核心观点与关键数据
媒体与娱乐 (M&E) 组织正加速采用人工智能 (AI) 技术以提升客户体验，优先考虑个人化和客户服务自动化等成熟应用场景，以快速获得投资回报并降低风险。根据 Forrester Consulting 委托 Akamai 进行的《企业 AI 状态：获得经验和管理风险》研究，M&E 行业在 AI 应用上展现出战略性和谨慎性。
关键数据：
- 78% 的 M&E 组织计划通过改善客户体验 (CX) 来衡量 AI 成功。
- 50% 的受访者担心 AI 程序无法正常运行，44% 担心损害品牌声誉和违反法规。
- 76% 的受访者依赖专业 AI 提供商构建 AI 解决方案，64% 选择公共云平台进行部署。
- 94% 的 M&E 组织正在使用或计划采用云原生平台，66% 使用开源 AI 框架/模型。
AI 应用与驱动力
M&E 组织利用 AI 改变面向客户的 ứng dụng，重点关注个人化、自动化和内容优化，以实现更快速、更吸引人的互动（如 AI 驱动的推荐和聊天机器人），同时自动化后台任务以降低成本和改进工作流程。主要驱动力包括改善 CX、留存率和运营效率。成功主要通过改善 CX 和增加收入来衡量，突出了增强互动如何导致忠诚度和增长。
风险管理
与许多行业相比，M&E 对 CX 和声誉的重视程度更高，因为品牌价值和观众信任在很大程度上取决于技术性能。因此，尽管他们渴望创新，但媒体组织由于高风险而谨慎行事。主要担忧包括：
- 程序无法按预期运行 (50%)
- 损害品牌声誉 (44%)
- 违反法规 (44%)
- CX 差 (42%)
- 由于体验差而增加客户流失 (38%)
最佳实践与基础设施
为降低风险，媒体组织可以采用一些最佳实践：
- 定义和衡量明确的结果。
- 采取分阶段方法，从成熟的用例（如客户服务自动化）开始，然后再扩展到高级应用（如 VR）。
- 利用边缘基础设施，以实现低延迟内容交付，并通过本地处理支持数据隐私法规的合规性。
- 获得所有利益相关者的支持，包括企业合规部门。
- 与专家合作，解决人才短缺、增强安全性和确保合规性问题。
低延迟、高性能的基础设施对于成功至关重要，因为实时性能对于个性化流媒体和视觉搜索等用例至关重要。云原生技术几乎在 M&E 中普遍使用，94% 的组织正在使用或计划采用它们。开源 AI 框架也很普遍，66% 的组织正在实施或扩展它们。边缘提供商 (46%) 用于支持更靠近用户的分布式处理，并且正成为 AI 的一个越来越受欢迎的环境。
合作伙伴
M&E 组织转向经过验证的合作伙伴来解决技能差距、安全和可扩展性问题。对于构建，专业 AI 提供商 (76%) 提供领域专业知识，而公共云平台 (46%) 提供基础架构。对于部署，公共云平台 (64%) 领先，其次是专业 AI 提供商 (58%)。全球系统集成商/服务提供商 (52%) 也发挥着重要作用。这些合作伙伴帮助确保合规性和性能，同时指导组织应对不确定性。边缘提供商 (46%) 特别受重视，因为 30% 的受访者难以招聘到具有 AI 专业知识的人才，合作伙伴在用现成的专业知识和解决方案填补技能差距方面发挥着关键作用。
未来展望
M&E 组织正在利用 AI 通过个人化和自动化来取得领先地位，并通过改善 CX 和收入增长来衡量成功。通过关注成熟的用例，他们正在建立专业知识，同时解决关键挑战，如安全和合规性。风险（如品牌损害和客户流失）突出了谨慎的必要性。值得信赖的合作伙伴（为构建提供专业 AI 提供商，为部署提供公共云提供商）提供专业知识，以降低这些风险，并实现安全扩展。
