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    “智慧思考”助力企業(yè)做出正確決策

    2016-05-14 17:55:04
    銷售與管理 2016年8期
    關(guān)鍵詞:卡尼曼直覺決策

    諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主和心理學(xué)家丹尼爾·卡尼曼被稱為行為經(jīng)濟學(xué)之父。幾年前,他從普林斯頓大學(xué)的教學(xué)崗位退休,在紐約和人聯(lián)合成立了一家咨詢公司。在最近的沃頓人力分析大會訪談中,他講述了他的咨詢經(jīng)驗,他原本“期待”那些“需要盈利才能在這個競爭激烈的世界生存下來”的組織機構(gòu)的決策質(zhì)量“能讓他感到驚嘆”?!暗俏也]有感到驚嘆,”他說道。

    “你看著那些大型組織機構(gòu),它們應(yīng)該是最優(yōu)秀最合理的。但是在它們運營過程中數(shù)不勝數(shù)的愚蠢行為,它們的那些荒唐程序,還有你身邊那些隨處可見,實在糟糕的思維方式,真的非常令人苦惱,”他說道,并指出有許多地方都可以改進。

    在卡尼曼看來,思考如何做出“與風(fēng)險的復(fù)雜性和重要性相稱”的決策是一個巨大的問題,但商業(yè)界對此并沒有投入太多的思考。在大會上,他描述了在使企業(yè)變得“更加智慧”的過程中能夠產(chǎn)生哪些重大進展。

    人的問題

    如果個人經(jīng)常做出糟糕的決策,就像卡尼曼所說的那樣,那么原因是什么呢?答案就在行為經(jīng)濟學(xué)中,該領(lǐng)域解釋了為什么人們經(jīng)常做出不合理的財務(wù)選擇,并且總是不按標準經(jīng)濟模型預(yù)測的常理出牌。

    行為經(jīng)濟學(xué)家認為,人們正在不知不覺中被過度自信、有限的注意力、認知偏見以及其他心理因素束縛手腳,從而不可避免地產(chǎn)生判斷錯誤。這些因素影響著我們的一切行為,從我們?nèi)绾瓮顿Y股票,到我們?nèi)绾螒?yīng)對市場營銷供給,再到我們?nèi)绾芜x擇午餐購買的三明治。

    “從本質(zhì)上來說,當(dāng)我們跳到結(jié)論,得出完整條理的故事,再進行闡釋時,我們對自己的感覺過于自信,”卡尼曼說道?!八晕覀儠匀欢?,無意識地曲解一些情況。這一點很難控制。”更重要的是,很多人為錯誤甚至不是由于系統(tǒng)原因造成,而是“噪音”,他說道,“當(dāng)人們思考錯誤時,我們會傾向于思考出現(xiàn)了某些偏差。但是實際上,人們所犯的很多錯誤根本就是“噪音”而已,也就是說它們是隨意的,不可預(yù)測的,所以也是不能解釋的。”

    他引述了一些關(guān)于專家的專業(yè)判斷的例子,令人堪憂,“你把相同的X光片放在放射專家面前,在個別試驗中,大約20%的時間他們都無法得出相同的診斷結(jié)論。”

    從他的咨詢工作中,卡尼曼提供了一個大型金融機構(gòu)的例子,這一金融機構(gòu)經(jīng)常需要做出關(guān)于貸款批準和保險公司的判斷。但是這些涉及數(shù)十萬美元的決策通常跟一個人的意見掛鉤。卡尼曼進行了一個實驗,問團隊領(lǐng)導(dǎo)人如果讓兩個專業(yè)人士分別評估一個相同的案例,他們認為這兩個人的結(jié)論會有多少出入呢?

    “許多人給出了同樣的猜測:5%到10%之間,”卡尼曼說道,“但答案是40%到60%之間。相差超過一個量級。這跟所有人預(yù)期的截然不同?!彼赋?,在這家組織機構(gòu)中存在“巨大的噪音問題”,但公司領(lǐng)導(dǎo)人對此毫無知覺。

    這一問題不能歸咎于某些員工的相對經(jīng)驗不足,卡尼曼說道,“至少在我們的試驗中,令人感到非常驚訝的是那些經(jīng)驗豐富的專業(yè)人士的表現(xiàn)與新手們一樣變化無常。”

    如果讓專家參與進來,像一個小組一樣決策會有所幫助嗎?即使這種做法在組織機構(gòu)中是可行的,其中也存在一些陷阱,而且通常情況下這種做法并不可行。卡尼曼說,根據(jù)社會心理學(xué),當(dāng)一群人在討論一件事時,就會出現(xiàn)“巨大的順從壓力”,導(dǎo)致參與者從根本上低估他們之間的分歧程度。

    面臨著改善商業(yè)決策的重重困難,一家企業(yè)應(yīng)該怎么做呢?

    解決之道:算法

    卡尼曼的方法是通過算法幫助組織機構(gòu)以“嚴謹思考”緩和人為判斷的風(fēng)險。研究結(jié)果非常明確,他說道,當(dāng)涉及到?jīng)Q策時,算法比人更勝一籌。“算法是沒有噪音的,人則不是,”他說道,“當(dāng)你把一些數(shù)據(jù)放在一個算法前時,你總是會從另一端得到相同的回應(yīng)?!?/p>

    一個優(yōu)秀的算法根本不需要大量的數(shù)據(jù),卡尼曼說道。(他說這是“一個金融業(yè)內(nèi)鮮為人知的秘密”。)如果你正在評估公司的金融穩(wěn)定性,例如給它們貸款或者給它們投保免受金融風(fēng)險影響。他建議跟一群對情況有透徹了解的人坐下來,列舉出五個或六個維度。八個以上可能就沒必要了。“如果你針對這些維度進行良好的等級排序,給予它們相同的權(quán)重,一般情況下你得出的結(jié)論會與一個非常復(fù)雜的統(tǒng)計算法一樣可靠。”而且就平均水平而言,通常會比專家結(jié)論可靠得多,他補充道。

    卡尼曼是美籍以色列人,如今已經(jīng)步入耄耋之年。他回憶起曾經(jīng)發(fā)明過一個關(guān)于這類程序的模型,當(dāng)時他還只是一個擁有心理學(xué)學(xué)位的以色列排長,應(yīng)要求為軍隊設(shè)計一個新的面試系統(tǒng)。盡管當(dāng)時遇到了一些阻力,但是他設(shè)計的這一系統(tǒng)現(xiàn)在仍然被以色列武裝力量使用著,他說道。

    卡尼曼發(fā)現(xiàn)了六個可以同時進行評估的維度,其中包括準時性、社會性和盡責(zé)性,“一些稱之為男性的驕傲的因素”,以及其他。“把這些因素放在一起同時評估非常重要,”他說道,“通過這種方式你不會只是對這個人形成一種整體的印象,而是對每個因素形成不同的印象。它所控制的也就是心理學(xué)家所說的光環(huán)效應(yīng)?!?/p>

    完整的選拔過程就是產(chǎn)生六個核心維度,然后將其疊加。當(dāng)許多面試官抱怨“你把我們變成了機器人”時,卡尼曼說他添加了一個最終的“整體評分”步驟,作為對人類直覺論的一種讓步,“然后,閉上你的眼睛,思考這個人將會成為怎樣的一種士兵。然后在1和5之間打分。”

    當(dāng)幾個月后新的面試系統(tǒng)生效后,根據(jù)實際表現(xiàn),它的結(jié)果顯示最終的整體打分非常準確,卡尼曼說道。事實上,它比任何單一維度評分都準確得多。“從中可以獲得一些啟示,”他說道。在以前,候選人在面試時只進行整體評分,“這是毫無價值的”。

    “整體評分不錯,直覺也不錯,但前提是你先要對問題的各個部分進行系統(tǒng)的和獨立的評估,”他解釋道,“然后當(dāng)你閉上眼睛,憑直覺產(chǎn)生一個整體的印象時,你就會添加信息?!?/p>

    不論在任何組織機構(gòu)中,執(zhí)行這種程序一定會面臨來自員工的阻力,卡尼曼說道?!澳銘?yīng)該以一種輕柔的方法實施,否則人們就會對你懷恨在心,不會遵守。但是如果他們認為你實施這種程序能夠幫助他們完成工作,那就不錯?!本蛡€人經(jīng)驗而言,他說道,如果你努力指導(dǎo)人們用一種特別的方式審視信息,實際上他們會發(fā)現(xiàn)這會幫助他們做好工作。

    當(dāng)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人初次被告知他們應(yīng)該實施算法來引導(dǎo)專家的觀點,他們的反應(yīng)如何?“不太好,”他說道。但是“當(dāng)你告訴團隊領(lǐng)導(dǎo)者,當(dāng)他們預(yù)期只有5%或10%的差異時,事實上會有50%的差異,他們就愿意采用算法了?!?/p>

    人工智能會替代人類直覺嗎?

    當(dāng)卡尼曼被問道人工智能在商業(yè)思考中越來越重要的角色,特別是強大的算法正越來越多地完成一些先前由會計師、咨詢師和管理者完成的工作,他的回答令許多觀眾感到驚訝,“我對此也很擔(dān)憂?!?/p>

    他的擔(dān)心是,隨著人工智能越來越復(fù)雜,它將不再是簡單地幫助人類實現(xiàn)嚴謹思考,實際上它們自己就可以執(zhí)行專業(yè)的判斷?!斑@對組織機構(gòu)的領(lǐng)導(dǎo)人來說極具威脅性,”他說道,“因為一旦你進行決策分析后,任何人都可以猜透領(lǐng)導(dǎo)。這對權(quán)力結(jié)構(gòu)將會產(chǎn)生何種影響?”

    他引用了一個令人大開眼界的人工智能里程碑的例子,也就是今年年初,谷歌電腦程序五局四勝,打敗了曾獲得18個國際冠軍頭銜的亞洲圍棋世界冠軍。“圍棋可以被看作是直覺游戲的一個例子。真正的專家也不能解釋他們是如何得出結(jié)論的,這太復(fù)雜了。”但是,卡尼曼說道,谷歌團隊設(shè)計的軟件以15萬場真正的人類比賽為基礎(chǔ),然后通過自我對陣大約3000萬場對其進行了改進。最后得到了一款比世界冠軍更加優(yōu)秀的程序,這款軟件能獲得比一個人可能獲得的更多的信息。

    “所有這些都取決于數(shù)據(jù)的可用性,這就是直覺如何發(fā)展出來的,”他指出,“我們的直覺靠的是我們一生中收集的信息。人工智能將做得更好。我們該如何面對這些呢?”

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