生命科学MDM中的自主AI：数据治理新纪元

白皮书数据治理新纪元索瓦尼亚·布卡帕坦姆·蒂鲁马拉 , 高级总监, 产品与战略, 全球主数据管理, IQVIAFRANCESCA D’ANGELO ，信息管理业务总监，IQVIA生命科学MDM中的自主AI 1 1 3 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 7 8目录比较代理式人工智能与传统 MDM 方法 2执行摘要代理AI在MDM中的变革作用人工智能驱动MDM解决方案的关键评估标准数据质量管理数据剖析与编目治理与合规可伸缩性与性能人工智能准备与整合持续的数据治理和自我优化的治理智能规则管理通过自我优化的治理实现持续精炼由人类专业知识指导的自动化一个永续优化的 MDM 新时代参考文献关于作者 iqvia.com | 1执行摘要自主人工智能正在通过部署能够协作执行多步骤流程、运用高级推理（通常由大型语言模型提供支持）以解决复杂数据挑战的自主代理，革新主数据管理（MDM），使其成为动态数字劳动力，为MDM带来智能、自主和实时决策能力。这种创新范式使得数据清理、匹配、丰富和治理检查等常规任务能够实现全天候运行且人工干预极少，从根本上将MDM从手动、被动式流程转变为主动、自动驾驶系统。对于承担着庞大、多样且高度监管数据的生物科技公司——从临床试验结果到患者记录和产品信息——自主人工智能通过快速整合数据并简化监管报告编制等流程，提供了一种变革性的解决方案，最终让人类专家专注于战略计划，同时确保数据得到高效和准确的管理。代理AI在MDM中的变革作用医药/医疗保健行业早期采用——截至2024年，约23%的组织已实施了AI代理——说明了这一转变的势头。1这份白皮书概述了自主AI在现代MDM项目中的作用，将其与传统的数据管理工具和常规的AI自动化方法进行对比，并提供了选择或升级MDM解决方案的评估标准。现实世界的案例叙述展示了自主AI如何促进持续的数据治理、智能规则管理和自我优化的数据管理。最后，我们推荐一个分阶段的“爬行-行走-奔跑”路线图，详细说明了生命科学团队在组织和技术方面的考量，使他们能够在确保合规性、可扩展性和持久商业价值的同时，利用这些突破。行业分析师预测，到2028年，近三分之一的的企业软件将具备代理式AI功能，而从2024年的几乎为零。2生命科学组织正处于一场变革的转折点：将具有能动性的人工智能（AI）集成到主数据管理（MDM）中，正在重新定义客户和产品数据的处理方式。与传统需要持续监督的AI系统不同，具有能动性的AI可以自主运行：设定目标、做出决策并对其采取行动，只需最少量的人类干预。对于那些处理复杂数据集、面临严格监管和高风险挑战的制药和生物技术公司而言，这项创新承诺在数据质量、运营速度和整体流程敏捷性方面带来无与伦比的改进。 • • 代理对比自主型人工智能与传统 MDM 方法2 | 生命科学中的代理式AI MDM采用自主代理那些能整体管理数据的解读上下文和适应意外状况无需预编程规则。一个能动系统可以，对于例如，识别新产品变体和智能集成将其纳入现有层次结构无需人工干预。• 结合机器学习和自动化来支持人类决策。 • 例如，机器学习模型可以检测重复项、标记异常值或建议合并和标准化，但它们仅在狭义定义的任务范围内运行。• 仍需要人工批准或分析这些建议，因为系统不管理完整的工作流程或重新设计流程。传统人工智能辅助MDM传统 MDM AI驱动MDM (人工/基于规则的)传统的MDM长期以来依赖于固定规则、手动数据管理和孤立的自动化脚本。MDM中早期的AI或机器学习计划主要是人领导的；它们通过自动化常规任务或标记异常来协助，但人操作员仍然保持总体控制。相比之下，代理型AI从根本上“AI领导”，部署一套自主代理，它们协作执行复杂的多步骤工作流，并在预定义的治理参数内进行决策，尽管人类输入对于监督和例外情况仍然是必要的。这种演变可以总结如下：• 依赖于预设规则和显著的人工干预来确保数据质量。 • 修正往往具有反应性——只在问题发生后才进行处理——并且这些系统除非规则被 手动更新。 • 因此，传统系统既可以耗时，又难以扩展。从依赖人类的过程转向由人工智能领导的范式具有变革性。将人工智能仅仅视为执行现有任务更快方式的组织，有错过充分实现其潜在机会的风险。自主式主数据管理通过使数据管理员从耗时且重复的任务中解放出来，重新定义了数据管理，让他们能够将注意力转移到更高价值的业务活动上。结果，公司可以实现前所未有的数据质量、一致性和速度水平。例如，一个原生的自主式人工智能主数据管理平台证明，传统方法需要大团队审核和纠正数据——这是一个缓慢且容易出错的流程——而自主式人工智能则持续且大规模地执行这些任务，有效地将主数据转变为自我改进、高价值的资产。传统 MDM 传统 MDM(人工/基于规则的) (人工/基于规则的)• 这些代理准确摄取数据，自主识别和修复不一致性，从过去的纠错中学习，甚至能在错误发生前预先阻止错误——从而在整个MDM生命周期中协调决策。 它意味着什么：示例：iqvia.com | 3它为何重要：它为何重要：要寻找什么：示例：要寻找什么：它意味着什么：数据质量管理数据剖析与编目• mdm解决方案应持续分析数据以进行质量或结构变化，并相应地更新元数据/目录，确保新数据集能被管理员和下游用户快速理解。某供应商的新代理系统有一个数据质量代理，该代理持续监控和纠正MDM系统和存储库中的问题。在使用代理式人工智能评估客户和产品MDM平台时，制药和生物技术组织应评估以下关键标准，以确保MDM计划在有效利用人工智能的同时保持信任、合规性和绩效。• 一些平台提供数据发现代理，能够迅速识别用于分析的合规、相关数据，有效充当自主数据目录管理员。• 评估该工具是否使用人工智能来识别并自动纠正数据问题（例如，重复项、不一致性、缺失字段）或至少建议更正。一个由人工智能驱动的MDM解决方案必须擅长数据剖析——理解数据内容、质量及其关系——并构建一个强大的数据目录。代理式人工智能可以通过揭示元数据、关系和异常情况来自动化新数据源的分析，无需人工干预。人工智能驱动MDM解决方案的关键评估标准• 领先解决方案结合机器学习与基于规则的方法，在初始阶段（例如创建时捕获重复的客户记录）防止错误，并批量清理遗留数据，带来可量化的改进，如提升数据质量评分或降低错误率。平台应提供持续的数据质量监控和实时错误补救，而不是依赖定期清理。高质量、可信的数据对人工智能性能至关重要——代理的好坏取决于它们处理的数据。这项能力在生命科学领域尤其重要，因为数据来源于不同的系统（例如，研究实验室、临床试验、CRM、ERP）。强大的特征分析和目录支持增强了数据治理，并使组织为有效的AI集成做好了准备。• 具备人工智能驱动数据发现代理等特性至关重要，这些代理扫描数据库以识别数据资产并评估其可信度。一个由人工智能驱动的数据发现代理，它扫描数据库以识别合规且相关的用于分析的数据，有效地充当自主数据目录管理员。 人工智能准备与整合它意味着什么：要寻找什么：要寻找什么：治理与合规它意味着什么：可伸缩性与性能它意味着什么：示例：它为何重要：4 | 生命科学MDM中的代理式AI它为何重要：如果一个AI代理合并