【金猿CIO展】金赛药业数字研究院鲜翾:数智化驱动,开启生物医药创新产品研发与服务新纪元

B站影视 2024-12-09 21:40 2

摘要:历经十余载的发展,数智化从早期探索到如今的渐趋成熟,技术路径日渐清晰,并沉淀出独有的模式与成功实践,成为不同企业提高效率,降低成本,落地业务创新的利器。

鲜翾

本文由金赛药业数字研究院鲜翾撰写并投递参与“数据猿年度金猿策划活动——2024大数据产业年度优秀CIO榜单及奖项”评选。

历经十余载的发展,数智化从早期探索到如今的渐趋成熟,技术路径日渐清晰,并沉淀出独有的模式与成功实践,成为不同企业提高效率,降低成本,落地业务创新的利器。

而当下,新兴技术特别是大数据、AI的持续发展,创新理念不断萌发,为数智化注入了鲜活力量,推动数智化在新征程中持续革新,绽放更加耀眼光芒。

在生物医药领域,数智化正成为推动基因工程创新研发的重要力量。金赛药业作为行业佼佼者,以数智化武装自身,借助AI赋能药物研发全流程,实现研发、生产、营销等多领域的智能化升级。

通过数智化的武装,金赛药业成功地将最新科技与医药研发相结合,不仅提高了研发效率,更确保了产品的质量和安全。如今,我们正以医药创新技术和产品服务全球患者,展现中国生物医药的力量。

整合手上数据,打造数字资产

作为一名神经生物学家,我的学习、工作背景为我提供了一个独特的视角来看待企业的数智化转型。这种科学背景和跨学科的知识体系,使我能够从更广泛和深入的角度进行分析,而不仅仅局限于技术层面。科学训练使我习惯于提出假设,并通过系统的方法论进行验证,这种思维方式在数智化转型中显得尤为重要。

数智化转型是一个包含信息化、数字化和智能化三个阶段的连贯过程。其中,信息化主要是动作标准化,记录和沉淀知识,但增加了工作量;数字化使行为透明化,能够进行统计分析和规则提炼,发现和解决灰色地带的问题;而智能化则通过机器学习和大数据分析,能够生成规则,甚至取代人工,极大地改变了工作方式和人机分工。

然而,数智化转型也带来诸多变化:当前,数智化模型和技术发展迅速,但在传统企业内部,许多人对这些新技术缺乏了解和学习意愿。数字化和智能化使得业务行为和管理动作透明化,暴露了管理上的短板和惰性行为,导致业务人员的恐慌和抵抗。可以说智能化的时代所有的人都可以被质检,所有的行为都会被检查,极大地减少了偷懒和作弊的空间。

因此,数智化转型不仅仅是技术上的挑战,更是一场管理上的巨大变革。对于许多传统企业的管理者来说,无疑是一次巨大的冲击,需要适应新的管理方式和技术工具的应用。

管理的核心从传统的管事,转变为管人的惰性和思考惰性,工具的使用变得尤为重要。传统行业的管理者面对数智化转型的挑战,心理上会感到恐慌和不安,需要时间适应和学习新技术。

此外,人机分工的变化也值得关注,信息化阶段主要是劳动方式的转移,而智能化阶段则可能导致某些劳动的消失,由机器生成。规则的制定仍然需要人来完成,这对行业的未来发展有关键性影响。

目前我国医药行业数智化的重点是实现数据价值与落地医疗革新。数字化产业的发展核心在于数据价值的实现。数据价值不仅仅在于数据本身,更在于其商业化潜力和实际应用效果。当前,国家正推动数据资产评估,强调数据的商业化价值,即数据必须能为特定目的所用,产生实际效益。

在医疗领域,数据的整合与利用尤为重要。目前,中国在疾病相关研究上的数据分散程度较高,限制了大数据的应用价值。相比之下,国际上一些机构通过整合和分析大量疾病相关的临床以及生物组学数据,能够持续跟踪人群队列,为疾病筛查、诊断、治疗、预防等各个方向提供循证支持。这种数据驱动的医疗管理模式,不仅提升了治疗效果,也为全球医疗研究做出了贡献。

中国医疗数据的现状是“数据大而非大数据”,即数据量虽大但分散,难以形成有效的分析和应用。为此,推动医院与企业合作,整合从筛查到诊断到治疗的数据,成为提升医疗水平的关键,不仅能让偏远地区和非三甲医院享受到优质的医疗服务,而且还能积累罕见病数据,加快新药应用,提升患者治疗效果。

金赛药业的数字研究院在推动数字化医疗的过程中,展现了极高的使命感和责任感。我们积极参与院企合作,致力于提升医疗水平,帮助医生更好地管理患者。对人类未来健康的深远影响,极大地提升了团队的工作热情和成就感。

数据驱动金赛药业数智化转型实践

金赛药业的数智化转型成功得益于高层领导的重视与推动,数据驱动的管理实践,业务与技术的紧密结合,以及团队数据思维的培养等。

金赛药业的数智化转型始于高层领导的认可和坚定推动。在数字化转型的初期,公司创始人/CEO对数字化重要性的认识,以及对外部咨询公司建议的接受,为整个转型奠定了基础。这种自上而下的推动方式,类似于“商鞅变法”,领导的支持是转型成功的关键。

通过数据中台和BI看板的建设,金赛药业实现了公司运营管理数据的透明化和标准化,不仅提升了管理效率,还减少了团队内部的扯皮现象,增强了协作。CEO通过这一项目,意识到了数字化对于公司管理的赋能作用,要求所有的管理者需要具备数据思维,这才真正开启公司级别的数字化转型。

而在转型过程中,数据流和指标体系的建立至关重要,不仅使团队对数据有了更深的理解,还培养了团队的数据思维。通过这种方式,团队能够更好地理解数据背后的含义,持续的积累高价值数据,为下一步的智能化提升提供了坚实的基础。

业务与技术的紧密结合也是金赛药业数智化转型成功的关键因素之一。业务方需明确自己的数智化目标,并与技术团队紧密合作,确保系统建设与公司目标一致。这种合作方式不仅实现了降本增效,还为智能化的进一步发展铺平了道路。

数智化转型通过数据驱动的管理方式,极大地提升了金赛药业的业务流程优化效果,使得各个部门能够更好地协同工作,提高工作效率,及时应对市场变化。

金赛数字研究院通过数据中台和BI看板的建设,实现了数据的透明化和标准化,极大地提升了管理效率和团队协作。金赛药业的营销和财经部门率先采用了这一模式,通过层层拆解业务指标,从宏观到微观,确保每个层级的管理者都能看到与其业务目标直接相关的数据。这种自上而下的指标拆解和管理方式,不仅提高了业务的透明度,还使得各个部门能够更好地协同工作,优化业务流程。

在营销方面,由于国家政策法规的变化和商业模式的不断调整,营销部门面临着巨大的压力和挑战。通过数智化转型,营销部门能够实时监控业务指标,快速响应市场变化,优化业务流程,提高工作效率。

而在供应链方面,尽管信息化和数字化的理解相对滞后,但通过主数据的梳理和指标体系的拆解,供应链部门能够确保订单流转过程的连续性和一致性,从而优化业务流程。

我们来看看具体的业务流程优化案例。金赛药业在营销和供应链部门的业务流程优化中取得了显著成效。在营销部门,通过建立EMT看板,老板和营销老大能够实时监控核心业务指标,层层拆解业务目标,确保每个层级的管理者都能看到与其业务目标直接相关的数据。这种方式不仅提高了业务的透明度,还使得各个部门能够更好地协同工作,优化业务流程。

在供应链部门,通过主数据的梳理和指标体系的拆解,确保了订单流转过程的连续性和一致性。供应链部门能够根据端到端的要求,重新梳理系统,确保各个部门对指标的理解一致,从而优化业务流程。尽管信息化和数字化的理解相对滞后,但通过数智化转型,供应链部门能够更好地应对业务挑战,提高工作效率。

在数智化转型过程中,金赛药业面临了诸多挑战。其中最大的挑战之一是权力之争。当业务部门完全不懂数字化时,推行相对容易,但一旦他们意识到数字化也是一个权力和预算的挑战,便会开始抵制。业务部门认为自己有权决定使用哪个系统和供应商,而技术部门则希望选择标准化软件以确保信息安全,并能够快速响应业务变化。

数字研究院的策略是建立各领域的数字化BP组织,来弥合技术与业务的鸿沟。此外,数研院注重短期项目目标与公司长期战略发展的平衡,确保数字化转型能够持续进行。

平衡短期目标与长期发展,确保数智化转型可持续性

金赛药业的数智化转型不仅关注当前的业务需求,还着眼于长远的未来发展,通过不断的技术创新和应用拓展,力求在激烈的市场竞争中保持领先地位。

金赛药业通过在数字研究院与业务部门之间建立有效的沟通桥梁,注重短期目标与长期发展的平衡,采取前瞻性的策略,并通过试点项目逐步推广数字化转型的成果,确保了数智化转型的可持续性。

金赛药业通过建立BP组织,确保技术部门深入理解业务需求,并预判业务发展,从而避免数字化部门被边缘化。BP组织作为业务在内部的代言人,帮助技术部门更好地参与到公司战略的研讨和制定中,确保技术规划与公司业务规划的一致性。

在数智化转型中,金赛药业注重短期目标与长期发展的平衡。数字化规划既包括近期解决具体问题的部分,也包括中长期建设平台的计划,以支持公司未来的发展。通过这种方式,金赛药业确保了数字化转型的每一步都既有实际效果,又能为未来的发展奠定基础。

为了实现这一目标,金赛药业采取了一系列策略:首先,通过数据中台和AI平台建设,将数据整合成AI可用的数据,并搭建AI平台,使数据易于使用;其次,注重前瞻性内容,提出支持中台和AI平台建设的方案,得到了高层领导的支持;此外,通过选择配合度高的业务部门进行试点,展示数字化转型的实际成效,逐步推广到全公司。

金赛药业还强调数字化部门要为所有员工打上两个标签:是否贡献知识和是否使用AI。通过这种方式,公司不仅提高了员工的能力上限,而且还确保了数字化转型的成果能够转化为实际的业务价值。

金赛药业的数智化转型不仅关注当前的业务需求,还着眼于长远的未来发展,通过不断的技术创新和应用拓展,力求在激烈的市场竞争中保持领先地位。

金赛药业未来的数智化转型主要集中在两个关键领域:Data for AI 和AI for Data。这两个方向代表了企业内部数据的分类和应用,即如何将数据用于提升管理能力和研发能力,包括药品、器械、营养品和工艺开发等各个方面。

公司计划通过数据中台和AI平台建设,将数据整合成AI可用的数据,并搭建AI平台,使数据易于使用,不仅能够提升管理效率,还能通过AI技术提高研发效率和产品质量,从而增强公司的竞争力。

此外,金赛药业还希望通过AI技术提升员工的个人能力,即所谓的“单人单兵作战能力”。通过为员工配备AI工具,可以显著提高他们的工作效率和创新能力,无论是销售人员还是研发人员,都能从中受益。

尽管金赛药业在数智化转型方面已经取得了重要的进展,但仍有一些潜力尚待挖掘。例如,如何更有效地利用大数据和AI技术进行疾病预测和治疗方案的优化,以及如何通过智能化手段进一步提高生产效率和降低成本等,都是未来值得探索的方向。

透明与稳定,数智化转型的最大价值

金赛药业数智化的最大价值,在于通过透明化和系统化的流程,确保产出的稳定性和可量化性,从而提高工作效率和质量,沉淀最优实践,并促进个人和组织的持续进步。

首先确保产出的稳定性和可量化性。通过系统化和规则化的流程,数智化能够减少意外和错误,提高工作效率和质量。就像烹饪一样,系统化的步骤和配方能够保证每次烹饪的结果都相对稳定,不会因为个人状态的不同而有太大差异。

其次数智化能够帮助沉淀和积累最优实践。通过将经验数字化并进行分析,企业可以发现和推广最佳实践,从而提升整体业务水平。例如,通过AB测试,企业可以验证哪些方法最有效,并将其推广到更广泛的业务场景中。

此外,数智化还使得所有事情变得透明,所有人都变得更加清醒。明确的逻辑和系统化的流程有助于提高工作效率,减少误解和冲突。例如,明确的任务描述和需求,能够使技术团队更高效地开发所需的系统或产品。

最后,数智化能够帮助个人和组织不断反思和提升。通过记录和分析数据,个人可以发现自己的不足并进行改进,组织也可以通过不断的优化提升整体表现。

金赛药业在数智化转型过程中,积极与其他行业和领域进行跨界合作,不仅拓宽了公司的视野,而且也带来了业务拓展和数值化水平的显著提升。

金赛药业与多个自然语言大模型(LLM)公司合作,探索最新的技术应用。同时,公司也积极参与各种跨行业的会议,与不同领域的专家交流,包括营销和消费互联网行业的领袖。这种跨界交流使得金赛药业能够借鉴其他行业的成功经验,特别是在数据积累和系统应用方面。

在药品研发和工艺优化领域,金赛药业数字研究院通过搭建小而精的AIDD团队,一方面深入了解公司的管线研发方向和工艺难点,一方面通过自研和外部公司合作,建立AI辅助药物研发的技术平台,算法实现模块化,不断优化干湿实验合作的SOP,走在国际头部企业AI在研发领域应用的前沿位置。

此外,金赛药业还注重将消费品领域的营销策略应用于自身的医疗产品销售中。虽然药品销售需要遵循严格的医疗标准,但借鉴消费品领域的营销技巧,如在社交媒体上进行产品推广和教育,可以更有效地吸引消费者,提高产品的市场认知度和销售额。

金赛药业在数智化转型过程中,还面临着新理念与传统管理思维之间的冲突。为了确保企业文化与数智化转型的融合,公司采取了一系列策略。

金赛药业的数智化转型并非单纯的管理活动,而是深度参与到研发和创新过程中。这种需求使得转型过程中的负责人不仅具备管理能力,还拥有深厚的科学和技术背景,能够在冲突出现时提供科学的解决方案。

在处理传统管理与新理念冲突时,金赛药业强调无条件拥抱业务,尊重业务方的决策,同时真诚地提出建议,不仅减少了冲突,还增强了业务方对新技术的接受度。

此外,金赛药业通过组织架构的调整,将数字化团队统一管理,预算、规划和落地都实现统一。这种调整不仅提高了数字化转型的效率,也促进了公司从单一产品向多产品、从单一BU到多BU的转型。

最后,金赛药业注重文化建设,鼓励员工学习新技术,提升自身能力。公司认为,技术的优化带来的不仅是生产效率的提升,更是对未来竞争的准备。

生物制药企业的数智化转型不仅关乎技术和数据,更关乎人类福祉的提升。通过有效整合和应用医疗数据,可以显著提高医疗服务质量,推动医疗行业的持续创新和发展。金赛药业通过深度融合新技术与管理实践,调整组织架构,加强企业文化建设,成功平衡了数智化转型与传统管理之间的冲突,不断推动企业数智化转型,为助推中国乃至全球生物医药产业发展做出贡献。

·关于鲜翾:

鲜翾,金赛药业CIO&数字研究院院长,上海国家应用数学中心(上海交大分中心)客座研究员。芝加哥大学心理学博士,斯坦福大学神经生物学系博士后,康奈尔大学心理学系及调查研究院10年教学科研及行政管理经验,在脑神经科学、数据挖掘、数据分析在社会治理及医疗研究应用上有丰富的实践;精通数据建模,熟悉机器学习算法和神经网络,善于挖掘数据价值,曾担任生命科技独角兽公司创始合伙人,具备良好的市场洞察力、商业敏感度和经营思维;对于数字经济充满热情,为多家传统企业提供数字化转型和人工智能布局咨询指导。

来源:数据猿

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