从 2.2 亿数据点到营收：AI 如何改变体育娱乐的投资回报

超级碗是全球最大的体育娱乐赛事之一，吸引超过一亿观众，创造数十亿美元的收入。

但对于 NFL 球队和整个体育娱乐行业来说，特许经营企业在打造品牌、扩大粉丝群和实现收入最大化的过程中，通往冠军之路依然漫长。

AI 技术正是实现这一目标的方式之一。

这项技术在体育娱乐界并不陌生。早在 2017 年，在现代生成式 AI 出现之前，IBM 等大型供应商就已经在讨论 AI 将如何颠覆体育娱乐网络。NFL 本身正在使用与 AWS 合作开发的数字运动员系统来帮助提高运动员的安全性。NFL 还使用 AWS 构建基于 Amazon MemoryDB 数据库的生成式 AI 驱动的应用程序。

对于 NFL 和整个体育娱乐领域的各个球队来说，实施生成式 AI 还有其他选择。其中一个选择来自 Elevate，这是一家由旧金山 49 人队总裁 Al Guido 领导的技术供应商，该产品今天正式发布。

该公司新推出的 Elevate 性能和洞察云 (EPIC) 数据和 AI 平台结合了消费者洞察、票务管理和资产分析，帮助体育和娱乐组织更好地与粉丝互动。该平台帮助组织进行有针对性的互动，更好地了解潜在客户画像，这些信息有助于确定体育场座位选择、票价和粉丝留存率。该平台已被包括田纳西泰坦队在内的 25 多个组织使用。

Elevate 自 2018 年开始运营，现在随着生成式 AI 的出现，公司能够更好地利用数据。

"构建 EPIC 强化了我们自运营以来与客户一起看到并验证的一个基本事实——数据的力量取决于它所能促成的决策，" Elevate 董事长兼首席执行官 Guido 告诉 VentureBeat。"在体育领域，挑战不仅仅是捕获数据，而是要利用数据来推动真实、可行的智能，以改善粉丝参与度、收入策略和运营效率。"

构建 AI 优先参与系统的数据挑战

Elevate 的系统中已有约 2.2 亿人的数据。该公司通过客户工作和关系收集第一手数据，包括粉丝行为、票务销售、赞助和其他资产相关信息。Elevate 还获取和购买第三方数据集来进一步丰富用户档案。

Guido 指出，许多组织收集了看似无限的数据，但难以统一和利用这些数据。EPIC 旨在弥合这一差距。

为了充分受益于现代生成式 AI，数据应该采用向量数据库格式，Elevate 认为。首席信息官 Jim Caruso 向 VentureBeat 解释说，他的公司经历了一个密集的过程，不仅要向量化数据，还要确保这些数据能够帮助指导业务决策。

目前，Elevate 使用 Amazon Sagemaker 来实现数据向量化。

Anthropic Claude、XGBoost 和 Amazon Bedrock 如何为 EPIC 提供 AI 洞察

Caruso 解释说，EPIC 系统提供了广泛的 AI 驱动应用，从票价定价到开发消费者洞察画像。Elevate 使用不同技术的组合来构建这些工具。

核心是经过 Elevate 数据微调的 Anthropic Claude Haiku 3.5 大语言模型 (LLM)。Claude 提供了基于不同角色提问和获取洞察的接口。

该系统还通过 Amazon Sagemaker 使用 XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) 开源机器学习库来专门处理票务定价的数值数据。

体育娱乐领域 AI 的竞争格局

Guido 表示，NFL 内外对 EPIC 的初步反应都很积极。

许多资产面临类似的挑战：数据源分散、粉丝期望不断变化以及需要更智能、更高效的收入创造。Guido 也清楚地认识到，这种技术的竞争格局正在扩大。

AI 驱动的洞察如何为田纳西泰坦队带来实际影响

EPIC 的早期用户之一是 NFL 的田纳西泰坦队。该团队正与 Elevate 合作开发一个价值 21 亿美元的新体育场，计划于 2027 年开放。

不仅是 NFL，大学体育也从 AI 驱动的洞察中受益

伊利诺伊大学体育部首席商务官 Tom Moreland 向 VentureBeat 表示："大学体育部门正在经历深刻的数字化转型，数据处于核心位置。"

"认真投资数据质量、结构和应用的体育部门将真正从任何新技术中受益，"Moreland 说。