這是一個數據信息爆炸的時代，公司和企業傳播工作人員都面臨著媒體信息監測分析和及時回應的關鍵性挑戰。美國日前的趨勢是，越來越多地結合人工智能和大數據分析來融合響應這些全球傳播者面臨的挑戰。為了更優異也更動態地了解與客戶或者自身所在的全球機構的相關聲譽和媒體風險，人工智能分析技術的應用，將很快地把這些挑戰轉換成為機遇，以幫助企業在做決策時不用考慮過多的信息和海量數據，而是通過關鍵詞的檢索和分析，通過機器已被訓練成增強人類知識儲備的平臺，給企業CEO等領導人提供決策洞察力。
舉例來說，美國的大數據人工智能平臺公司Signal AI曾有一家全球性的銀行客戶，客戶通過使用該平臺定制的全球信任和聲譽指數進行基于企業聲譽的關鍵傳播決策。首先，企業傳播主管和最高管理層確認其希望為人所熟知的關鍵性企業聲譽驅動因素和指標，例如氣候變化、數字技術、面向未來的雇主品牌和國際化這幾個重要維度。定制的聲譽指數分析將在這些關鍵主題的實時報道中，分析該銀行被提及的熱度和速度，同時增加這些關鍵詞在企業媒體發布材料中的曝光度，傳播者也結合搜索引擎優化關鍵詞并提高其在新聞通稿中的比例主動引導輿論，以此領先于任何潛在風險或危機的報道。與此同時，公司還在銀行行業業報道中，突出其關鍵主題相關的趨勢，以便于做進一步對標行業同行的SWOT分析（優勢、劣勢、威脅和機遇分析）。
除了主動溝通報道的優化，更多客戶使用人工智能技術來幫助風險分析，例如四大審計師事務所的德勤，使用AI平臺跟蹤和監控全球數據，特別關注于全球各地監管的相關變化，將與合規相關的熱門話題高度關聯實時更新，為可能發生監管變化的地方提供媒體報道的情緒指引。而德勤的競爭對手安永則創建了一個“信任度”分值管理系統，以在透明度不斷提高的時代，識別全球范圍內該公司的可信度和認知度，通過關鍵的信任支柱創建自定義機器學習模型，來幫助傳播者做出更好的決策，其中的關鍵詞包括了企業道德、財務丑聞、品牌認知等，這一模型的動態監控幫助公司節省了數百小時的分析時間。