Een groot bijkomend voordeel van FBM is dat het de ideale tool is voor risicomanagement. Het management van een voetbalclub is primair risicomanagement aangezien de grootste kostenpost, en dus ook risico, de spelers zijn. Een verkeerde speler halen kan tot flinke problemen bij een club leiden. Dat geldt niet alleen voor transferbedragen en salarissen, maar ook voor het blokkeren van aanstormend talent binnen een club. Dat is ook de reden dat clubs zo voorzichtig zijn bij het halen van spelers.

Wij hebben al sinds de jaren negentig ervaring met risicomanagement. In combinatie met onze Bayesiaanse modellen kunnen we precies uitrekenen wat de meest rationele beslissing is. Aan de hand van een Bayesiaans netwerk is het mogelijk om de bevindingen van de scouts, de data- en video-analisten en FBM met elkaar te combineren. Als één bron een speler een goed idee vindt, maar een andere bron weerspreekt dat, dan wordt het risico op een verkeerde beslissing vanzelf groter. Maar wanneer alle bronnen dezelfde speler aanprijzen dan is het risico op een fout minimaal. Hoe meer verschillende bronnen hoe beter. Alleen is het daar wel belangrijk bij dat bronnen geen invloed op elkaar hebben. Als de data-analisten zich op één dataprovider beroepen en de scouts beïnvloeden in hun oordeel, dan lijkt het alsof verschillende bronnen allemaal dezelfde speler aanprijzen, maar feitelijk is er maar één bron die op verschillende manieren in het oordeel sijpelt.

Dat is een van de reden waarom wij heel bewust hebben gekozen om onze eigen data-acquisitie te doen op basis van onze eigen specificatie van het voetbalspel. Op die manier weten we zeker dat er bij FBM geen sprake is van het herverpakken van een andere bron en dat de inschattingen van FBM een echte toevoeging zijn voor het goed inschatten van spelers en het juist risicomanagement. Daar komt bij dat wij met FBM er heel bewust voor kiezen om spelers te onderschatten. Andere dataproviders claimen objectief naar spelers te kijken maar er bestaat geen objectiviteit. Elke dataprovider óf onder- óf overschat. Een dataprovider die claimt objectief te zijn heeft geen idee of hij spelers onder- of overschat. En dan is het risico levensgroot dat die dataprovider spelers overschat. Wanneer wij kijken naar de data van andere providers dan zien we dat zij structureel in 50% van de gevallen spelers overschatten. In 50% van alle transfers verlaat een speler de club voor minder geld dan betaald is voor de transfer fee. Nu kunnen we niet bewijzen dat die twee getallen aan elkaar zijn gerelateerd, maar het is wel erg toevallig.

Omdat FBM spelers structureel onderschat, is FBM een ideale tool voor risicomanagement. Als FBM aangeeft dat een speler een risico is, dan hangt het van de inschattingen van de andere bronnen af hoe groot het risico is. Maar wanneer FBM aangeeft dat een voetballer een topspeler is, en dat wordt bevestigd door de andere bronnen die de club heeft, is de kans vele malen groter dat de komst van die speler daadwerkelijk een succes wordt.

Een belangrijk gezegde binnen de risk management is:

Don’t risk a lot for a little

Dat betekent dat wanneer je met een kleine investering een mogelijke groot risico op een miskoop kan verkleinen dat dat altijd de beste keuze is.