决策者不是“人”

　　我无意要扯开嗓子开骂，之所以说“决策者不是人”，我在阐述的，不过是客观存在的，且正在不断强化的一种技术趋势，或者你也可以将之视为一种商业趋势；这种趋势正令大型IT公司欣喜不已，在硬件销售点的增长即将枯竭时，他们看到新的增长点。

　　8月初，IBM公司在中国建立分析决策中心（BA）——一个集IBM硬件、软件、咨询服务能力于一体的虚拟机构。这是短时间内，IBM在全球建立起来的六大分析决策中心之一。通过此类机构，IBM试图兜售“决策能力”。

　　举个简单的例子，一家银行要考虑如何在一个区域内进行网点布局设计，这涉及到人口、地理，经济、时间和空间的多纬度变量。几年之前，在IBM中国位于北京上地的中国研究中心内，一帮年轻单身的软件工程师和一些数学家，开始尝试建立一个数据模型，以便在录入所需的变量之后，系统就能够给出一个最优选择。

　　因此，在此类分析决策中心内部，崇尚的是三种能力：第一，海量的数据分析与优化的能力；第二，实时的预测和仿真的能力；第三，全面的风险管理。换言之，IT极客们正在试图让决策者从“管理人”无限逼近于“理性人”。

　　用“管理人”假设代替“理性人”假设，最初是由决策理论派提出。在后者看来：以往的管理学家往往把人看成是以“绝对的理性”为指导，按最优化准则行动的理性人。而决策理论派的代表人物赫伯特·西蒙认为：事实上这是做不到的，应该用“管理人”假设代替“理性人”假设，“管理人”不考虑一切可能的复杂情况，只考虑与问题有关的情况，采用“令人满意”的决策准则，从而可以做出令人满意的决策。

　　决策理论是在二战之后发展起来一门管理理论。决策理论是以社会系统论为基础，吸收了行为科学、系统论的观点，运用电子计算机技术和统筹学的方法而发展起来的一种理论。他们定义决策分为：搜集资料，拟定计划，选择计划和评价计划四个阶段。

　　虽说，决策理论自诞生之日起，就一屁股坐在电脑机箱上，但像西蒙等学派开山人物却没有畅想过，有朝一日，计算机的能力能够使决策的制定逼近于完美的理性人决定。

　　这种能力既让人怀疑，又让人恐惧。计算机如何能够模拟真实的决策情境？IBM中国研究院院长李实恭谈及两项技术的发展，一是数据清洗的能力，另一项则是建模的能力。这其中，我认为值得关注的是数据清洗的能力。

　　信息时代，或者说互联网技术带来信息的极大丰裕的同时，逐渐引发或者说伴生了真实有效数据挖掘的难度不断增加。例如，你在淘宝网上输入N97，查询诺基亚公司今年的这款新手机时，出来的搜索结果往往是成千上万条。一两个小时的时间，眨眼就淹没在比对这些搜索条目上。

　　若涉及商业决策，庞杂的数据往往成为决策者的噩梦。例如一家家电卖场，要重新评估目前的门店网点布局是否合理，一个理想的状态是，能够相对准确的分析，每一个门店能够覆盖到多大范围内的消费者，且消费者的活跃程度是如何。目前的家电卖场大都实行会员制，可以收集到不少消费数据。但要将这些“文字数据”和“数字数据”输入到模型中，进而形成可供决策的分析结果时，往往会遭遇一些令人沮丧的挫折。例如，一位顾客住在“朝阳门外大街”，在输入地点 时，他写的是“朝外大街”，电脑很可能就无法识别，而后“清洗”掉这一数据。

　　所以，李实恭和他的团队，在过去几年内，一直在努力使电脑不“呆板”，能够像人一样更好地理解语意。他们在建立一套属于电脑的语库，你也可以把它视为某种形式的“字典”。“把各种数据拼凑在一起，加强你的‘dictionary’，我们在中国做了很多。在中国许多数据是需要清洗的，不管在金融、交通、公安系统内，与人的信息有关，房屋信息有关等等，通常都需要清洗”。李实恭说，在2005年时候，IBM已经在中文领域建立了最大的“dictionary”，并且不断地开放，不断让它的合作伙伴和学校使用。

　　有了数据清洗能力，IBM才得以开发包括上述提及的银行选址系统在内的有助于决策的产品。国内一家商业银行采用选址系统，8月初新晋成为分析决策中心主任的董进表示，“通过这样的优化，可以使银行的客户网点盈利率提高30％。实施三年来，银行增加了5千万的利润。”

　　这听起来是不错，不过如果电脑已经能够给出最优化的决策选择，那么人脑该做些什么？如果电脑确实有助于领导者做决策，那么IBM的董事会是否会考虑借助电脑，建立模型，帮助他们选出CEO的继任者。