作者：李耀華
“灰犀牛”成了近期的熱點詞匯，尤其是中國移動寧宇的離職告別信，更是將“灰犀牛理論”帶入一個新的熱度：“黑天鵝”代表著不可預測的重大稀有事件。比黑天鵝更危險的，是“灰犀牛”。
新知描述
“灰犀牛理論”由米歇爾·渥克提出，指的是在一系列警示信號和跡象之后出現的大概率事件。該理論認為，灰犀牛事件之所以會產生巨大的破壞性，源自人們面對“灰犀�！睍r五個階段的反應，第一階段是本能的否定，第二階段是得過且過，第三階段是嘗試去回應，第四階段是驚恐，第五階段是崩潰。
灰犀牛理論描述的是決策者當前所面臨的困境：即使擁有海量信息，仍然有很大可能作出錯誤的決策。甚至海量信息本身會給決策帶來更多的不確定性。簡言之，在大數據時代，海量數據本身并沒有改善決策的質量。
決策，是管理的中心。決策者在進行決策時必須擁有很多信息。基于這一前提，很多人認為大數據將大大提高決策的效率和效果。大數據“所見即所得”的巨大優(yōu)勢將推動決策簡單化，甚至自動化。然而事實很可能恰恰相反，大數據帶給決策者的是空前的挑戰(zhàn)。
根據公開媒體的報道，“9·11”事發(fā)前美國情報部門就已獲取了足夠必要的信息，中情局甚至掌握了恐怖分子的通話記錄和個人信息。但在海量的機密信息中，決策者沒能理解其中的關聯，尤其無法對嫌疑犯的行動作出判斷，從而無法作出正確的決策。
當人們看到“灰犀�！边h遠奔過來的時候，并不能判斷它是否會中途改變方向，以及它究竟會給自己帶來多大的傷害。為什么會出現這種情況呢？
第一，以西蒙為代表的決策理論學派認為，由于人類生理和心理固有的局限所造成的有限理性，非常容易造成選擇性注意和價值偏見，反過來又限制注意廣度和知識信息的獲得。這就是我們經常說的：人們往往接受“愿意接受的信息”。人們這種認識缺陷是天然存在的，就算再有海量的數據，人們往往還是“自動”接受那些“愿意接受的數據”。
第二，大數據分析的前提，是我們認為足夠的海量數據能夠高度擬合事實本身，并且這種擬合能對事物運行趨勢作出準確的判斷。但其實很多難以量化和評估的因素，如“創(chuàng)新”“公眾情緒”往往極大影響發(fā)展趨勢。這在很大程度上削弱了大數據的預測準確性。
第三，對決策者而言，作出決策時的稀有資源不是信息，而是處理信息的能力，數據噪音反而加大信息處理的難度。美國耗費巨資采取大規(guī)模監(jiān)控，但效果甚微。如同斯諾登在接受采訪時所說：“大規(guī)模監(jiān)控的問題在于，我們在向不理解的情報內容中添加了更多的內容，如美國公民日常生活的信息。這加劇了我們的信息處理難度�！�
新知點評
大數據本身并不能帶來好的決策，如果使用不當反而會帶來更大的決策危機。借鑒灰犀牛理論，決策者應該關注以下幾方面：
第一，采取“游獵攻略”，關注大數據所帶來的新的思考維度，尤其是海量數據所揭示出的規(guī)律性的例外情況。根據德魯克的決策五要素模型（問題的性質、邊界條件、正確方案、執(zhí)行措施和評估反饋），大數據最有作為的就是在問題的性質界定上。通過大數據，可以及時發(fā)現公司運營中被忽略和遺漏的信息。當這些信息呈現出規(guī)律性時，即使這些信息不是那么緊急，決策者也需要開始行動，做好迎接的準備。此外，采取必要的對沖機制也是一種可行的方案。
第二，在大數據時代，系統(tǒng)思考能力的重要性更加凸顯。在數據的汪洋大海中，如果沒有足夠的系統(tǒng)思考能力，決策者將陷入細節(jié)，根本無法找到正確方向。對于各級決策者，要盡量以更宏觀的視野和更系統(tǒng)的思考，準確界定問題，明確決策的影響邊界，要避免由于數據而帶來的應激性管理沖動。
第三，數據從來就不是萬能的，決策者需要的是深入實際。詹姆斯·斯科特在《國家的視角》中描述了數據崇拜帶來的惡果：依靠地圖重建社區(qū)，卻完全不知道其中民眾的生活狀態(tài)；依靠農收數據決定采取集體農莊，卻完全不懂農業(yè)生產的規(guī)律；依靠圖紙數據天馬行空地進行規(guī)劃，過度強調整齊劃一，忽視多樣性和地方傳統(tǒng)。與查看各種報表和曲線圖而作決策相比，決策者到基層傾聽客戶的抱怨，體驗員工的辛勞，感受市場的多元化，會更有助于作出好的決策。
作者簡介：
李耀華：就職于中國信息通信研究院產業(yè)與規(guī)劃研究所營銷與運營研究部。
聯系方式：liyaohua@caict.ac.cn
