早在AI技术大规模应用之前，数据就已成为前瞻性会议专业人士的"无名英雄"。无论是协调小型本地聚会还是组织大型国际会议，从参会者互动到反馈收集，再到关键物流安排，每个环节都离不开数据的支撑。然而，报告揭示了一个令人担忧的现实：尽管行业从业者普遍认识到数据的重要性，但在数据收集、使用和价值挖掘方面仍面临重重障碍。

根据Ovation Global DMC的最新调查，当前行业存在明显的"认知-行动"鸿沟。虽然多数专业人士已经开始利用反馈和调查工具的数据来提升客户满意度和制定个性化沟通策略，但获取可靠数据依然是首要难题，而供应商方面则表示获得用户同意是最大挑战。

报告强调，会议专业人士需要完成两个关键转变。首先是思维模式的转变：成功的会议策划和执行始于明确为什么需要数据，以及如何利用每个数据点或数据集来增进理解、改进特定领域、验证或推翻假设。其次是技术应用的转变：拥抱AI并不意味着立即成为大语言模型的专家，而是要正确使用AI来增强和加速对数据的理解，从而推动更快的决策。

AI技术之所以对会议专业人士具有强大价值，主要在于其解析和分类大量原始数据的能力。通过利用AI工具中包含的高级算法，会议专业人士可以突破长期存在的障碍，例如准确预测活动出席率、快速理解参会者人口统计特征（无需花费一周以上时间进行手动数据分析），以及更迅速地识别年度活动模式（以往需要专业数据科学家的支持）。

报告系统梳理了AI技术在会议与活动行业六大核心数据类型中的应用场景：

注册数据通常是活动生命周期中收集的第一类信息。AI工具能够揭示其中蕴含的宝贵洞察。例如，注册数据可用于个性化菜单规划，确保满足参会者的饮食偏好；AI还能匹配具有相似兴趣的参会者，在活动前、中、后促进更深层次的联系与合作；通过收集兴趣数据，可以实现会议和学习内容的精准推荐。

AI在管理后勤保障数据方面发挥着关键作用，这类数据包括场地容量、房间布局和设备可用性等信息。会议专业人士可以使用AI根据容量、位置和可用功能等因素比较场地，确保为活动需求选择最佳场所。活动期间，摄像头和AI软件可以监控与房间占用相关的实时数据，并根据参会者数量和移动情况对房间布局或会议分配提出调整建议。

参与度数据包括会议出席率、社交媒体互动和参会者反馈，能够实时反映参与者的投入程度。AI工具可分析这些数据，洞察哪些会议最受欢迎、哪些演讲者最能引起观众共鸣，甚至可以根据调查和社交媒体评估参会者情绪。此外，活动后对参与度数据的分析可以为未来的内容决策提供依据。

AI可以利用视频数据对视频片段进行分类和标记，创建章节便于导航，帮助参会者快速找到特定主题。通过有效利用视频数据，会议专业人士可以生成额外内容，如精彩集锦或社交媒体短视频，最大化活动内容的影响力并扩大其覆盖范围。

无论是在活动前、中还是后收集的调查数据，都能提供关于参会者体验的关键反馈。AI可以通过建议更有针对性的问题、进行自动抽样以从不同参会者群体收集数据并快速分析结果来增强调查效果。Cvent调查方法学家Rita Hewitt指出："以前，会议专业人士必须在调查工具中进行繁琐的原始数据手动分析。这远非对其时间的最佳利用，而Cvent等工具中的AI可以对反馈数据进行闪电般快速的分析，并在几分钟内识别主题和趋势，让会议专业人士腾出时间从事更多增值任务。"

AI擅长分析过去的活动以帮助预测未来模式。通过使用历史数据，AI可以预测未来的出席人数、识别受欢迎的会议或预测哪些类型的内容最可能引起参会者的参与。这些预测性洞察帮助会议专业人士优化日程安排、资源分配和营销工作。

生成式AI由大语言模型驱动，正在改变会议专业人士创建和分享内容的方式。与分析现有数据以寻找模式的传统AI不同，生成式AI可以根据提示创建新的文本、图像甚至互动内容。ChatGPT等大语言模型可以根据活动主题和讨论撰写会议描述、社交媒体帖子、电子邮件活动甚至博客文章，大大节省时间并确保跨平台信息传递的一致性。生成式AI还能总结会议要点或创建个性化的后续消息，帮助会议专业人士在活动结束后很长时间内保持参会者的参与度。

Cvent等平台已经在其系统中构建机器学习功能，帮助会议专业人士将原始参与度数据转化为可操作的洞察。AI驱动的推荐系统使用算法根据参会者数据建议相关会议、社交机会和个性化内容。Cvent机器学习和数据科学高级总监Lashkar Kashif指出："最终目标始终是帮助参会者发现最相关的内容和具有相似特征和价值观的联系人，最重要的是，恰好在他们想要或需要该信息时提供。"

自然语言处理使计算机能够理解和解释人类语言，对情感分析、聊天机器人和自动响应非常有用。通过情感分析，会议专业人士可以捕捉参会者的情绪和趋势，帮助他们了解什么能引起共鸣以及在活动期间和之后需要在哪些方面进行改进。

NLP驱动的聊天机器人可以即时回答有关日程、场地和物流的问题，既改善了参会者体验，又减轻了活动工作人员的负担。语音识别技术的进步使会议专业人士能够转录会议、启用语音命令并通过为活动内容生成实时字幕来提高可访问性。

值得注意的是，Cvent的Stephanie Sweetland指出："虽然NLP很有价值，但有时可能会误解响应，因此我们更喜欢'AI启动、人工分析'的方法。"

计算机视觉还可以为组织者提供有关参会者移动的洞察，帮助他们改善活动布局和人群管理，在收集未来活动宝贵数据的同时提升体验。它还允许进行情感追踪，通过分析面部表情识别参会者对内容或社交的反应。

AI通过提供实时数据可视化和决策支持，大大增强了数据分析能力。会议专业人士可以实时监控注册数量、参与度水平和会议反馈等指标，使他们能够在活动期间进行数据驱动的调整。现在的活动平台提供实时仪表板，帮助跟踪参会者参与度、注册趋势和会议出席率等关键绩效指标，实现更高的敏捷性和更好的即时决策。

报告指出，会议行业在如何使数据对许多方面有所帮助的知识与将这些讨论转化为行动之间存在脱节。来自各种来源的数据——注册系统、RFID、参会者互动、活动后调查——信息量之大可能会让会议专业人士不知所措，难以确定哪些数据点对决策最有价值。

Cvent营销技术和自动化总监Stephanie Sweetland表示："主要挑战是定义什么数据对营销激活最有用。与活动相关的数据太多，分析和有意义地操作数据可能非常困难。"解决方案之一是确保使用一个集中式工具进行活动数据管理，这是"绝对确保优先考虑最关键信息并能够有效使用的唯一方法之一"。

数据完整性，特别是确保准确性，是会议专业人士面临的另一个挑战，尤其是在查看从各种来源提取的数据组合时。Cvent活动技术与运营高级经理Allyson Keenan表示："确保收集的数据准确、完整且最新仍然是会议专业人士面临的重大挑战。众所周知，不准确的数据可能导致不准确的预测和错误的决策。"

Lashkar Kashif指出："为活动开发AI解决方案也具有挑战性，因为数据不完整和活动类型差异很大。"AI模型通常需要大量干净、结构化的数据才能提供准确的结果。当数据不完整或不一致时，AI驱动的洞察可能不可靠，进一步使决策过程复杂化。

使用AI规划会议和活动的主要伦理问题之一是如何处理和使用参会者数据。为了最好地了解参会者洞察并提供个性化体验，AI系统通常依赖大量个人信息——从注册详情到参与模式。虽然这些数据可以改善活动成果，但也为滥用创造了机会。

隐私和伦理专家Melody Cheung指出了使用AI工具（如面部识别）的潜在风险。她表示，虽然AI可以为活动解锁许多机会，但考虑风险至关重要。例如，在会议中使用面部识别工具加快签到可能看似无害，但它引发了一些重大的隐私问题。

AI使用的另一个问题是潜在的偏见。由于大语言模型根据训练数据生成内容，输出中存在偏见的风险。Cheung指出："AI系统可能导致有偏见或不公平的结果，尤其是在参会者选择中涉及人口统计数据时。"这些系统可能在无意中强化不平等，特别是当算法用于内容推荐或参会者匹配时。

随着欧洲通用数据保护条例（GDPR）等法规的出台，数据隐私现在成为包括会议和活动在内的每个处理个人信息行业的关注点。GDPR和类似法律要求组织在收集数据之前获得明确许可，参会者也有权了解其数据将如何使用并要求删除。

Cheung强调："活动组织者必须了解GDPR等隐私法律，并对他们收集的数据保持开放。重要的是让参会者知道正在使用什么数据以及为什么使用。"

会议专业人士应当从根本上转变对数据的认知。成功不在于拥有多少数据，而在于明确为何需要数据以及如何利用数据。建议制定清晰的数据战略，包括：

AI技术的应用不应一蹴而就，而应根据组织实际情况分阶段推进：

虽然AI技术强大，但不应完全依赖。建议采用"AI启动、人工分析"的混合模式：

在追求技术创新的同时，必须守住伦理底线：

AI技术日新月异，会议专业人士需要保持学习态度：

AI的终极目标应当是提升参会者体验，而非单纯追求运营效率：

正如报告所强调的，我们正处于一个深度而快速学习的时期，对许多人来说，这也是对行业未来充满乐观的时期。AI技术不是取代会议专业人士，而是赋能他们做出更明智、更快速的决策，创造更有影响力的活动体验。Cvent的AI专家McNeel Keenan表示："AI驱动的个性化将成为会议行业的游戏规则改变者，让参会者根据其独特偏好和行为体验高度定制的内容、会议和社交机会。而我们才刚刚触及AI能做什么的表面。"

成功的关键在于找到正确的平衡点：在实验和学习AI技术的各个方面的同时，始终将卓越的参会者体验作为最终目标。那些能够在不断演进的同时保持以参会者为中心的前瞻性会议专业人士，将真正掌握AI的力量，打造更相关、更吸引人、更具影响力的未来活动。数据始终是、也将永远是会议和活动策划的重要元素，而AI的出现只是我们如何利用数据改进运营、深入了解参与者并最终大幅提升参会者体验演变过程中的下一个浪潮。