數(shù)據(jù)時代的企業(yè)算法治理思維

劉杰

網(wǎng)絡(luò)公司運(yùn)用算法對用戶以往在線的活動和行為數(shù)據(jù)加以分析后，就可以使人們打開手機(jī)App時總能收到自己感興趣的內(nèi)容，或者在推薦欄很快就看到自己想要的商品，算法系統(tǒng)影響甚至控制著用戶的操作行為和結(jié)果。隨著5G以及物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈和人工智能等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的普及與深入，社會進(jìn)入到了數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)資料，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的戰(zhàn)略選擇，在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)得到成功應(yīng)用的算法模式開始進(jìn)入到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。

企業(yè)能否抓住產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)機(jī)遇，關(guān)鍵在于是否具備數(shù)據(jù)資源應(yīng)用的能力。因此，算法治理成為數(shù)據(jù)時代企業(yè)發(fā)展的一個重要思維。那么，企業(yè)如何理解算法治理的內(nèi)容？算法治理思維的關(guān)鍵有哪些？企業(yè)如何才能夠?qū)⒄_的算法治理思維落實(shí)到企業(yè)的運(yùn)營過程中？

算法治理思維的基礎(chǔ)

算法時代的到來

提及算法（algorithm），計(jì)算機(jī)科學(xué)、社會學(xué)、法學(xué)、傳媒和哲學(xué)等不同學(xué)科理解的側(cè)重點(diǎn)有所不同，對企業(yè)而言，人們常常想到的就是指使用數(shù)字符號、圖表等數(shù)學(xué)工具來解決某一管理問題的數(shù)學(xué)模型，或者是基于特定的計(jì)算將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為決策所需的輸出的編碼程序，這是對算法的基本的認(rèn)識。比如，上個世紀(jì)50年代興起的庫存管理EQQ模型就是針對最優(yōu)庫存這個環(huán)節(jié)而建立的一種算法，同時以MRP（物料需求計(jì)劃）軟件在計(jì)算機(jī)中加以實(shí)現(xiàn)和運(yùn)行。隨著互聯(lián)網(wǎng)及其應(yīng)用的發(fā)展，算法概念的范圍也拓展到了指解決某一問題或處理事務(wù)應(yīng)該遵循的規(guī)則及其具體的操作程序，該程序可以應(yīng)用軟件加以實(shí)現(xiàn)和運(yùn)行，用來增強(qiáng)甚至取代人們分析、決策和執(zhí)行的活動。比如，上個世紀(jì)90年代以來一直很受企業(yè)關(guān)注的供應(yīng)鏈管理（SCM）不僅關(guān)注某個企業(yè)相關(guān)環(huán)節(jié)的庫存管理問題，還延伸到了市場、生產(chǎn)和供應(yīng)等上下游各個環(huán)節(jié)，基于互聯(lián)網(wǎng)的SCM軟件不僅可以為供應(yīng)鏈中各個環(huán)節(jié)倉儲人員提供透明的信息，而且還可以代替采購人員自動給供應(yīng)商下單，代替財(cái)務(wù)人員支付或收取貨款等。

算法不僅已經(jīng)逐步成為企業(yè)解決具體問題的一種方法和開展業(yè)務(wù)運(yùn)行的技術(shù)程序，也已經(jīng)滲透到社會結(jié)構(gòu)和人們生活中，社會、企業(yè)、消費(fèi)者等與算法之間的關(guān)系日益緊密。政府層面應(yīng)用算法進(jìn)行稅收、國防、貨幣發(fā)行、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和教育資源布局等規(guī)劃與執(zhí)行，在COVID-19疫情期間，各國各級政府都希望及時掌握人口活動的數(shù)據(jù)，使用算法進(jìn)行分析和控制。企業(yè)應(yīng)用算法開展投資、定價、獲取客戶以及執(zhí)行操作等活動，比如，滴滴、美團(tuán)、今日頭條等平臺型企業(yè)以數(shù)字為主要生產(chǎn)要素，采用各種算法幫助企業(yè)運(yùn)營，在運(yùn)營過程中還通過不斷更新的數(shù)據(jù)對算法進(jìn)行優(yōu)化，大量的交易處理工作都交由算法自動完成，企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大就不再依賴于人力資源的增長來實(shí)現(xiàn)了。例如，深圳洪堡智慧餐飲科技有限公司是一家利用互聯(lián)網(wǎng)從事小龍蝦供應(yīng)鏈管理與市場銷售的企業(yè)，在做到1億人民幣銷售規(guī)模的時候，員工有近300人，而做到3億銷售的時候，由于其開發(fā)的大量算法已經(jīng)成熟并投入應(yīng)用，員工只有90多人了。當(dāng)然，眾多消費(fèi)者個人也使用算法開展投資理財(cái)、保險選擇和消費(fèi)安排等。

算法的應(yīng)用成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的一種必不可少的手段，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也進(jìn)入到了算法時代，算法獲得了前所未有的地位。

企業(yè)算法治理的提出

其實(shí)，僅有算法在絕大多數(shù)情況下是不足以幫助企業(yè)解決問題的，算法的應(yīng)用與不斷優(yōu)化還需要背后的數(shù)據(jù)和算力的支持，物聯(lián)網(wǎng)的普及讓企業(yè)可以獲得大量數(shù)據(jù)，云計(jì)算的普遍應(yīng)用使得算力得到增強(qiáng)，算法、數(shù)據(jù)和算力就是組成人工智能（AI）的三大基石。由此也可以理解為什么已經(jīng)出現(xiàn)半個多世紀(jì)的AI概念在近年來得到廣泛重視的原因，也是因?yàn)锳I的應(yīng)用，算法常常又被稱為智能算法，智能算法讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)擁有了自己的“思想”，并且可以在算法規(guī)則確立的流程下運(yùn)用算力和數(shù)據(jù)進(jìn)行問題求解與決策、參與企業(yè)業(yè)務(wù)活動的操作與執(zhí)行，智能算法的開發(fā)與應(yīng)用也同樣推動著AI的不斷進(jìn)步。

不過不是說只有AI應(yīng)用才需要算法，算法本身也并非一開始就運(yùn)用于計(jì)算機(jī)科學(xué)的，作為人工思考和處理的一種方法，算法一直存在于人類社會、經(jīng)濟(jì)和生活之中。例如，人們通過查看印制的地圖尋找目標(biāo)路線，企業(yè)通過計(jì)算各種成本確定商品的市場價格，政府等機(jī)構(gòu)通過投票等方式開展選舉、立法等活動，這些工作中都存在著一定的算法。隨著計(jì)算機(jī)的誕生和應(yīng)用普及，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶動社會進(jìn)入到數(shù)字時代，因?yàn)樗惴ň哂锌沙橄蠡涂沙绦蚧奶攸c(diǎn)，就逐漸成為了數(shù)據(jù)時代基本的思想方法和工作方式。互聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)與應(yīng)用都需要以算法作為底層原理和技術(shù)，基于這些底層原理和技術(shù)的應(yīng)用更加依賴各種算法設(shè)計(jì)，沒有算法的支撐，再多的數(shù)據(jù)和再強(qiáng)的算力供給以及各種技術(shù)的愿景都只是空中樓閣。

數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)、算法、算力與應(yīng)用（即“人”）等五要素共同構(gòu)成了算法應(yīng)用系統(tǒng)的框架，其關(guān)系如圖1所示。在各種算力資源的基礎(chǔ)上，應(yīng)用不同的軟件和設(shè)備收集到各種數(shù)據(jù)，然后運(yùn)用算法處理這些數(shù)據(jù)，最終不僅可以得到有用的信息和知識，增強(qiáng)管理者的洞察力，而且還可以直接按照一定的規(guī)則有效率地代替人甚至代替組織做出決策和執(zhí)行任務(wù)。因此，算法應(yīng)用系統(tǒng)亦已成為企業(yè)的一種核心競爭力。

然而，圖1中的每個部分都不是看到的那么簡單，都需要有一個開始、設(shè)計(jì)、構(gòu)建、實(shí)施、使用和不斷優(yōu)化等過程，每一個過程都會涉及到技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和社會等問題。

圖1中與數(shù)據(jù)相關(guān)的內(nèi)容屬于數(shù)據(jù)治理的范疇，比如：數(shù)據(jù)收集方式和手段的選擇、數(shù)據(jù)的項(xiàng)目和類型的確定、處置和應(yīng)用數(shù)據(jù)的方法等，尤其是涉及個人隱私和公共安全的數(shù)據(jù)收集與應(yīng)用，更是全社會所關(guān)注的數(shù)據(jù)治理問題。針對數(shù)據(jù)治理的各個方面，世界上主要經(jīng)濟(jì)體與國家都在不斷完善相關(guān)的法律法規(guī)，一些企業(yè)也逐步建立了相關(guān)的管理制度。

算法不僅代表了數(shù)字時代企業(yè)的競爭力，而且也體現(xiàn)了企業(yè)的價值觀和具體的應(yīng)用規(guī)范。在圖1中，一方面，算法及其應(yīng)用關(guān)聯(lián)著企業(yè)內(nèi)外的“人”，包括：員工、客戶、供應(yīng)商和市場監(jiān)管者以及算法的所有者、主導(dǎo)者和開發(fā)者等，但是算法本身大多以“黑匣子（Black Boxes）”形式的程序提供給人們的，使用者和其他利益相關(guān)者并不了解算法的原理，而且企業(yè)在算法應(yīng)用過程中大多存在著多方利益沖突的現(xiàn)象。比如，眾多包含算法運(yùn)行的App雖然在使用之前會提供一個說明并讓使用者確認(rèn)后才運(yùn)行，但是大多數(shù)人既沒有耐心閱讀，也缺乏讀懂的能力，算法就可能會在用戶不知情的情況下，攫取用戶的隱私信息并被商業(yè)化使用。另一方面，在算法的開發(fā)、應(yīng)用及算力的使用過程中，企業(yè)自身也需要關(guān)注經(jīng)濟(jì)性問題和數(shù)據(jù)安全性問題等。

這兩個方面的問題是影響企業(yè)算法應(yīng)用成效的關(guān)鍵，可以通過算法治理來應(yīng)對，算法治理成為數(shù)據(jù)時代企業(yè)的頂層策略和思維。

企業(yè)算法治理的內(nèi)涵

按2009年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲得者埃莉諾·奧斯特羅姆（Elinor Ostrom）及其丈夫文森特·奧斯特羅姆（Vincent A. Ostrom）為代表的多中心主義觀點(diǎn)，治理（Governance）從概念上可以理解為：涉及到或公或私的不同個人及組織在一定范圍內(nèi)通過相互調(diào)和、聯(lián)合等行為，制定、實(shí)施和實(shí)現(xiàn)某項(xiàng)計(jì)劃的過程。

因此，治理的概念屬于管理的范疇，是管理中的一項(xiàng)特殊工作，其主要任務(wù)就是當(dāng)有相互沖突或不同利益的個人及組織存在時，確定與運(yùn)用能夠使得他們協(xié)調(diào)一致的原則、規(guī)范、規(guī)則和決策程序，從而共同開展行動以持續(xù)低成本地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的過程。

例如，近年來越來越多的外賣業(yè)務(wù)鏈中，平臺企業(yè)為了滿足消費(fèi)者對服務(wù)速度的要求，追求收益的最大化，系統(tǒng)運(yùn)用大量的算法來控制外賣騎手接單后的行為，甚至還特別關(guān)注騎手的上下樓時間，專門研究騎手去某一棟樓的低樓層和高樓層時的時間速度；而外賣騎手一方面要追求更高的收入，另一方面也需要安全和從容的工作狀態(tài)；同時，交通管理部門以及道路交通的其他參與者都希望有一個井然有序的交通環(huán)境。實(shí)踐證明，外賣業(yè)務(wù)鏈中算法的運(yùn)用確實(shí)為平臺企業(yè)增加了每單的收入和節(jié)省了每單的成本，但同時也帶來了多方利益的沖突，尤其是外賣騎手在其中處于弱勢地位，因此，社會上就出現(xiàn)了對外賣平臺嚴(yán)酷算法的指責(zé)和善待外賣騎手的呼吁。

消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)已經(jīng)受到了嚴(yán)峻的算法應(yīng)用挑戰(zhàn)，隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展、數(shù)據(jù)時代的到來，各類企業(yè)與算法應(yīng)用之間的關(guān)系都將日益緊密，算法成為企業(yè)利益創(chuàng)造和分配中的一個重要角色，算法治理成為企業(yè)的核心理念。

圖1 算法應(yīng)用的五要素概念架構(gòu)

算法治理（Algorithmic Governance）是企業(yè)的一種新型技術(shù)治理形態(tài)，首先就是企業(yè)在經(jīng)營管理過程中能夠主動并充分地運(yùn)用算法；其次，在算法應(yīng)用過程中需要有用于指導(dǎo)和支配企業(yè)算法構(gòu)建與執(zhí)行等各種應(yīng)用活動的規(guī)則集合，這些規(guī)則集合明確了企業(yè)算法應(yīng)用中涉及到的相關(guān)角色、工作責(zé)任和執(zhí)行流程，算法的規(guī)則集合雖然是由企業(yè)依據(jù)自我需求的目標(biāo)而設(shè)計(jì)的，但是為了能夠持續(xù)地實(shí)現(xiàn)自身的目標(biāo)，就必須確保算法所涉及到的多方利益之間的協(xié)調(diào)；最后，算法也可以作為一種手段和工具，監(jiān)督和保障算法對規(guī)則集合的遵守。

企業(yè)算法治理的思維組成

思維是行動的先導(dǎo)。十多年前隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)與發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)成為社會與經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施，一些學(xué)者和企業(yè)家先后提出了互聯(lián)網(wǎng)思維，海爾、小米、美團(tuán)等許多傳統(tǒng)與新生企業(yè)適時運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)思維，取得了有目共睹的成果。近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等技術(shù)應(yīng)用的普及和深入，社會和經(jīng)濟(jì)進(jìn)入到了數(shù)字時代，企業(yè)也從信息化階段進(jìn)入到了數(shù)字化階段，尤其是國家以5G為核心的新基建戰(zhàn)略的實(shí)施，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為企業(yè)發(fā)展的方向。在此背景下，中共中央、國務(wù)院在2020年上半年發(fā)布了《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》，首次將數(shù)據(jù)定義為新型生產(chǎn)要素，與土地、勞動力、資本和技術(shù)等并列為五大要素，并強(qiáng)調(diào)要加快培育數(shù)據(jù)要素市場，數(shù)據(jù)成為企業(yè)參與國內(nèi)外競爭的重要戰(zhàn)略資源。

然而，從圖1中可以看出，數(shù)據(jù)的價值需要通過算法的建設(shè)與應(yīng)用才能夠?qū)崿F(xiàn)，數(shù)據(jù)應(yīng)用的本質(zhì)其實(shí)是算法，算法是應(yīng)用數(shù)據(jù)的大腦，算法治理成為繼互聯(lián)網(wǎng)思維之后企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的又一個引領(lǐng)性思維。

圖2 企業(yè)業(yè)務(wù)算法化的三個層次

企業(yè)算法治理思維由業(yè)務(wù)算法化和算法業(yè)務(wù)化兩個部分組成。

企業(yè)業(yè)務(wù)算法化

互聯(lián)網(wǎng)雖然帶來了企業(yè)經(jīng)營管理思維的變革，但是企業(yè)管理的主體還是企業(yè)各個崗位上的管理者，而算法治理思維帶來的是經(jīng)營管理的主體的轉(zhuǎn)變，算法可以根據(jù)應(yīng)用場景的不同，自主生成管理決策方案，并且可以自動執(zhí)行，這就使得原本居于主體地位的管理者變成了參與者，甚至是聽命于算法的執(zhí)行者。在業(yè)務(wù)算法化后，企業(yè)就可以打破原有的規(guī)模經(jīng)濟(jì)遞減效應(yīng)，也會自然突破企業(yè)原有的業(yè)務(wù)邊界，真正地實(shí)現(xiàn)跨界經(jīng)營，因?yàn)榇罅康墓ぷ鹘挥伤惴ǔ袚?dān)了，這些工作從簡單到復(fù)雜可以分為如圖2所示的三個層次。

第一層次：日常運(yùn)營與事務(wù)處理工作算法化

企業(yè)日常運(yùn)營中，組織的精力大多被消耗在了常規(guī)的經(jīng)營管理工作上，從基層管理者到高層都特別忙，尤其是主要領(lǐng)導(dǎo)人，忙著開各種各樣的協(xié)調(diào)會議，聽取各個條線的工作匯報并考核其工作情況，進(jìn)而做出決定和指示，還要處理不同層級的下屬提出的各種各樣的要求與問題，與此同時，下屬也因缺乏發(fā)揮自主性工作的機(jī)會而嚴(yán)重影響積極性。

其實(shí)，現(xiàn)實(shí)中大量的工作是常規(guī)性的管理與決策。1911年，科學(xué)管理之父弗雷德里克·溫斯洛·泰勒（F. W. Taylor）在他的《科學(xué)管理原理》一書中提出，要達(dá)到最高的工作效率的重要手段就是用科學(xué)化的、標(biāo)準(zhǔn)化的管理方法代替經(jīng)驗(yàn)管理。泰勒雖然是從“車床前的工人”開始研究企業(yè)內(nèi)部工作效率的，但是泰勒由此而建立的科學(xué)管理理論明確認(rèn)為，管理學(xué)是一門建立在明確的法規(guī)、條文和原則之上的科學(xué)，適用于人類從最簡單的個人行為到大企業(yè)組織安排的各種業(yè)務(wù)等活動。泰勒證明了管理有科學(xué)的一面，然而，100多年來，泰勒的科學(xué)管理大多成為學(xué)術(shù)殿堂的擺設(shè)，難以在企業(yè)實(shí)踐中開花結(jié)果，在企業(yè)中也常常是由不同水平的管理者所運(yùn)用。因此，在企業(yè)中科學(xué)管理的優(yōu)化與繼承就成為一個難題。

進(jìn)入數(shù)字化時代，泰勒的科學(xué)管理就可以采用持續(xù)優(yōu)化的算法加以工程化實(shí)現(xiàn)了。借助于智能算法管理工具系統(tǒng)就可以自動完成大量的常規(guī)性管理與決策工作，可以極大地減輕各層級人員在日常管理中的工作與協(xié)調(diào)負(fù)擔(dān)。

例如，在烘培店的加工間管理中，每一個工作人員都有規(guī)定的著裝和行為要求，系統(tǒng)可以通過攝像頭畫面并運(yùn)用算法識別工作人員是否正確地佩戴口罩、動作是否規(guī)范、產(chǎn)品制作各個環(huán)節(jié)用時是否標(biāo)準(zhǔn)等，一旦發(fā)現(xiàn)不符合要求，系統(tǒng)通過算法加以判定違規(guī)的嚴(yán)重程度，并可以選擇立即自動提醒員工改正或報告不同層級的經(jīng)理人員等，同時，還可以自動計(jì)入考核系統(tǒng)。

同樣，這一套算法系統(tǒng)也可以應(yīng)用在各類交通工具駕駛員甚至辦公室工作人員等的管理中，針對人們的工作狀態(tài)畫面等數(shù)據(jù)，運(yùn)用算法系統(tǒng)就可以判斷其身體疲勞度、精力集中度以及對待客戶的熱情度等。

于是，企業(yè)日常運(yùn)營與事務(wù)處理的許多工作可以由算法系統(tǒng)加以接管，算法代替了管理者，這將會使得一部分管理崗位的重要性降低甚至消失。值得一提的是，隨著這類算法系統(tǒng)運(yùn)用的普及，將會有越來越多的職業(yè)、崗位會被認(rèn)為“困在算法系統(tǒng)中”。正像印刷技術(shù)、汽車、電視和互聯(lián)網(wǎng)等出現(xiàn)的初期遇到很多非議一樣，算法系統(tǒng)的應(yīng)用改變了人們生活、學(xué)習(xí)和工作的習(xí)慣，正如馬歇爾·麥克盧漢（Marshall McLuhan）所說：“我們塑造工具，此后工具又塑造我們”，加之算法系統(tǒng)本身的“黑箱（Black Box）”特點(diǎn)，社會對算法系統(tǒng)的爭議也難以停歇。

其實(shí)，算法系統(tǒng)雖然體現(xiàn)了主導(dǎo)者的價值觀，但其本身還屬于一種工具，任何工具都是雙刃劍，具有兩面性：一方面，算法系統(tǒng)可以切實(shí)提高企業(yè)的管理效率，降低成本，增強(qiáng)競爭力；另一方面，一些商家可能會濫用算法系統(tǒng)以壓榨員工、欺騙消費(fèi)者。因此，一定程度的質(zhì)疑、爭議和批評也是算法治理的一個組成部分，對算法治理的正常發(fā)展是有益的。但是，“倒洗澡水不能把孩子一起倒掉”，數(shù)據(jù)時代的算法系統(tǒng)應(yīng)用是一個不可阻擋的趨勢，社會與企業(yè)都需要在思維、政策、法規(guī)以及架構(gòu)和文化上的轉(zhuǎn)型。

第二層次：管理流程算法化

企業(yè)的戰(zhàn)略需要落實(shí)到業(yè)務(wù)流程才能夠得到真正地執(zhí)行，客戶價值的創(chuàng)造和實(shí)現(xiàn)不是企業(yè)的哪個崗位或者哪個部門完成的，是在企業(yè)一個完整的業(yè)務(wù)流程完成后實(shí)現(xiàn)的，企業(yè)業(yè)務(wù)流程中的各個環(huán)節(jié)也越來越多地被外包給效率和成本更有優(yōu)勢的其他組織。因此，企業(yè)業(yè)務(wù)流程的完成方式成為企業(yè)取得成功的關(guān)鍵。

長期以來，為了保證業(yè)務(wù)流程順暢地完成，并實(shí)現(xiàn)效率的大幅度提高，企業(yè)通過分工發(fā)展出了擁有各種職能崗位和部門的模式。在這種模式下，每個部門和崗位都專注于完成自己的工作，當(dāng)然，也一定會與另外的部門或同事的不同目標(biāo)產(chǎn)生交叉影響，因此，就可能會出現(xiàn)影響企業(yè)生存和發(fā)展的“大企業(yè)病”等現(xiàn)象。

其實(shí)，這種普遍存在的企業(yè)工作方式源自工業(yè)革命，在這種方式下，為客戶傳送價值的業(yè)務(wù)流程是跨部門、跨層級的，“豎井”式職能部門在實(shí)際工作中割裂了業(yè)務(wù)流程。而在一個企業(yè)中，本質(zhì)上只有為數(shù)不多的端到端的關(guān)鍵流程創(chuàng)造了企業(yè)為客戶提供的幾乎所有價值，如訂單獲取、產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)與供應(yīng)鏈管理等，在數(shù)字化的今天，這些以客戶為中心的關(guān)鍵流程在運(yùn)用算法系統(tǒng)后就可以成為一個端到端的連續(xù)體，不再是一系列分散的步驟。

在諸如今日頭條、美團(tuán)外賣和滴滴出行等網(wǎng)絡(luò)企業(yè)，算法系統(tǒng)已經(jīng)使得企業(yè)部分流程的自我治理成為現(xiàn)實(shí)，這些企業(yè)的實(shí)踐證明，通過算法實(shí)施的管理流程更高效精準(zhǔn)，也能夠降低管理成本。而近年來一些傳統(tǒng)企業(yè)亦已進(jìn)入到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，應(yīng)用漸廣的海爾卡奧斯、美的美云智數(shù)、三一樹根互聯(lián)以及德國西門子的MindSphere等產(chǎn)業(yè)（工業(yè)）互聯(lián)網(wǎng)平臺，不僅可以讓用戶直接參與到企業(yè)的全流程，而且以用戶為中心的算法系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對業(yè)務(wù)流程的部分替代，打通了產(chǎn)業(yè)之間、企業(yè)之間的界限。隨著應(yīng)用場景的不斷拓展，以及區(qū)塊鏈共識算法達(dá)成的智能合約等技術(shù)與應(yīng)用的推行，算法治理在用戶需求識別、解決方案生成和整體績效評估等全流程中發(fā)揮作用，算法系統(tǒng)運(yùn)營的流程體系也將會促進(jìn)全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)的形成。

值得一提的是，歷史上汽車甚至是電熨斗等眾多新技術(shù)和新產(chǎn)品的出現(xiàn)，并沒有減少對勞動力的需求，近年來，互聯(lián)網(wǎng)對零售、出租車、媒體、旅游和餐飲等行業(yè)產(chǎn)生了摧毀性的沖擊，但是麥肯錫全球研究所的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)每摧毀一個就業(yè)崗位，就會創(chuàng)造出2.6個新的崗位?？梢灶A(yù)期，算法治理不僅難以完全取代人，而且還會產(chǎn)生更多的算法設(shè)計(jì)、維護(hù)等新的崗位需求。

第三層次：管理決策算法化

信息化時代企業(yè)開發(fā)應(yīng)用的是決策支持系統(tǒng)（Decision Support Systems - DSS），DSS是人們運(yùn)用數(shù)字分析開展決策的支持（Support）手段，最終的決策是由人而非系統(tǒng)所制定的，主要是因?yàn)樘囟ǖ臎Q策人以及決策的問題能夠獲取的數(shù)據(jù)有限，即小樣本數(shù)據(jù)決定的因果關(guān)系和決策者的經(jīng)驗(yàn)成為決策的主要依據(jù)。比如沃爾瑪通過有限的銷售數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)啤酒與尿布的銷量正相關(guān)，但是只有收銀員將他們觀察到的場景告訴經(jīng)理，即因?yàn)槟赣H大多在家照顧孩子，父親外出買尿布，而父親同時也會買一些啤酒，這時經(jīng)理才可能會決策在尿布的貨架邊上放上啤酒。

大數(shù)據(jù)時代的出現(xiàn)，嵌入到業(yè)務(wù)流程中的算法系統(tǒng)就可以把視頻、語音、圖片和數(shù)字等各種大樣本數(shù)據(jù)甚至是全樣本數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，做出及時決策并直接執(zhí)行。例如，前面提及的深圳洪堡智慧餐飲科技有限公司在網(wǎng)絡(luò)上開展廣告推廣，需要決策客戶的每一次點(diǎn)擊應(yīng)該出價多少，因?yàn)橐c競爭對手競價，出價過高就是浪費(fèi)，出價低于競爭對手就會失去流量即訂單的機(jī)會。這項(xiàng)工作原本由每個店面的人工單獨(dú)操作，一般在前一天晚上憑經(jīng)驗(yàn)決策一個價格，第二天視訂單的增減情況，再決策后一天的價格。而現(xiàn)在由于可以獲得全網(wǎng)數(shù)據(jù)，他們開發(fā)了一個智能算法，視訂單變化情況和競爭對手的出價，15分鐘步進(jìn)式加、減價一次，使得自己的競價自動成為一個動態(tài)的最優(yōu)決策，而且全國1000多個門店都基本不再需要人工操作，決策的科學(xué)性和效率都得以顯著提升。

算法替代原來DSS直接做出決策并執(zhí)行后，釋放了管理者大量的時間和精力，瑞·達(dá)利歐在《原則》一書中提到：像算法一樣決策可以培養(yǎng)真正的創(chuàng)意擇優(yōu)。亞馬遜在這個方面就是一個典范，長期作為CEO的貝佐斯不僅要思考企業(yè)長期發(fā)展的方向，而且也要對企業(yè)正在發(fā)生的事情作決策。為此，他打造了一個強(qiáng)大的數(shù)字和算法系統(tǒng)。比如，亞馬遜數(shù)據(jù)中心的選址決策活動就有超過280個標(biāo)準(zhǔn)，包括了地震、空氣、地形和土地規(guī)劃條件等因素，全部自動計(jì)算達(dá)標(biāo)后才可通過。再比如，亞馬遜制定的企業(yè)年度業(yè)績目標(biāo)近500個，對每個目標(biāo)都明確了責(zé)任人及成果要求和完成時間，算法系統(tǒng)實(shí)時分析追蹤，快速發(fā)現(xiàn)問題，自動完成常規(guī)決策，持續(xù)推進(jìn)組織管理能力的提升。

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的算法決策相對人工決策而言，不僅規(guī)避了現(xiàn)實(shí)中存在的決策噪音，而且具有準(zhǔn)確性、高效性以及穩(wěn)定性等優(yōu)勢。盡管如此，也要認(rèn)識到，無論多么優(yōu)秀的智能算法都是人研發(fā)的，算法系統(tǒng)不可能完全取代人的決策，當(dāng)然，算法系統(tǒng)也給人們帶來了“算法黑箱（Algorithmic Black-box）”的憂慮。

企業(yè)算法業(yè)務(wù)化

“算法黑箱”的說法之所以存在，是因?yàn)樗惴ǖ脑O(shè)計(jì)、開發(fā)和運(yùn)行都是在在封閉的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中完成的，人們難以了解算法的設(shè)計(jì)原則、應(yīng)用原理和運(yùn)行過程，而且不同于實(shí)體空間具有明顯的地域界標(biāo)，各地政府部門也難以對網(wǎng)絡(luò)空間開展及時的、有效的監(jiān)管。即算法存在著透明性、可解釋性及責(zé)任明確性不足等問題。實(shí)際上，長期以來許多未應(yīng)用算法的傳統(tǒng)企業(yè)也存在著同樣問題的，只是大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)業(yè)務(wù)算法化的潮流會帶來整個社會的變化以及關(guān)注。

其實(shí)，雖然算法是網(wǎng)絡(luò)空間程序化指令的集合，實(shí)質(zhì)體現(xiàn)的是設(shè)計(jì)開發(fā)者的價值偏好和利益訴求，這與企業(yè)在實(shí)體空間開展業(yè)務(wù)活動是一致的。大數(shù)據(jù)時代的到來，萬物以數(shù)據(jù)化的方式呈現(xiàn)，利用數(shù)據(jù)的算法成為企業(yè)業(yè)務(wù)活動中一個組成部分的趨勢凸顯。因此，企業(yè)在業(yè)務(wù)算法化的同時，還需要樹立算法業(yè)務(wù)化的思維，將算法治理也作為企業(yè)的一項(xiàng)業(yè)務(wù)活動。作為一項(xiàng)業(yè)務(wù)活動，算法治理具有以下三個特點(diǎn)：

首先，技術(shù)理性與價值理性的有機(jī)統(tǒng)一。企業(yè)算法系統(tǒng)看似黑匣子，本質(zhì)是將原本與企業(yè)內(nèi)、外部各個利益相關(guān)者之間面對面的直接關(guān)系轉(zhuǎn)化為了代碼系統(tǒng)，其目標(biāo)是提高效率、降低成本、增強(qiáng)企業(yè)競爭力，并沒有改變企業(yè)的本質(zhì)，算法并沒有去價值化。因此，控制算法設(shè)計(jì)和運(yùn)行環(huán)節(jié)的核心仍然是企業(yè)的目的，即持續(xù)地創(chuàng)造用戶，當(dāng)然，算法要實(shí)現(xiàn)這個目的，就必須能夠?yàn)閱T工、供應(yīng)商、渠道商等業(yè)務(wù)相關(guān)者都能帶來福祉。

其次，短期效益與長期價值的有機(jī)統(tǒng)一。人們當(dāng)下常常詬病的一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)收集和濫用用戶數(shù)據(jù)的現(xiàn)象，其實(shí)就是企業(yè)追求短期效益的行為。雖然說網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的收集與跟蹤是21世紀(jì)的普遍活動，且算法的價值也是以應(yīng)用數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)的。然而，如果企業(yè)以人性的弱點(diǎn)為切入點(diǎn)收集和利用數(shù)據(jù)，短期內(nèi)可能會迅速為企業(yè)帶來流量與收益，但是長期而言，大多數(shù)用戶最終一定會厭惡這類算法的結(jié)果而遠(yuǎn)離這些企業(yè)的。作為一種組織，企業(yè)追求的是基業(yè)長青，算法逐步成為企業(yè)業(yè)務(wù)活動的組成部分，那么算法本身就需要將短期收益與長期發(fā)展結(jié)合起來，能夠長期發(fā)展的業(yè)務(wù)一定具有合情合理、合規(guī)合法并能夠不斷改善人們生活的特點(diǎn)的。

最后，控制風(fēng)險與抓住機(jī)遇的有機(jī)統(tǒng)一。數(shù)據(jù)和算法是算法治理的兩大基石，共同推動著算法治理應(yīng)用場景的不斷拓展和持續(xù)深化，然而，盡管人類進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時代，但是數(shù)據(jù)還是存在著有限性的問題，人們設(shè)計(jì)的算法也存在著不完備性，尤其是社會對算法的認(rèn)知以及取得利益相關(guān)者對算法的共同認(rèn)可也需要時日。因此，算法業(yè)務(wù)化進(jìn)程的初期存在著一定的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、社會和政策風(fēng)險，企業(yè)需要建立相應(yīng)的風(fēng)險控制機(jī)制和應(yīng)對措施。此外，借鑒十多年前一些企業(yè)不信任的云計(jì)算業(yè)務(wù)在今天已經(jīng)得到普及的經(jīng)驗(yàn)，傳統(tǒng)企業(yè)要消除對算法不信任的觀點(diǎn)。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人要認(rèn)清大數(shù)據(jù)背景下存在于企業(yè)之間的“數(shù)字鴻溝”將會演變?yōu)椤八惴櫆稀保\(yùn)用算法將組織的精力從日常管理中釋放出來，抓住機(jī)遇、布局長遠(yuǎn)、持續(xù)提升。

企業(yè)算法治理思維的實(shí)施

互聯(lián)網(wǎng)及其各類應(yīng)用的普及和發(fā)展，使得算法已經(jīng)滲透到人類社會的結(jié)構(gòu)中，雖然到目前為止，人們對算法的理解還很有限，甚至還加以抵制，但是并不能阻止人們依賴算法開展各種活動了。比如，人們大多不了解智能手機(jī)中各種導(dǎo)航軟件的具體算法，但是還是依靠著導(dǎo)航軟件的判斷和建議前行，導(dǎo)航軟件運(yùn)用的動態(tài)規(guī)劃等算法，讓普通人也擁有了超越當(dāng)?shù)貙I(yè)司機(jī)才具備的認(rèn)路能力。當(dāng)然，算法也可能會讓人們更少觀察、思考和質(zhì)疑，人們在只需接受導(dǎo)航軟件建議的場景下，也就少有機(jī)會在一整張地圖上規(guī)劃自己需求的路線，同時也失去通過整張地圖來了解整座城市布局的機(jī)會了。從企業(yè)的視角來觀察這些現(xiàn)象就可以發(fā)現(xiàn)，雖然算法的應(yīng)用存在著負(fù)面的因素，但是人們還是越來越依賴于算法，甚至離不開算法，企業(yè)的業(yè)務(wù)算法化和算法業(yè)務(wù)化已經(jīng)初見端倪并且不可逆轉(zhuǎn)。

算法治理思維的實(shí)施對企業(yè)傳統(tǒng)的經(jīng)營管理是一場變革，不僅需要戰(zhàn)略層面的頂層設(shè)計(jì)，也需要以變革管理為主線，重構(gòu)企業(yè)的組織與流程、績效與文化和數(shù)據(jù)治理與IT系統(tǒng)等。

企業(yè)戰(zhàn)略

大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)所處環(huán)境的不確定性復(fù)雜程度和市場要求的反應(yīng)速度，都超出了企業(yè)管理者大腦的處理能力，企業(yè)的戰(zhàn)略制定過程也從低頻、耗時轉(zhuǎn)變?yōu)槌掷m(xù)、快速，而算法治理具有高級分析以及自動化處理的能力，就為企業(yè)提供了戰(zhàn)略決策的手段和工具，企業(yè)戰(zhàn)略的一個關(guān)鍵轉(zhuǎn)變?yōu)楹诵乃惴ǖ牡诵乃惴▌t聚焦于業(yè)務(wù)算法化和算法業(yè)務(wù)化。

業(yè)務(wù)算法化需要企業(yè)“從大處著眼、小處著手”，在做好全面規(guī)劃和頂層設(shè)計(jì)的前提下，針對業(yè)務(wù)中出現(xiàn)頻率高、影響面大、規(guī)范性強(qiáng)和預(yù)期價值顯著的場景，逐步推進(jìn)業(yè)務(wù)算法化。切忌“大而全”的做法，對那些一年甚至幾年才可能會出現(xiàn)的低頻次場景，可以暫緩開展算法的建設(shè)與應(yīng)用。

算法業(yè)務(wù)化意味著企業(yè)不要將算法僅僅視為一種技術(shù)或應(yīng)用，而是要將算法視為企業(yè)重要的資產(chǎn)，特別是可以開展的一種業(yè)務(wù)，即沉淀出可復(fù)用的算法能力，通過云計(jì)算的SaaS（將軟件作為服務(wù)）開展算法共享服務(wù)業(yè)務(wù)AaaS（將算法作為服務(wù)），提供“按需算法”服務(wù)業(yè)務(wù)，開拓新的業(yè)態(tài)。

組織與流程

圣經(jīng)中有一句名言：太陽底下沒有新鮮事。今天互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及其應(yīng)用也猶如十九世紀(jì)電力技術(shù)的推廣過程，當(dāng)時的企業(yè)家們也在思考著如何實(shí)現(xiàn)“電力+”。實(shí)際上從蒸汽機(jī)到電力的轉(zhuǎn)換，企業(yè)需要在戰(zhàn)略等各個方面進(jìn)行變革，為了促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部相關(guān)職能部門充分考慮電力的應(yīng)用，很多企業(yè)還設(shè)立了首席電力官或電力副總裁崗位。進(jìn)入到信息時代，同樣很多企業(yè)設(shè)立了CTO（首席技術(shù)官）、CIO（首席信息官）以及CDO（首席數(shù)據(jù)官）等崗位，領(lǐng)導(dǎo)了企業(yè)信息化的進(jìn)程。

進(jìn)入到數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)要素，企業(yè)所需要的不再僅僅是軟硬件所提供的功能，而是在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上面向業(yè)務(wù)場景需求的洞察，即算法治理思維的應(yīng)用，算法成為企業(yè)的重要資產(chǎn)和核心競爭力，數(shù)據(jù)科學(xué)家被稱為是21世紀(jì)最性感的工作，算法工程師/算法研究員也成為一種新的職業(yè)。然而，對大多數(shù)企業(yè)而言，算法思維的推行在近年還是一項(xiàng)沒有成熟經(jīng)驗(yàn)可鑒的工作，不僅需要各個部門的配合，還需要得到利益相關(guān)方的認(rèn)可，是一項(xiàng)復(fù)雜的工程。因此，企業(yè)需要設(shè)立數(shù)據(jù)資產(chǎn)和算法資產(chǎn)管理職能，另外，除了一把手掛帥外，還要設(shè)立首席算法官（CAO–Chief Algorithmic Officer）崗位以領(lǐng)導(dǎo)和協(xié)調(diào)企業(yè)算法思維的規(guī)劃和實(shí)施工作。

因?yàn)樗惴ū举|(zhì)上就是在連續(xù)性基礎(chǔ)上運(yùn)行的，所以在業(yè)務(wù)算法化的過程中，原本需要占用管理者大量時間和精力的面對面、電話、會議、郵件等傳統(tǒng)溝通與談判活動，都將會被算法取代，實(shí)現(xiàn)端到端的業(yè)務(wù)流程。因此，相比于傳統(tǒng)的科層式組織和“互聯(lián)網(wǎng)+”組織，算法治理下的組織架構(gòu)將更加扁平和精煉，業(yè)務(wù)流程更加平滑流暢。

然而，由于算法黑箱的特點(diǎn)，企業(yè)應(yīng)該借鑒讓數(shù)據(jù)透明、流程透明的經(jīng)驗(yàn)，確保不因算法黑箱而帶來的新的“大企業(yè)病”的出現(xiàn)。

績效與文化

算法治理帶來算法組織、算法經(jīng)濟(jì)、算法政治、算法法律和算法社會等各種新常態(tài)，企業(yè)算法的投資、研發(fā)和應(yīng)用成為新的業(yè)務(wù)種類和增長點(diǎn)。然而，算法存在優(yōu)劣之分，優(yōu)秀的算法常常是迭代實(shí)現(xiàn)的，因此，企業(yè)算法治理需要績效體系的引領(lǐng)與規(guī)范。

因?yàn)橛行┧惴梢元?dú)立處理事務(wù)，有些算法用于配合人們的工作，還有些算法是控制人的行為的，等等，而算法的運(yùn)行相比人的工作是缺乏柔性的。因此，算法治理績效體系的建立不僅僅是CEO或高層管理人員的任務(wù)，需要與算法利益相關(guān)者尤其是被算法所控制的執(zhí)行任務(wù)的一線員工共商、共建、共享。瑞·達(dá)利歐在《原則》一書中還提到：當(dāng)所有人都能看到算法使用的標(biāo)準(zhǔn)并參與其制定時，他們就都會一致認(rèn)同，認(rèn)為這個系統(tǒng)是公正的，并放心地讓計(jì)算機(jī)考察證據(jù)，正確地對人作出評估，給他們分配合理的職權(quán)。

當(dāng)然，人們對算法治理及其績效體系的認(rèn)知度是其認(rèn)同度和參與度的基礎(chǔ)，而算法治理的文化又會影響和限制人們的相關(guān)認(rèn)知。因此，營造企業(yè)以及全社會算法治理的文化，尤其是提高對數(shù)據(jù)是生產(chǎn)要素的認(rèn)識，不僅是企業(yè)正常開展算法治理的前提，也可減少人們把企業(yè)正常經(jīng)營看做是“算法殺熟”的現(xiàn)象。此外，算法治理的透明度、規(guī)范性和責(zé)任認(rèn)定等問題不僅是人們接受算法治理的關(guān)鍵，也是算法治理績效體系的組成部分。

數(shù)據(jù)治理與IT系統(tǒng)

一方面，數(shù)據(jù)作為企業(yè)生產(chǎn)要素，能否真正發(fā)揮出作用，關(guān)鍵還在于算法治理；另一方面，數(shù)據(jù)治理是算法治理的基礎(chǔ)，算法系統(tǒng)離開數(shù)據(jù)大多就無用武之地。企業(yè)數(shù)據(jù)治理的核心就是打通“數(shù)據(jù)孤島”，并通過數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全這兩個關(guān)鍵的保證，在一定程度上保障最終算法治理的質(zhì)量。

因此，企業(yè)算法治理思維下的IT系統(tǒng)需要承擔(dān)三項(xiàng)任務(wù)，一是收集、存儲、打通與企業(yè)業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)，二是建立、運(yùn)行和保護(hù)算法的系統(tǒng)，三是提供算法運(yùn)行的計(jì)算能力。為了保證這三項(xiàng)任務(wù)的完成，企業(yè)需要建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)和算法管理制度、標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。

隨著數(shù)據(jù)資源的豐富、算法治理的創(chuàng)新和計(jì)算能力需求的增加，無論是云計(jì)算公司，還是企業(yè)自建系統(tǒng)，提供企業(yè)IT服務(wù)的業(yè)務(wù)本身也需要算法化。

變革管理

眾多經(jīng)歷過實(shí)施信息化的企業(yè)都會體會到整個過程的復(fù)雜性，認(rèn)識到信息化實(shí)際上是一場變革，盡管任何組織的變革都會有風(fēng)險，而不變革則會有更大的風(fēng)險。

企業(yè)算法治理思維的實(shí)施的復(fù)雜度不亞于企業(yè)的信息化，也存在巨大的風(fēng)險，除了開發(fā)和優(yōu)化算法需要長期、大量投入的風(fēng)險外，人們對算法的角色及其運(yùn)作方式的認(rèn)知度和認(rèn)可度還不高，這種缺乏理解不僅涉及算法的生產(chǎn)者和使用者，而且還涉及很多其他受影響者（例如，政府、股東、經(jīng)理人員和員工等）。

因此，企業(yè)需要把實(shí)施算法治理看做是一場徹底的變革，對于這場變革要做好系統(tǒng)的計(jì)劃、組織、控制和協(xié)調(diào)等管理工作。

結(jié)束語

互聯(lián)網(wǎng)具有的低成本數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)傳輸功能，已經(jīng)徹底改變了人們之間聯(lián)系溝通和商業(yè)交易的方式，以5G為核心的新基建正在引領(lǐng)萬物互聯(lián)的數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)成為經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)變革和企業(yè)發(fā)展的核心要素。近二十多年來，一批消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的成功實(shí)踐證明了數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著巨大的商業(yè)價值和社會價值，而數(shù)據(jù)效用的發(fā)揮依賴于算法，數(shù)據(jù)和算法成為企業(yè)的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)和核心競爭力。

Web 2.0概念的提出者蒂姆·奧萊利（Tim OReilly）曾經(jīng)說過：“要理解未來，就需要我們摒棄關(guān)于現(xiàn)在的思維模式，放棄那些看起來順理成章甚至習(xí)以為常的思想觀念”。迎接數(shù)據(jù)時代的到來，任何一家企業(yè)都需要建立算法治理的思維，通過對企業(yè)戰(zhàn)略的調(diào)整以及組織與流程、績效與文化和數(shù)據(jù)治理與IT系統(tǒng)等方面的管理變革，以業(yè)務(wù)算法化和算法業(yè)務(wù)化為指導(dǎo)思想，創(chuàng)新提升企業(yè)的管理能力，轉(zhuǎn)型升級企業(yè)的業(yè)務(wù)模式。