Un contesto di mercato sfidante

Il settore Video e TV sta diventando sempre più competitivo, con la spesa per i contenuti in costante aumento e attori che competono ferocemente per conquistare quote di mercato. Inoltre i contenuti premium sono costosi, mentre i contenuti disponibili spesso non vengono sfruttati appieno. 

L’interesse sempre crescente per disporre di più contenuti in tempi brevi, accordi in esclusiva sempre più rari e volumi dei deal più contenuti stanno portando a dover processare molti più contratti sui contenuti, con una pressione crescente per negoziare e concludere accordi più rapidamente che mai. 

Da una parte, chi si occupa di programmazione cerca di acquisire i contenuti più rapidamente, dall'altra aumenta la pressione sui dipartimenti Legal e Business Affairs che cercano di gestire i diritti di distribuzione per un numero sempre maggiore di contenuti da visualizzare su una vasta gamma di canali OTA e OTT. 

I licenziatari devono acquisire contratti complessi in modo sistematico nel loro sistema di rights management, avendo poi la possibilità di ricercare e visualizzare i diritti e le disponibilità del catalogo, ma soprattutto di garantire che i diritti possano essere applicati. L’interpretazione manuale delle clausole, l'abbinamento dei contenuti ai record esistenti e la creazione di nuovi contenuti è un processo lungo che rallenta un mercato frenetico e affamato di contenuti. 

L’AI nel settore Media and Entertainment 

L'intelligenza artificiale (AI) è stata a lungo utilizzata nell'industria M&E. Più recentemente, da quanto le tecnologie di machine learning (ML) sono diventate più accessibili, gli sviluppatori stanno lasciando spazio ai data scientist. In particolare, nella creazione e nella distribuzione di contenuti, i principali attori del mercato stanno massimizzando le performance aziendali, migliorando l'esperienza dei consumatori e il valore dell'intrattenimento offerto. 

Migliorare le informazioni disponibili per l’acquisto e la vendita di contenuti 

Netflix utilizza uno dei sistemi più sofisticati per prevedere le preferenze degli spettatori, con un algoritmo che entra in funzione non appena gli utenti effettuano l’accesso. Continua a raccogliere dati mentre l'utente scorre tra le raccomandazioni e analizza i comportamenti durante la visione dei contenuti come l’accelerazione di alcune scene, i tempi in cui i video vengono messi in pausa, il tipo di dispositivo utilizzato e molto altro. Inoltre, gli account degli utenti vengono classificati in base ai comportamenti di visione e la piattaforma basa le scelte sui contenuti da acquisire sulla base di queste informazioni. 

L'intelligenza artificiale utilizzata da YouTube consente invece ai creatori di contenuti generare automaticamente sottotitoli per i video caricati sulla piattaforma, non solo nella lingua originale ma fino a trentacinque lingue diverse, ampliando notevolmente la portata dell’audience. 

Questi sono solo alcuni esempi di come l'AI sia stata utilizzata dietro le quinte, migliorando i workflow, automatizzando il controllo qualità, classificando e arricchendo i metadati, creando highlights e in generale sfruttando al meglio i contenuti, andando ben oltre le previsioni sulle preferenze di visione degli utenti e la proposizione di contenuti personalizzati. 

All’aumentare dell’esigenza di migliorare l’efficienza operativa, l'intelligenza artificiale viene applicata anche ai dati contrattuali per automatizzare l’estrazione dei metadati rilevanti senza sovraccaricare i team Legal e Business Affairs. 

Il supporto ai team Legal e Business Affairs 

Estrarre termini e clausole legali, titoli, date e costi da un contratto, in modo che possano essere importati nei sistemi di rights management, non è un’attività semplice. Gli accordi inoltre non hanno un formato standard; quindi, i dati rilevanti possono trovarsi nella prima pagina in un contratto e sull'ultima pagina in un altro. 

Allo stesso modo, possono essere utilizzate terminologie diverse tra contratti. Ad esempio il termine "Free TV" ha un significato diverso da una parte all’altra dell'oceano Atlantico! Anche per un avvocato esperto l'interpretazione delle clausole legali e delle terminologie specifiche di settore può essere sfidante. 

La proposta di Fincons: l’Automatic Contract Import  

L'esperienza di Fincons el settore media ci ha portato a sviluppare una soluzione chiamata Automatic Contract Import, che utilizza tecnologie di Machine Learning come il Natural Language Processing (NLP) e il Named Entity Recognition (NER) per supportare i processi delle aziende del settore. 

La soluzione analizza i contratti forniti in input ed estrae i metadati chiave rilevanti come le informazioni su chi concede la licenza, sul catalogo e sulle clausole relative ai diritti. 

Una semplice interfaccia utente consente agli utenti di business di rivedere rapidamente le informazioni estratte e, dopo l'approvazione, di inviarle al sistema di gestione dei diritti nel formato finale richiesto. 

Questa soluzione può anche essere proposta come modulo della nuova soluzione end-to-end di gestione dei diritti, AllRights, sviluppata appositamente per l’attuale mercato dei media dal gruppo Fincons. 

Funzionalità di gestione dei diritti multidimensionali per cambiare le regole del gioco 

AllRights garantisce che le aziende siano supportate nei processi di gestione dei fornitori e dei partner, durante le fasi di negoziazione e nella gestione delle informazioni contrattuali, con un workflow di approvazione altamente configurabile sia per i processi di rights in e rights out. 

Tra le funzionalità core del prodotto, vi è anche la gestione Questo pacchetto principale include anche la gestione degli inventari dei programmi e di altre entità, compresi metadati, funzionalità di gestione dei diritti multidimensionali, tra cui diritti accessori e elementari, nonché il calcolo e l'analisi complessiva della disponibilità dei diritti. 

Ulteriori funzionalità smart, oltre all’automatic contract import descritto sopra, possono essere integrate alla soluzione, come per esempio il recommendation engine che evidenzia le opportunità di sublicenza sulla base della popolarità dei contenuti e delle informazioni sull’acquirente.