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丹尼爾·卡尼曼的策略:如何讓你的公司智慧思考
發(fā)布日期: 2016-08-01    瀏覽次數(shù): 1856    新聞編輯: 華寶集團
  諾貝爾經(jīng)濟學獎得主和心理學家丹尼爾·卡尼曼(Daniel Kahneman)被稱為行為經(jīng)濟學之父。幾年前,他從普林斯頓大學的教學崗位退休,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(Wharton People Analytics Conference)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”的組織機構的決策質(zhì)量“能讓他感到驚嘆”。
  “但是我并沒有感到驚嘆,”他說道。
  “你看著那些大型組織機構,它們應該是最優(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“與風險的復雜性和重要性相稱”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)濟學中,該領域解釋了為什么人們經(jīng)常做出不合理的財務選擇,并且總是不按標準經(jīng)濟模型預測的常理出牌。(卡尼曼在他2011年備受贊譽的國際暢銷書《思考,快與慢》(Thinking, Fast and Slow)中解釋他的許多成果。)
  行為經(jīng)濟學家認為,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)绾螒獙κ袌鰻I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,當我們跳到結論,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。“所以我們會自然而然,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,不可預測的,所以也是不能解釋的。”
  他引述了一些關于專家的專業(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論。”
  從他的咨詢工作中,卡尼曼提供了一個大型金融機構的例子,這一金融機構經(jīng)常需要做出關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,問團隊領導人如果讓兩個專業(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。這跟所有人預期的截然不同。”他指出,在這家組織機構中存在“巨大的噪音問題”,但公司領導人對此毫無知覺。
  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,當一群人在討論一件事時,就會出現(xiàn)“巨大的順從壓力”,導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以“嚴謹思考”緩和人為判斷的風險。研究結果非常明確,他說道,當涉及到?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。”
  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,給予它們相同的權重,一般情況下你得出的結論會與一個非常復雜的統(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)明過一個關于這類程序的模型,當時他還只是一個擁有心理學學位的以色列排長,應要求為軍隊設計一個新的面試系統(tǒng)。盡管當時遇到了一些阻力,但是他設計的這一系統(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、社會性和盡責性,“一些稱之為男性的驕傲的因素”(他指出這是60年前針對作戰(zhàn)單元的面試),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家所說的光環(huán)效應。”
  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)地和獨立的評估,”他解釋道,“然后當你閉上眼睛,憑直覺產(chǎn)生一個整體的印象時,你就會添加信息。”
  不論在任何組織機構中,執(zhí)行這種程序一定會面臨來自員工的阻力,卡尼曼說道。“你應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。”就個人經(jīng)驗而言,他說道,如果你努力指導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。
  當企業(yè)領導人初次被告知他們應該實施算法來引導專家的觀點,他們的反應如何?“不太好,”他說道。但是“當你告訴團隊領導者,當他們預期只有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。”

  人工智能會替代人類直覺嗎?
  當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,“我對此也很擔憂。”
  他的擔心是,隨著人工智能越來越復雜,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。“這對組織機構的領導人來說極具威脅性,”他說道,“因為一旦你進行決策分析后,任何人都可以猜透領導。這對權力結構將會產(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論的,這太復雜了。”但是,卡尼曼說道,谷歌團隊設計的軟件以15萬場真正的人類比賽為基礎,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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