순한 수동 한도 설정보다 훨씬 정밀한 접근 방식을 제공합니다.
Sergii의 베팅 산업 전망
앞으로 몇 년 동안 스포츠북, 베터, 그리고 베팅 산업을 정의할 트렌드는 무엇이라고 생각하시나요?
향후 4-5년 동안 북메이커와 베터 양측 모두에서 시장 통합이 가속화될 것입니다. 오직 대형 운영사만이 살아남을 것이며, 거대 기업들이 중간 규모의 업체들을 흡수하고 소규모 운영사들은 중간 규모로 성장하거나 완전히 사라지게 될 것입니다. 베터 측면에서는 쉬운 수익을 쫓는 사람들이 점점 더 자신의 계정을 신디케이트에 넘겨, 이들 조직이 자신을 대신해 돈을 벌도록 맡기는 추세가 늘고 있습니다.
규제 또한 흥미로운 요소입니다. 최근 몇 년간 남미, 아프리카, 아시아 일부 지역의 개발도상국들이 라이선스 체계를 도입하는 것을 보았습니다. 이러한 시장에서 화이트 마켓과 그레이 마켓 운영사들이 어떻게 공존할지는 여전히 불분명합니다. 현재로서는 공식적인 도박 라이선스 절차가 없는 국가가 줄어들고 있음에도 불구하고, 트렌드는 그레이 마켓의 성장에 우호적인 것으로 보입니다.
빠른 데이터는 샤프 베팅과 플레이어 보호에서 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다. 플랫폼들이 서서히 우위를 점하고 있습니다. 플레이어 생애 가치(LTV)의 체계적인 감소로 인해 샤프 베팅의 수익성은 빠르게 하락하고 있습니다.
또한 예측 시장과 함께 묶일 수 있는 이른바 ‘크립토 북메이커’의 부상도 목격하고 있습니다. 본질적으로 이들은 그레이 마켓 스포츠북입니다. 이들의 성장은 우연이 아닙니다. 과도한 규제와 규제 시장 운영사들의 지나친 정교함에 밀려 플레이어들이 이러한 플랫폼으로 이주하고 있는 것입니다.
마지막으로, 전통적인 스포츠북 시장에서 일종의 해빙기가 올 것으로 예상합니다. 운영사들은 플레이어를 좌절시키는 기능들을 제거하기 시작할 수 있습니다. KYC 단계가 대표적인 예입니다. 라이선스를 보유한 스포츠북에 등록하려면 수많은 양식을 작성해야 하는 반면, 크립토 북메이커는 기본 정보만 요구합니다. 이는 전환율에서 확실한 우위를 제공하며 플랫폼이 더 비싼 트래픽 비용을 감당할 수 있게 해줍니다. 물론 복잡한 KYC는 규제 기관의 명령 사항이므로, 이러한 프로세스를 단순화하기 위한 로비와 압력이 있을 것으로 예상합니다.
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