域名频道资讯站人工智能技术的应用正在逐步实践化，体现在影像识别，实时翻译、语音客服、分析预测等技术在越来越多的商业场景下的规模化应用。根据艾瑞咨询发布的《中国商业智能研究报告2019》中，总结梳理出了人工智能技术应用在金融风控、广告营销、零售电商、交通出行、医疗健康、在线教育等 8 个典型的应用场景，人工智能技术与大数据、自动化等技术的结合，正在推动着越来越多的产业进入智能时代。
以广告营销产业为例，根据艾瑞研究，通过运用人工智能等技术，广告主利润比原来普遍提升3-6倍。随着社会及各行各业数字化进程的加速，传统的大众营销模式早已不适用于当今消费者，广告营销产业也在向智能营销过渡。根据美国Forrester Research的一项全球调查，21%的企业营销预算花在了技术上，但仍有41%的企业营销决策者感到缺乏有效的技术支撑是其面临的主要挑战。越来越多的广告主与企业注重在营销及广告技术上的投入，Forrester 《美国营销技术与服务费用预测2017-2022》报告显示，以联合利华等为首的全球消费品牌在降低了传统广告投入的同时，却提高了在营销技术领域的预算投入，到2020年美国的企业在营销技术领域投入将超过1220亿美元。利用AI人工智能技术加速营销技术的升级和营销效果的转化将成为营销技术发展下一阶段的突破点。
AI在营销领域应用，可以帮助企业营销决策者更多的关注到创意和客户体验。如今，企业的CMO们越来越多地开始谈论以客户为核心的旅程和体验，更加注重以客户更愿意接受的方式和创意去传达品牌体验，建立品牌与客户情感之间的关联。但实际上，数字时代的客户期望比以往任何时候都要求更高，更难以取悦。企业营销人员在面对多元化，多设备消费行为的时代，不仅广告流程的管理更加复杂，对内容创意的要求也变得更高。程序化创意的出现，目的就是让机器处理大量需要较低创意度的重复性工作。以人工智能技术辅助专业化内容的生产、甚至是进行原创内容生产，提高专业内容生产的效率则是程序化创意未来的发展方向。迪士尼、Facebook、IBM等行业巨头都在尝试通过机器学习和自然语言处理结合专业创意人员，简化创作过程，激发创意灵感。
杜克大学的一项研究（Video Generation from Text）显示，利用变分自编码器 (VAE)和生成式对抗网络的混合框架 (GAN)可以从文本创建影像。从研究本身看，能够实现理想的效果还需要一定的时间，但基于对影像内容的识别和理解，进而实现对视频内容的自动化处理和本文素材来自互联网
