1. 引言
随着数字经济的深度渗透与人工智能技术的快速迭代，传媒业作为信息传播与价值传递的核心载体，正经历着前所未有的范式转变。一方面，AIGC、大数据分析、VR/AR等技术打破了传统传媒内容生产的固化逻辑，为内容创作降本增效、传播精准触达以及用户体验升级提供了技术支撑；另一方面，传统传媒模式难以适应新需求，导致内容同质化、盈利模式单一以及技术应用存在风险等问题凸显[1]。
在此背景下，仅通过“动因–表现–挑战–对策”的线性框架已难以全面解释AI对传媒业商业模式的系统性重构。本研究引入价值链分析工具，构建传媒业价值链优化理论模型，从价值主张、渠道通路、客户关系、收入来源、核心资源、关键业务、合作伙伴七大模块，系统剖析智能技术引发的全链条变革，同时将宏观对策分解为具体行动方案，为传媒业突破发展瓶颈、适配技术变革提供更具实操性的参考。
2. 人工智能驱动传媒业商业模式变革的动因
人工智能作为重塑传媒业发展逻辑的核心力量，其推动商业模式变革的动因既源于自身技术层面的突破性赋能，也呼应了用户需求的迭代升级，更受市场竞争格局演变的直接驱动，具体可以从以下三方面展开分析。
2.1. 人工智能技术创新的突破性赋能
随着人工智能技术的深度演进，其在算力、算法、场景适配等方面的突破，为传媒业商业模式变革提供了前所未有的技术支撑，从内容生产、传播分发到用户互动全链条，重构了传媒业的运营效率与价值创造逻辑。
在内容生产层面，人工智能技术为传媒从业者提供了创作工具与素材支撑。一方面，生成式人工智能(AIGC)技术可实现多形态内容的自动化生成；另一方面，人工智能构建的海量素材库与智能分析工具，可以辅助创作者精准挖掘内容价值，通过AI舆情分析工具抓取全网热点观点，为深度报道提供数据支撑，或通过AI图像生成工具构建虚拟场景素材，丰富内容呈现形式，大幅降低创作门槛与成本。
在内容传播层面，人工智能技术打破了传统传媒单向推送和广撒网的局限，形成了精准匹配且多渠道适配的传播体系。其一，人工智能的用户画像技术可整合用户浏览记录、互动行为、消费偏好等多维度数据，构建精细化的用户标签体系；其二，算法推荐技术可基于用户画像实现专属定制传达，如新闻客户端根据用户阅读时长自动优化首页内容排序，短视频平台会根据用户选择的兴趣标签以及行为反馈持续调整推送策略；其三，人工智能还可以实现内容的多模态适配，如将一篇深度图文自动转化为短视频、音频等形态，同步适配APP、社交媒体等多渠道，拓展传播覆盖范围[2]。
在用户互动层面，人工智能技术丰富了传媒业的互动形式，强化了用户参与感与黏性。一方面，智能互动工具可实现即时沟通，如AI客服可以7 × 24小时解答用户的相关诉求；另一方面，人工智能可以打造沉浸式互动场景，如通过VR/AR技术结合AI动作捕捉，让用户进入新闻现场或影视内容场景[3]。
2.2. 用户需求的迭代升级与个性化诉求
随着数字生活的深度渗透，用户对传媒服务的需求已从单一信息获取转向个性化体验，这种需求的变革成为推动传媒业引入人工智能、重构商业模式的核心牵引力。
一方面，用户对个性化内容的需求日益强烈，传统传媒的统一内容生产、单向传播等模式已无法满足用户需求，如今用户更倾向于获取那些贴合自身兴趣的信息。人工智能技术恰好为这种需求提供了解决方案：通过算法推荐实现内容与用户的精准匹配，通过场景化适配从而进一步提升用户体验。
另一方面，用户对深度参与与价值共鸣等方面的需求，推动着传媒业从内容提供者向用户共创平台转型。如今用户已不再满足于被动接收内容，更希望可以表达自身观点，参与到内容的生产。而人工智能技术通过降低用户创作门槛、优化互动反馈机制满足了用户这一需求。
2.3. 市场竞争格局的演变与创新压力
传媒业市场竞争的日益激烈，其竞争既包括传统媒体与新媒体的行业内竞争，也涵盖互联网、科技等行业的跨界冲击，这种多元竞争格局推动传媒业运用人工智能创新商业模式，以抢占市场先机，维持竞争优势。
从行业内部竞争来看，头部传媒平台借助人工智能构建的技术壁垒，不断挤压中小传媒机构的生存空间，推动全行业加速变革。一方面，头部平台凭借雄厚的技术实力，在AI算法、数据积累、场景适配等方面形成优势；另一方面，为应对头部平台的竞争压力，中小传媒机构不得不探索“AI + 细分场景”的差异化路径。这种头部引领、中小跟进的竞争态势，推动人工智能成为传媒业商业模式的核心要素[4]。
从跨界竞争来看，互联网、科技等行业的传媒化布局，进一步加剧了市场竞争，促使传统传媒业通过人工智能重构核心能力。互联网、科技等行业的核心优势在于技术和场景的深度融合，这对于传统传媒的单一盈利模式形成冲击。为应对这一挑战，传统传媒业必须借助人工智能拓展业务边界，从而拓宽盈利渠道[5]。
3. 传媒业价值链优化模型与变革表现
本研究深度融合波特价值链理论与商业模式画布工具的核心框架，充分考量传媒业以信息传播为载体、以价值传递为目标的独特产业属性，系统构建了适配智能技术时代发展需求的传媒业价值链优化模型。Bowman在产业竞争研究中指出，价值链各环节的协同升级是企业应对市场竞争、构建核心优势的核心路径[6]，而本模型正是基于这一逻辑，以Osterwalder与Pigneur提出的商业模式七大核心模块为基础[7]，并非对传统传媒价值链的局部修补或简单改良，而是将智能技术作为贯穿始终的核心赋能要素，深度渗透到价值创造、价值传递、价值变现三大核心环节之中，通过七大模块的双向联动与全链条协同，重构传媒业价值生成与实现的内在逻辑，为智能技术时代传媒业的转型发展提供系统性分析框架。
3.1. 理论模型构建逻辑
传媒业价值链优化模型明确将智能技术，包括人工智能、大数据分析、区块链技术、VR/AR等多元融合技术，确立为核心驱动引擎，通过技术赋能深度嵌入“价值主张–关键业务–核心资源–渠道通路–客户关系–收入来源–合作伙伴”七大核心模块，最终形成“技术赋能–模块迭代–链条重构–价值升级–技术再优化”的动态闭环发展逻辑。
相较于传统线性价值链模型，该优化模型具备三大鲜明的核心特征：其一，突破了传统模型的线性分析局限，着重强调七大模块之间的双向联动效应与协同共生关系，例如核心资源体系的升级迭代会直接驱动关键业务流程的变革创新，而客户关系模式的重构又会反向倒逼价值主张的优化调整，形成模块间相互促进、相互影响的良性互动格局；其二，凸显了智能技术的深度渗透属性，并非将技术视为辅助业务开展的外部工具，而是将其作为重塑价值链各环节运行逻辑、重构产业发展模式的内在核心要素，实现技术与业务的深度融合；其三，聚焦于价值升级的终极发展目标，通过对传媒业价值链全链条的系统性优化与重构，推动传媒业实现从传统“信息传播者”向现代“价值服务商”的根本性角色转型。这一优化模型能够更为清晰地呈现智能技术从基础工具应用、业务流程优化，到商业模式重构、产业生态升级的多层级递进演进路径，为深入解析传媒业变革的内在机理与发展趋势提供了兼具系统性与逻辑性的分析框架。
3.2. 基于模型的传媒业价值链变革具体表现
依托上述传媒业价值链优化模型，智能技术对传媒业商业模式七大核心模块的变革并非孤立存在，而是相互关联、协同推进的系统性转型。以下将结合模型逻辑，从价值主张、关键业务、核心资源、渠道通路、客户关系、收入来源、合作伙伴七个维度，具体剖析智能技术赋能下传媒业价值链的变革形态与内在逻辑，清晰呈现技术驱动下传媒业价值创造与实现模式的重构过程。
1) 价值主张
在传统传媒发展时代，受限于落后的生产技术水平与单一的传播渠道格局，传媒机构的价值主张普遍以标准化信息的规模化覆盖为核心导向，往往追求内容的普适性而非针对性，难以精准满足不同用户群体的个性化信息需求与情感诉求，导致用户体验较为单一。而智能技术的迅猛发展与广泛应用，彻底打破了这一传统局限，推动传媒业的价值主张实现从“批量供给”向“精准适配”的三重系统性升级，逐步构建起一套能够全方位、多层次满足用户个性化需求的价值满足体系，为传媒业的转型发展注入了全新活力。
第一是内容定制化的精准落地，这一转变依托于大数据分析技术构建的多维度用户画像系统与深度学习推荐算法的有机结合。传媒机构能够通过多渠道采集用户的点击行为、停留时长、收藏偏好、评论互动等海量数据，精准捕捉不同用户的兴趣偏好、信息需求与消费习惯，进而实现内容的个性化推送与定制化生产。正如黄楚新与张熙悦在研究中所揭示的，“人工智能+”时代的主流媒体已通过算法赋能实现内容与用户的精准匹配，这种定制化服务不仅提升了信息传递效率，更显著增强了用户黏性，更让用户感受到被重视的专属价值[8]。
第二是体验沉浸化的深度提升，借助VR/AR虚拟现实与增强现实技术、动作捕捉技术以及虚拟仿真技术等先进智能技术，传媒业成功打破了传统信息传播的平面化、单向性局限，打造出“可参与、可互动、可感知”的场景化沉浸体验。这种沉浸式体验极大地提升了用户的参与感与体验感，丰富了传媒内容的呈现形式。
第三是参与便捷化的全面实现，智能创作工具的快速普及与不断优化，大幅降低了内容创作的专业门槛与技术难度，让普通用户能够轻松参与到内容创作之中，从传统的信息被动接收者转变为价值的主动创造者，最终形成专业生产内容(PGC)与用户共创内容(UGC)相结合的双向价值供给模式。这种便捷化的参与模式，不仅极大地丰富了传媒内容的供给形态与多样性，更成功构建起传媒机构与用户协同发展的价值共创生态，让用户的创作价值得到充分释放与认可。
2) 关键业务
价值主张的转型直接驱动关键业务模式重构，传统人工主导的内容单向生产模式因效率低、成本高、门槛高、审核误差率高等痛点，已无法适配个性化、多元化的价值供给需求。智能技术深度融入内容生产全流程，推动关键业务从传媒机构主导的单向输出转向人机优势互补的协同共创，通过发挥机器高效性与人类创造性的双重优势，构建高效智能的现代化业务体系，既实现业务效率与内容质量的双重提升，也为价值主张落地提供核心支撑，助力传媒业规模化高质量发展。
在选题策划环节，智能技术推动实现从“经验判断”到“数据驱动”的根本性转变。传媒机构通过专业舆情分析系统与大数据技术，实时抓取、分析全网多渠道信息，精准捕捉社会热点、用户关切与舆论趋势，为选题提供科学数据依据，匡野的研究显示，AIGC时代广电媒体已普遍采用智能舆情工具辅助选题，显著提升了选题的时效性与精准度[9]。
在内容创作、审核及版权管理环节，人机协同模式全面落地。创作端，智能工具辅助生成多形态内容，人工聚焦深度价值挖掘与情感表达；审核端，智能系统快速筛查违规信息，人工复核优化算法，实现效率与严谨性统一。版权管理方面，区块链技术为作品生成唯一数字标识，实现快速确权与全程追溯，智能监测系统实时追踪侵权行为，有效破解传统版权管理确权难、维权难等问题，保障创作者合法权益。
3) 核心资源
关键业务的协同转型离不开核心资源体系的迭代升级，传统传媒业“内容 + 渠道”的二元资源结构，已难以支撑人机协同共创、个性化价值供给等新型业务模式。在智能技术赋能下，核心资源体系发生根本性重构，数据与技术取代传统渠道成为核心战略资源，与内容资源共同形成“数据 + 技术 + 内容”的三位一体结构，三者相互支撑、协同发力，为业务转型与价值创造提供底层支撑，重塑传媒业核心竞争力。
数据资源是精准对接用户需求的核心基础，战略价值日益凸显。传媒机构通过多元渠道广泛收集用户基本信息、行为数据、消费数据、偏好数据等多维度信息，整合构建精细化用户数据库，借助大数据挖掘分析技术精准描绘用户画像，洞察用户真实与潜在需求，为内容定制、精准传播、服务优化提供坚实数据支撑。同时，行业发展、市场动态、舆情监测等宏观数据，也为传媒机构战略制定、业务布局、市场定位提供科学依据，助力其在竞争中精准决策。
技术资源是重构传媒业价值链的核心驱动力，其积累与迭代速度直接决定传媒机构市场竞争力。传媒机构通过自主研发与合作引进相结合的方式，沉淀形成涵盖推荐算法、内容生成算法、智能审核、区块链版权管理、VR/AR内容制作等在内的多元化技术体系。这些核心技术不仅能优化传统业务流程、降本增效，更能催生出智能内容创作、虚拟互动等全新业务形态与商业模式，拓展传媒业价值边界，成为构建核心竞争力、实现长远发展的关键所在。
4) 渠道通路
核心资源的升级推动渠道通路实现根本性转型，传统传媒业单一、割裂的渠道模式因无法实现全场景触达、难以匹配用户多元消费需求而逐渐被淘汰。依托数据资源对用户需求与场景的精准洞察，以及技术资源对内容形态的多元转化能力，智能技术驱动渠道通路向“精准化 + 多模态 + 全场景”升级，通过整合线上线下资源构建全渠道协同传播网络，实现内容与渠道的高效适配，保障价值传递的精准性与广泛性。
渠道转型主要依托两大核心路径：一是渠道精准匹配与内容多模态适配，基于精细化用户画像分析用户渠道偏好与消费场景，将适配内容精准推送至目标用户；同时借助智能技术将单一形态内容快速转化为多种形式，实现一次创作、多渠道分发，大幅降低生产分发成本，扩大内容覆盖范围。二是线上线下融合，打破线上线下渠道壁垒，通过智能技术构建协同传播与服务场景，实现虚拟体验与真实互动的深度衔接，打造“内容 + 场景 + 服务”全链条体系，全方位提升用户全场景体验。
5) 客户关系
渠道通路的全场景、精准化转型为客户关系重构奠定基础，传统传媒业“单向传播”下的弱客户关系因缺乏互动、响应滞后，已无法适配全渠道传播环境下的用户需求。智能技术凭借全渠道互动载体与数据洞察能力，推动客户关系从“被动接收”向“双向互动生态”转型，通过构建多层次服务体系实现与用户的深度连接，为价值共鸣与共创提供核心保障，显著提升用户黏性与品牌认同感。
多层次客户关系体系以分层服务实现价值递进：基础服务层依托智能客服系统构建“智能 + 人工”协同服务模式，实现7 × 24小时高效响应，保障用户咨询、问题反馈等基础需求的快速解决；互动参与层通过智能问答、内容共创等多元形式搭建互动平台，激发用户参与热情，增强用户归属感；价值共鸣与共创共赢层则基于用户数据洞察需求痛点与情感诉求，推送适配内容引发情感共鸣，同时搭建用户创作支撑体系，吸纳优质UGC内容形成共生生态，实现传媒机构与用户的价值共享与互利共赢。
6) 收入来源
客户关系的深度重构与用户价值需求的多元化，推动传媒业收入来源模式实现根本性革新。传统传媒业过度依赖单一广告收入的模式，抗风险能力弱、盈利稳定性差，已无法支撑可持续发展。依托智能技术赋能下的精准用户洞察、全渠道传播能力与深度互动关系，传媒业成功构建起“广告 + 增值服务 + 数据服务”的多元价值变现体系，实现从“内容变现”向“价值服务变现”的核心转型，显著提升了盈利稳定性与可持续性。
多元价值变现体系各板块协同发力：传统核心的广告收入在智能技术赋能下完成升级，通过用户画像与推荐算法实现精准投放，结合原生融合形态降低用户抵触情绪，同时依托数据技术实现广告效果的精准监测评估，提升广告转化效率与投资回报率；增值服务作为核心增长引擎，依托智能技术拓展出知识付费、会员定制、内容电商、线下体验等多元形态，实现从免费内容到价值服务的跨越，丰富收入来源的同时提升价值空间；数据服务则成为全新盈利增长点，传媒机构在合规前提下，通过智能分析将海量数据转化为高价值分析产品，邓建国的研究指出，AI驱动下的出版业已通过“数字孪生”生态实现数据价值变现与增值服务拓展，这一逻辑同样适用于传媒业的收入模式创新，以多元服务形式向各类客户提供专业化数据服务，实现数据资源的价值变现[10]。
7) 合作伙伴
传媒业全链条的变革升级，最终推动合作伙伴关系从传统上下游线性合作向生态化协同网络转型。传统线性合作模式因合作范围狭窄、关系松散、资源整合能力有限，难以支撑多元化业务与多元变现模式的发展需求。而智能技术打破了行业边界，推动传媒机构与多领域主体建立全方位协同关系，通过构建生态化合作网络实现资源共享与优势互补，为价值链持续优化提供坚实外部支撑。
生态化协同网络围绕技术、内容、商业、监管科研四大核心维度构建多元合作体系：技术合作层面，传媒机构与各类技术服务商通过引进、联合研发等形式获取核心技术支撑，优化业务流程并催生新兴业态；内容合作层面，广泛联动专业创作者、版权方等主体，搭建多元化内容生态，通过扶持激励机制保障优质内容稳定供给；商业合作层面，跨界对接电商、品牌方、文旅企业等，拓展增值服务与变现渠道，实现融合发展。
监管与科研合作层面，传媒机构主动对接行业主管部门、高校科研机构等，一方面严守法规规范，参与行业标准制定，共同维护健康发展环境；另一方面通过产学研合作推动智能技术创新应用，培养复合型人才，为行业长期发展提供智力与人才保障。这种多领域、多主体的协同生态，有效破解了传统合作局限，为传媒业转型发展注入强大外部动力。
4. 人工智能驱动传媒业商业模式变革面临的挑战
4.1. 技术伦理挑战
人工智能在提升传媒业效率的同时，也引发技术伦理失范问题，损害行业公信力。一是AIGC内容失真风险。生成式AI基于训练数据创作，会出现事实错误、虚假信息，甚至生成深度伪造内容。此外，训练集中含有大量有著作权的内容，容易出现与原著作高度雷同的情况，从而引起著作权纠纷。
二是算法偏见与信息茧房。算法基于历史数据训练的特性，不仅会加剧信息茧房与价值观偏见，更可能因组织层面伦理治理机制的缺失而放大风险。李彪与陈智睿的研究发现，数智生态下部分媒体因未建立适配智能技术的伦理审查与组织管控体系，导致算法决策缺乏有效约束，既通过持续推送用户感兴趣的内容窄化其认知视野，使其难以接触多元观点[11]；又因极端观点与低俗内容的高互动率，被算法优先推荐并放大，引发内容低俗化争议，严重损害传媒业的公共价值导向与行业公信力。
4.2. 数据安全与隐私保护挑战
传媒业收集的海量用户数据，面临合规风险与泄露等安全隐患，损害用户信任。一是数据安全方面，部分媒体企业存在过度收集、非法使用用户数据的行为，违反《个人信息保护法》等相关法规。正如Solove在隐私保护研究中所指出的，个人隐私的核心价值在于个体对自身信息的自主控制权，任何未经明确授权的信息收集与滥用，都是对隐私权益的侵犯[12]。而AI技术驱动下，传媒业为实现精准传播与个性化服务，往往需要打通多平台数据，将用户在APP、社交媒体、线下场景的行为数据整合分析，这种数据整合极易超出用户初始授权范围，形成“隐性收集”，既引发合规争议，也严重破坏用户对传媒机构的信任基础。
二是数据泄漏风险方面，人工智能系统与多平台数据的深度连接，显著增大了数据泄露的概率。刘恋与陈玉霞的研究发现，人工智能大模型在传媒业的应用需要整合海量用户数据进行训练与优化，而复杂的系统架构与多节点数据流转，使得算法漏洞、权限管理缺陷等问题更难被发现[13]。一方面，黑客可能利用算法漏洞入侵系统，盗取用户敏感数据；另一方面，内部员工若存在权限滥用、非法出售数据等行为，也会导致数据泄露。这种多维度的泄漏风险，不仅会直接损害用户的财产安全与隐私权益，更会引发传媒企业的信誉危机与用户流失。
4.3. 行业生态挑战
人工智能的技术门槛和数据壁垒，进一步强化了媒体行业的垄断地位，压缩了中小企业的生存空间。一是头部效应的强化，各大科技公司和头部媒体企业利用人工智能的优势，垄断了流量和广告资源。头部企业投入巨额资金来研发AI核心技术，而中小企业难以承担。同时，头部企业通过数据闭环，在技术、数据和流量等方面形成正循环，不断扩大自身的竞争优势。
二是创新的同质化，大部分的中小型媒体企业都缺少自身的特色和创新，扎堆AI推荐、直播带货等模式，这让传媒业的竞争陷入了一场价格战和流量战之中。由于中小型媒体很难开发出自己独有的AI技术，只能借助第三方的AI工具，这就造成了内容和商业模式的同质化。与此同时，中小型企业为了抢夺流量，纷纷压低广告价格，推出低俗内容，使利润空间进一步缩小。
4.4. 政策法规挑战
人工智能传媒商业模式的创新性与政策法规的滞后性，使得企业在合规方面存在不确定性。一是政策上的滞后。人工智能驱动的传媒新业态不断突破传统行业边界，而现行政策法规多基于传统传媒模式制定，难以覆盖AIGC内容版权、虚拟主播行为规范等新兴议题，导致企业合规边界模糊。郭全中在研究中强调，数智媒体生态的技术迭代呈现加速演进特征，而政策法规的制定与修订需经过调研、论证、公示等多重流程，天然存在时间差，这种失衡使得AI传媒应用中的诸多创新实践处于灰色地带[14]。例如AIGC内容的著作权归属问题，现行法律尚未明确AI开发者、媒体企业与用户的权责划分，导致企业在大规模应用AIGC内容时面临潜在法律风险，制约了技术创新的落地进程。
二是监管难度大，AI技术的黑箱特性增加监管难度。一方面，推荐算法的决策过程不可追溯，监管部门难以判断算法是否存在偏见；另一方面，AIGC内容的生成过程复杂，监管机构很难在短时间内识别出虚假信息和深度伪造内容。由于不能获得具体算法的详细信息，监管机构只能通过用户投诉和内容审查等结果进行逆向推理，从而导致监管效率低下。
5. 人工智能驱动传媒业商业模式变革的对策建议
5.1. 技术层面
人工智能在传媒业的深度应用既带来效率革命，也暗藏伦理失范、内容失真等潜在风险，技术创新与风险防控需同步推进。以技术创新破解伦理痛点，通过技术优化实现效率与质量、创新与安全的动态平衡，才能让智能技术真正成为传媒业高质量发展的核心支撑。
1) 攻坚核心技术，破解伦理痛点
传媒企业应将核心技术研发与价值导向深度绑定，聚焦AIGC内容核查、算法透明化等关键领域，这也是大模型驱动下传媒业实现高质量转型的核心逻辑。正如郭全中与苏刘润薇在研究中所强调的，大模型对传媒业的再造不仅体现在效率提升，更需通过技术创新筑牢伦理与质量防线[15]。基于此，传媒企业需研发以权威数据库为基础的AIGC内容事实验证系统，通过自然语言处理、图像识别等技术建立多源信息交叉验证机制，自动识别生成内容中的事实错误、逻辑矛盾与深度伪造痕迹，从源头遏制虚假信息传播；同时开发可解释性算法，借助可视化技术向用户清晰展示推荐算法的核心要素与决策逻辑，保障用户的知情权与选择权，降低“算法黑箱”带来的信任风险。
2) 完善人机协同机制，强化内容质量管控
构建分级分类的人机协同审核体系，明确AI与人工的职责边界，实现效率与严谨性的统一，制定内容风险分级标准，将娱乐资讯等低风险内容交由AI系统快速筛查，通过自然语言处理、图像识别技术过滤明显违规信息，将时政新闻、公共政策解读等高风险内容纳入人工审核全覆盖范围，聚焦事实准确性、价值观导向与社会影响；优化AI初筛到人工复核再到模型优化的审核闭环流程，由AI系统标记疑似违规内容，人工审核团队深入验证并反馈优化建议，持续提升算法的辨识能力与精准度，同时健全AIGC内容溯源体系，为AI生成内容添加专属数字水印，记录生成时间、来源、训练数据、责任主体等关键信息，实现内容全生命周期可追溯，为版权保护与责任认定提供技术支撑。
5.2. 数据层面
数据是传媒业智能化转型的核心生产要素，其合规利用与安全保护直接关系用户权益与行业信任。以合规为前提、安全为核心，构建覆盖数据收集、存储、使用、流转全流程的治理机制，才能在释放数据价值的同时，筑牢数据安全防线，保障数据资源的合法利用与可持续存储。
1) 合规收集与使用数据
在数据驱动的传媒运营中，合规是不可逾越的底线，传媒企业需摒弃数据越多越好的粗放思维，围绕合法、正当、必要的原则构建全流程管理规范。在数据收集环节以清晰、易懂的文本向用户告知数据用途、使用范围与保存期限，采用“逐项勾选”方式获取用户授权，禁止默认同意、强制授权等侵犯用户知情权的行为；在数据筛选上严格聚焦与服务相关的必要信息，删除冗余数据，从源头降低合规风险与存储压力，同时建立数据分级分类管理机制，将数据划分为公共数据、内部数据、敏感数据，对身份证号、消费记录、地理位置等敏感数据采取加密存储、分级授权访问等措施，所有数据操作全程留痕，确保可审计、可追溯。
2) 强化技术防护与应急响应
数据安全是传媒业可持续发展的基础保障，需兼顾技术防护的前瞻性与应急机制的实用性。构建技术防护与机制保障相结合的安全体系，全面提升数据安全能力，在技术防护上运用区块链技术记录数据流转轨迹，依托其去中心化、不可篡改的特性确保数据操作全程透明可追溯，采用联邦学习技术实现“数据可用不可见”，在跨平台合作中无需共享原始数据，仅通过算法模型参数交换完成协同分析，降低数据泄露风险；在应急响应方面健全安全审计与应急机制，每年至少两次邀请第三方专业机构开展数据安全审计，排查系统漏洞、权限管理缺陷等潜在风险，形成整改清单并跟踪落实，每季度组织数据泄露应急演练，明确“泄露发现–风险评估–用户通知–漏洞修复–责任追究”的标准化流程，提升应急响应效率，最大程度降低用户权益损害与企业声誉损失。
5.3. 行业层面
传媒业的智能化转型不是单一企业的独角戏，而是全行业的协同升级，需破解头部垄断与同质化竞争的双重困境。通过资源共享打破技术壁垒，通过分工协作优化产业布局，通过创新激励激发内生动力，才能构建良性互动、共生共荣的行业生态，激发全行业创新活力。
1) 推动资源共享与技术普惠
头部企业的技术优势与中小企业的创新活力缺一不可，这一特征在近年传媒上市公司的发展实践中尤为凸显。胡钰与王嘉婧的研究基于2023年传媒上市公司表现分析发现，行业新格局的核心在于头部企业与中小企业的协同共生，而非单一主体的垄断发展[16]。因此，需依托头部企业与行业协会构建开放协同的资源共享机制，缩小行业发展差距：建立AI技术共享平台，由头部企业开放核心技术接口、免费提供基础AI创作工具，行业协会整合高校科研成果、第三方服务资源，为中小企业提供低成本、易操作的技术解决方案；推动脱敏数据共享，头部企业向中小企业开放非敏感用户画像基础数据、行业趋势数据，帮助中小企业精准理解用户需求、优化业务策略，降低创新成本，最终形成优势互补、协同发展的产业格局。
2) 引导差异化创新与价值升级
同质化竞争只会加剧行业内耗，唯有差异化发展才能实现行业价值提升。摆脱流量至上的单一导向，推动行业从“流量竞争”向“价值竞争”转型，引导企业结合自身资源优势探索特色化发展方向，传统报刊可聚焦“AI + 深度报道”，利用AI技术挖掘行业数据、梳理事件脉络，提升报道的专业性与深度，地方传媒可开发方言内容、民俗IP等本土化产品，强化区域用户粘性，财经、科技类平台可打造AI定制化行业报告、专业知识服务，满足用户精准需求；完善创新激励机制，行业协会设立AI传媒创新奖项，举办案例交流、技术研讨活动，推广差异化创新实践，建立行业自律公约，抵制低俗内容、恶性价格战等不良竞争行为，引导企业聚焦内容价值提升与用户体验优化。
5.4. 政策层面
人工智能驱动的传媒业变革速度远超传统监管体系的适配速度，制度供给的滞后性易引发行业乱象。通过专项立法填补制度空白，通过监管创新提升治理效能，通过协同治理凝聚多方合力，才能为传媒业智能化转型提供明确的制度指引与稳定的发展环境，实现创新与规范的良性互动。
1) 加快专项法规与标准制定
新兴业态的健康发展离不开清晰的制度边界，需针对AI传媒的特殊性加快专项法规与标准制定，填补政策空白。明确AI传媒应用的法律边界与行业规范，界定AIGC版权归属，明确由传媒企业主导生成、未使用第三方原创素材的AIGC内容，版权归传媒企业所有，需显著标注AI创作标识，使用第三方素材的需获得授权并注明来源，AI开发者对训练数据的合法性承担连带责任；规范虚拟主播行为，制定虚拟主播行为规范负面清单，禁止传播虚假信息、从事违法违规代言、突破新闻采编规范等行为，明确虚拟主播运营主体的法律责任，要求进行实名备案；建立分类监管标准，按风险程度将AI传媒应用划分为低风险与高风险，实行差异化监管措施，在保障公共利益的同时为技术创新预留充足空间。
2) 创新监管技术与协同治理机制
传统监管模式难以适配AI技术的“黑箱”特性与快速迭代特征，需推动监管技术与机制的双重创新。提升监管效能，实现监管适配技术、创新与规范并重，打造智能监管平台，整合自然语言处理、图像识别、大数据分析等技术，开发AI传媒监管系统，实现对虚假信息、低俗内容、违规广告的实时监测、自动预警与跟踪处置；建立算法备案与审计制度，要求传媒企业提交高风险算法的模型说明、训练数据来源、推荐逻辑等信息进行备案，监管部门可对存在合规风险的算法开展专项审计；构建多元协同监管体系，明确政府、行业协会、企业、用户的监管责任，政府负责法规制定与执法处罚，行业协会制定伦理准则、开展合规培训与行业自律，传媒企业落实主体责任、建立内部合规审查机制，搭建便捷的用户举报平台，畅通社会监督渠道，实现政府监管、行业自律、企业自治与社会监督的全方位治理。
6. 未来展望
随着人工智能技术的持续迭代，传媒业商业模式将向更智能、更沉浸、更生态的方向发展。其一是，AI与元宇宙、Web3.0结合，催生虚拟传媒空间、去中心化内容平台等新业态，推动内容从沉浸式向交互式升级，拓展传媒业价值边界；其二，行业注重价值回归，用户关注内容质量与社会责任，AI从效率工具转向价值赋能，引导传媒聚焦信息真实、文化传承与公共服务核心使命，减少技术功利化；其三，生态协同成主流，头部与中小企业协作、跨行业整合加强，形成共生生态。
未来，传媒企业需以技术创新为核心、用户需求为导向、合规安全为底线，主动拥抱AI变革；监管部门需平衡创新激励与风险防控，为AI传媒发展提供良好环境；行业协会需发挥桥梁作用，推动资源共享与生态协同，共同促进传媒业在AI时代实现高质量发展。