由于数字革命，媒体消费随着时间的推移有了巨大的增长。考虑到Z世代和千禧一代的媒体消费已经转向数字平台，他们要求更多个性化的客户体验，媒体和娱乐（M＆E）企业应该更加依赖人工智能解决方案来满足他们的需求。
媒体和娱乐业包括6个部分：
- 电影和电视
- 社会媒体
- 新闻业
- 音乐
- 游戏
- 体育和博彩业
每个领域都有特定的人工智能应用，我们将解释每个领域的人工智能应用，以帮助你的人工智能转型之旅。
电影和电视
流媒体平台和传统电影制片厂是这一领域的重要参与者。像Netflix和Amazon Prime这样的领导者正在用AI驱动的产品加强他们的市场地位。在电影和电视领域，你可以遇到的人工智能应用有：
用户体验
内容推荐
- 推荐引擎通过分析客户的观看数据、搜索历史、评级数据、时长、日期和用户使用的设备种类，预测当时应该向用户推广什么。这些推荐产生了一些意想不到的效果，如La casa de Papel。
- 个性化的定位：Netflix的登陆卡是这种应用的一个典型例子。Netflix根据用户特征应用机器学习为不同的群体显示不同的登陆卡。他们的机器学习模型通过使用从A/B测试中收集到的数据来训练模型，不断改进。
Netflix使用机器学习，向用户提供不同的缩略图（Source: Linkedin）
搜索优化
机器分类算法改善了电影的分类，因此当用户输入类别名称而不是电影标题时，搜索结果变得更加准确。
产品质量
副标题检查的自动化：公司可以通过神经网络使字幕与画面同步。要做到这一点，机器学习模型从视频中提取音频，并使用它来喂养训练好的神经网络。根据一项案例研究，通过使用机器学习，耗时而繁琐的人工检查过程在以下方面得到了同步化
- 对于一个普通的电视节目： 45秒
- 对于一部普通的电影：不到2分钟
流媒体质量：得益于人工智能，Netflix可以预测未来的需求，并根据预测在战略服务器位置定位资产。通过预先将视频资产放在离用户更近的地方，即使在高峰期，用户也可以流传高质量的视频。
生产
内容自动化：企业可以将其内容营销自动化。机器学习和人工智能算法可以建议剧本的想法，编写摘要和电影角色。像GPT-3这样的工具正在增加人们对人工智能用于内容自动化的兴趣。你也可以查看这篇文章，看看IBM Watson是如何创造第一个人工智能制作的电影预告片的。
社交媒体
Facebook、Instagram、Snapchat和Pinterest等社交媒体平台使用各种人工智能技术，从分析到计算机视觉，为用户提供更加个性化的产品和服务。
新闻业
机器人记者（也叫自动化新闻或算法新闻）： 有许多机器人新闻的例子。一些例子是福布斯的内容管理系统Bertie，华盛顿邮报的Heliograf和彭博社的Cyborg。这些机器人记者可以
- 根据一些参数和分析收集的数据，为足球比赛创造故事情节。例如，头条（中国新闻聚合服务）建立了一个人工智能写作机器人Xiaomingbot来准备2016年奥运会的新闻。它最受欢迎的文章的浏览量超过了5万。Quartz的英文翻译：”简报： 中国的王仪涵赢了。比赛持续了46分钟，世界排名第二的王一涵对阵世界排名第一的卡琳-施奈斯。王仪涵最终以两场比赛赢得了奥运会羽毛球女单冠军。比赛于北京当地时间8月15日凌晨2:30在Riocentro – 4号馆举行。”
- 从财务报告中提取数据，并立即撰写新闻报道，其中包括报告中的所有事实和数字
重复性任务的自动化：自动化技术可以将简单而又耗时的任务自动化，如发送电子邮件、接收材料、发布报道。
有针对性的广告：人工智能工具可以帮助新闻平台的广告商通过超目标的广告到达他们的目标受众。这有助于新闻平台提高其网络流量的货币化。
互动式的个性化内容：像Opinary这样的公司推出数据驱动的民意调查，以提高用户参与度。
音乐
音乐推荐：Spotify和Apple Music等音乐流媒体公司正在利用机器学习算法来细分用户，并提供与用户更相关的歌曲或播放列表。在本世纪初，我们已经看到了Songza的第一个音乐推荐服务。这些巨型流媒体服务利用机器学习算法，如
- 协同过滤，用于客户和歌曲细分
- 自然语言处理（NLP）用于从网络上搜刮有关歌曲和艺术家的信息，以加强细分。
- 递归神经网络，以确保他们的人工智能系统也是用不同的参数训练的，而不是拘泥于用户的历史流媒体数据。
Source: Top Business Tech
人工智能创造或协助音乐人进行歌曲生成：如今这些工具更注重娱乐，而不是音乐家实际使用的工具，但它们的能力正在增长：
AI用于作曲：Soundraw是一个由人工智能驱动的歌曲创作工具，使用户能够通过结合人工智能创造的短语来制作他们的歌曲。
用于歌词的人工智能：These Lyrics Do Not Exist，是一个由人工智能驱动的网站，在你指出你想创作的歌曲的主题、体裁和情绪后生成歌词。
游戏
客户终身价值（CLV）的预测：移动游戏的供应量增加高于需求量，公司需要在广告中出更高的价格来获取用户。这导致移动游戏公司设立了相当规模的分析业务。准确估计CLV有助于公司更有效地投标，专注于高消费的用户，而放弃那些不会参与产品的用户。
销售预测：需求和销售预测是现今大多数组织使用的常见人工智能应用。游戏行业也利用人工智能驱动的预测来最大化其收入。
虚拟现实/增强现实：
- 游戏开发包括设计、视觉效果和图形：利用人工智能，动画师可以为VR游戏和电影创造角色。历史上，游戏包括机器对手，它使用基于规则的逻辑与人类玩家进行游戏。如今，更复杂的人工智能和ML方法被用来使机器对手更有吸引力，更难被打败。
- 娱乐：电竞行业在不断发展，专业比赛也越来越受到广泛关注。事实上，如果我们说电竞比赛的开幕式比奥运会吸引了更多的关注，那是没有错的，数据也支持我们的论点。2016年里约奥运会开幕式的Youtube观看人数为440万，而2017年英雄联盟（LoL）世界赛开幕式的观看人数为950万。这种炒作也是由于AR技术的使用。请随意观看下面的视频，看看一家视频游戏公司Riot Games是如何将一条巨龙带入中国一个可容纳91,000人的体育场。
体育与博彩业
欺诈检测：对于在线赌博平台，机器学习可以帮助识别欺诈行为，如身份盗窃或合成身份、账户养殖、洗钱、账户接管。
CLV预测：对常客和高额赌客的折扣和款待是赌场管理者广为人知的策略。像其他每个行业一样，博彩业转移到了网上。预计2024年，全球在线赌博市场的价值将超过940亿美元。由人工智能驱动的分析使赌博企业能够更准确地预测客户终身价值（CLV），从而使大额消费者能够成为优惠和促销的目标。
数据分析，在竞争中保持领先：体育数据分析法已经出现了。欧洲的许多足球队与体育分析公司合作，如 Comparisonator，用于他们的球探和团队建设过程。另一个来自人工智能驱动的数据分析的例子是来自篮球。过去几年，NBA联盟经历了一场大规模的革命。在2015-2019年金州勇士王朝的成功岁月和前休斯顿火箭队总经理达里尔-莫雷对数据分析的痴迷之后，比赛从远距离低效的2分球转向35%左右效率的3分球。
Source: Shottracker
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