決策者不是“人”

　　我無意要扯開嗓子開罵，之所以說“決策者不是人”，我在闡述的，不過是客觀存在的，且正在不斷強化的一種技術趨勢，或者你也可以將之視為一種商業趨勢；這種趨勢正令大型IT公司欣喜不已，在硬件銷售點的增長即將枯竭時，他們看到新的增長點。

　　8月初，IBM公司在中國建立分析決策中心（BA）——一個集IBM硬件、軟件、咨詢服務能力于一體的虛擬機構。這是短時間內，IBM在全球建立起來的六大分析決策中心之一。通過此類機構，IBM試圖兜售“決策能力”。

　　舉個簡單的例子，一家銀行要考慮如何在一個區域內進行網點布局設計，這涉及到人口、地理，經濟、時間和空間的多緯度變量。幾年之前，在IBM中國位于北京上地的中國研究中心內，一幫年輕單身的軟件工程師和一些數學家，開始嘗試建立一個數據模型，以便在錄入所需的變量之后，系統就能夠給出一個最優選擇。

　　因此，在此類分析決策中心內部，崇尚的是三種能力：第一，海量的數據分析與優化的能力；第二，實時的預測和仿真的能力；第三，全面的風險管理。換言之，IT極客們正在試圖讓決策者從“管理人”無限逼近于“理性人”。

　　用“管理人”假設代替“理性人”假設，最初是由決策理論派提出。在后者看來：以往的管理學家往往把人看成是以“絕對的理性”為指導，按最優化準則行動的理性人。而決策理論派的代表人物赫伯特·西蒙認為：事實上這是做不到的，應該用“管理人”假設代替“理性人”假設，“管理人”不考慮一切可能的復雜情況，只考慮與問題有關的情況，采用“令人滿意”的決策準則，從而可以做出令人滿意的決策。

　　決策理論是在二戰之后發展起來一門管理理論。決策理論是以社會系統論為基礎，吸收了行為科學、系統論的觀點，運用電子計算機技術和統籌學的方法而發展起來的一種理論。他們定義決策分為：搜集資料，擬定計劃，選擇計劃和評價計劃四個階段。

　　雖說，決策理論自誕生之日起，就一屁股坐在電腦機箱上，但像西蒙等學派開山人物卻沒有暢想過，有朝一日，計算機的能力能夠使決策的制定逼近于完美的理性人決定。

　　這種能力既讓人懷疑，又讓人恐懼。計算機如何能夠模擬真實的決策情境？IBM中國研究院院長李實恭談及兩項技術的發展，一是數據清洗的能力，另一項則是建模的能力。這其中，我認為值得關注的是數據清洗的能力。

　　信息時代，或者說互聯網技術帶來信息的極大豐裕的同時，逐漸引發或者說伴生了真實有效數據挖掘的難度不斷增加。例如，你在淘寶網上輸入N97，查詢諾基亞公司今年的這款新手機時，出來的搜索結果往往是成千上萬條。一兩個小時的時間，眨眼就淹沒在比對這些搜索條目上。

　　若涉及商業決策，龐雜的數據往往成為決策者的噩夢。例如一家家電賣場，要重新評估目前的門店網點布局是否合理，一個理想的狀態是，能夠相對準確的分析，每一個門店能夠覆蓋到多大范圍內的消費者，且消費者的活躍程度是如何。目前的家電賣場大都實行會員制，可以收集到不少消費數據。但要將這些“文字數據”和“數字數據”輸入到模型中，進而形成可供決策的分析結果時，往往會遭遇一些令人沮喪的挫折。例如，一位顧客住在“朝陽門外大街”，在輸入地點 時，他寫的是“朝外大街”，電腦很可能就無法識別，而后“清洗”掉這一數據。

　　所以，李實恭和他的團隊，在過去幾年內，一直在努力使電腦不“呆板”，能夠像人一樣更好地理解語意。他們在建立一套屬于電腦的語庫，你也可以把它視為某種形式的“字典”。“把各種數據拼湊在一起，加強你的‘dictionary’，我們在中國做了很多。在中國許多數據是需要清洗的，不管在金融、交通、公安系統內，與人的信息有關，房屋信息有關等等，通常都需要清洗”。李實恭說，在2005年時候，IBM已經在中文領域建立了最大的“dictionary”，并且不斷地開放，不斷讓它的合作伙伴和學校使用。

　　有了數據清洗能力，IBM才得以開發包括上述提及的銀行選址系統在內的有助于決策的產品。國內一家商業銀行采用選址系統，8月初新晉成為分析決策中心主任的董進表示，“通過這樣的優化，可以使銀行的客戶網點盈利率提高30％。實施三年來，銀行增加了5千萬的利潤。”

　　這聽起來是不錯，不過如果電腦已經能夠給出最優化的決策選擇，那么人腦該做些什么？如果電腦確實有助于領導者做決策，那么IBM的董事會是否會考慮借助電腦，建立模型，幫助他們選出CEO的繼任者。