当信息洪流席卷商界，企业领袖们竭力寻求竞争优势，力求做出更明智的决策、有效管控风险并推动可持续增长。但现实是：若缺乏可靠的人工智能数据治理，这一切都无从谈起。这项工作远非后台职能所能涵盖——恰当的监管能将原始资源转化为强大资产，为创新与成功注入动力。
随着复杂性不断增加，人工智能通过自动化流程和提升准确性，为您的数据战略创造价值。借助人工智能，您无需在合规与增长之间做出取舍，二者皆可兼得。然而，人工智能应用的激增意味着治理框架必须及时调整以适应新形势。
仅在2024年，投入实际生产的人工智能模型数量就达到去年的11倍，这表明人工智能技术已从实验阶段转向实际应用。这种快速增长要求我们更加关注数据完整性、安全性和道德标准（Databricks）。数据治理对于维持这些模型的可靠性、满足内部和监管准则至关重要。
随着企业部署人工智能模型的效率提升三倍，对全面治理的需求日益迫切——在加速运营的同时避免监管缺失（Databricks）。
当治理机制运作得当，它能建立信任、优化决策并开拓新机遇。通过建立精准的数据收集、访问和使用协议，组织能够将实践与更广泛的目标保持一致，将数据转化为推动增长的工具。
什么是人工智能数据治理？
人工智能数据治理是对数据质量、合规性和安全性的结构化监督，旨在确保人工智能模型提供准确、合乎伦理且可靠的输出结果。它定义了信息如何被收集、分类、访问和审计，从而将数据转化为战略优势而非负担。
在人工智能治理中平衡静态数据与动态数据
在争分夺秒的竞争中，人们很容易忽视静态信息与动态信息管理的重要性。然而，成功的秘诀正在于二者之间的平衡。
静态数据（如顾客 、报告和政策）虽不常更新，却构成组织知识库的核心。若忽视这些资产，可能导致合规与报告出现疏漏，进而干扰决策过程。
与此同时，动态数据赋能敏捷性。来自销售指标、顾客 和数字分析等来源的实时洞察，通过及早识别趋势并把握机遇，助力企业保持竞争力。
随着70%的企业开始使用生成式人工智能（GenAI）工具和向量数据库，治理在负责任地处理和应用实时洞察方面发挥着关键作用（Databricks）。例如，向量数据库通过处理非结构化数据来优化模型，但若缺乏有效监管，误用机密信息的风险将随之增加。
一个强大的管理框架将这些要素协调统一。企业通过为两者制定协议来构建整体视图，揭示运营处于稳定状态还是动态变化中。二者共同塑造环境，促进更优决策与长期成功。
通过数据治理最大化人工智能投资回报的五大要素
人工智能的表现直接取决于其输入数据的质量。要充分发挥人工智能的潜力，必须建立坚实的基础。以下五大支柱将助您实现投资回报率（ROI）最大化：
质量标准
为准确性和一致性设定高标准。即使是最先进的算法，若输入数据存在缺陷也会失灵，导致结果不佳。随着76%使用大型语言模型（LLM）的企业选择开源版本（其可靠性参差不齐——Databricks数据），质量标准变得尤为关键。确保数据完整性可大幅降低错误发生概率。
治理政策
决定数据的收集、存储和使用方式。明确的指导方针能让人工智能在道德和法律边界内运作，同时充分发挥其潜力。在金融服务等行业，人工智能模型训练的GPU使用量激增88%，治理机制帮助企业应对复杂政策（Databricks）。
集成
整合各类数据源形成统一系统，使人工智能能够通过分析相互关联的数据集生成更精准的预测。人工智能部署效率的提升直接取决于管理质量，从而保障数据流的持续稳定。
清洁程序
通过人工智能自动化常规清理流程，可有效消除错误、重复项和无关细节，确保仅将最具可信度的内容输入模型。随着企业模型部署效率提升三倍，规范的数据清洗在保持高质量标准的同时加速了运营进程（Databricks）。
增益
通过整合内部与外部资源来拓展您的方法。人工智能能够处理丰富化的数据，从而产生更具意义的洞察和更可靠的结果。诸如向量数据库之类的工具可进一步提升这些努力的效果，但必须实施谨慎的治理措施以防止敏感信息被不当处理。
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连接数据治理的关键要素
上述五个要素对人工智能就绪至关重要。同时，人工智能并非附加组件，而是强化管理框架的核心力量。以下是人工智能如何加速每个要素的实现：
数据编目
一个井井有条的系统能防止信息丢失或遗漏。人工智能通过自动化标签和分类流程，确保所有内容随时可查且保持最新状态。
数据质量
人工智能持续扫描数据差异，确保数据准确可靠，从而将有意义的分析与代价高昂的错误区分开来。
数据分类
并非所有资产都具有同等重要性。人工智能通过根据重要性自动对敏感细节进行排序，加速了分类过程，同时最大限度地减少了人为错误。
数据安全与访问审计
防止滥用是首要优势。人工智能通过自动化控制和实时监控活动来强化防御，在潜在问题升级前及时发现。
数据血统
人工智能追踪信息从生成到历经多重阶段转化的全过程，提供透明且便捷的可追溯性，以满足法律与运营要求。
数据发现与协作
即使是最深刻的洞见，若团队无法找到所需内容也毫无价值。人工智能通过快速呈现相关资源，简化搜索流程，从而激发创新与决策。当内容在安全系统内负责任地共享——无论是内部共享还是与第三方共享——其价值将进一步提升。
当系统缺乏一致性时，即使最周密的战略也可能土崩瓦解。良好的政策能推动价值在各个层面创造。
现实案例：医疗保健
在医疗领域，69%的人工智能应用采用自然语言处理（NLP）技术来分析患者病历、加速研究进程并开发新型疗法（Databricks）。处理这类敏感信息需要严格监管，以保护患者隐私并保障海量数据的安全。
设想一个覆盖多家医疗机构的庞大医院网络，负责管理患者病历。为保障隐私、实现便捷访问并遵守法规，该医院实施了一套全面的治理方案。
目录：医院将所有记录集中存储于单一、井然有序的存储库中，免去了医护人员翻阅散乱文件的麻烦，从而能够提供更优质、更高效的诊疗服务。
质量：当生命危在旦夕时，准确性不容妥协。医院定期开展审计与验证工作，确保记录及时更新，杜绝信息缺失或错误。
分类：机密医疗信息与普通健康记录的处理方式不同。医院对材料进行分类，并根据敏感程度对各类信息实施特定的处理规则。
访问控制：严格的访问限制确保仅授权人员可查看特定记录。医院为医生提供完整的患者病史可见性，而行政人员仅限于必要权限范围，在保障隐私的同时维持系统可用性。
血统追溯：从创建到各类治疗直至最终存储，每位患者的详细信息均被全程追踪。这种可视化管理既符合医疗标准，又提供精准的溯源能力。
合规与安全：医院恪守《健康保险流通与责任法案》准则，持续评估风险、开展培训，并通过维持高标准基准来巩固信任。
这种方法既能保护患者，又能提升医疗服务质量，既满足各项要求，又能确保关键资源得到最高水平的管理。
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孤岛式运作拖慢业务进程。统一透明的系统赋能团队快速做出更明智的决策。洞察力的协作共享释放创新机遇。
最大化人工智能潜力
人工智能的智慧取决于其处理的素材质量。通过提供清晰、结构化的输入数据，人工智能能够持续输出稳定成果，助力企业超越竞争对手。
加强安全与隐私保护
随着数据泄露事件日益频繁，数据完整性显得尤为重要。健全的系统通过负责任的监督机制降低风险，增强信任。
遵守法规
治理机制帮助企业遵守HIPAA和GDPR等法规，使其免受法律风险和声誉损害的威胁。
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首席数据官（CDO）：CDO是您数据战略的架构师，负责从预算管理到系统评估的全方位统筹。
数据所有者：这些专业人员确保资产的技术完整性，管理其流动并保障系统安全。
管理员：管理员将政策转化为日常运营，执行规则并维护法律标准。
委员会：这些团体负责制定政策、解决冲突并监督组织履职；它们确保整个体系高效运转。
数据治理是一项集体努力，由关键参与者主导，将抽象理念转化为切实的业务优势。
结论
实施人工智能数据治理最佳实践，对于将信息转化为真正的竞争优势至关重要。主动型治理体系确保数据始终保持准确、安全且适用于人工智能模型，而定期审计则能防范偏见和隐私风险。
凭借正确的框架，企业能够充分释放数据价值，获得更精准的洞察力与长期的韧性。随着技术进步，今日投资于人工智能数据治理策略的企业，将引领明日的创新步伐。未来属于那些掌控数据并运用数据塑造持久成功的企业领袖。
来源：Databricks，《数据与人工智能现状报告》（2024年）。
里克·扎亚斯
COPC公司顾客体验 、技术与运营高级副总裁
里克拥有超过30年的商业和IT领域专业经验，专注于客户关系、顾客体验 以及人工智能应用。在加入COPC之前，他曾在Sitel、北卡罗来纳州蓝十字蓝盾协会以及美国家庭保险公司担任重要领导职务。
在整个职业生涯中，里克一直领导着旨在变革顾客体验 有效提升了客户忠诚度并提高了运营效率。他拥有锡拉丘兹大学运营管理学士学位，并持有ITIL V3、精益六西格玛及COPC标准的认证。