当机立断 当机立断 7.7分

让决定不再那么难

钱粮周边
2018-03-26 13:46:20

西方哲学史上有个非常著名的故事——布利丹的驴子。故事说一位名叫布利丹的哲学家养了一头驴,这头驴和别的驴不同,它喜欢思考,凡事都喜欢问个为什么。有一次主人在它面前放了两堆体积、颜色都一样的干草给他做午餐。这下可把它给难住了,因为这堆干草没有任何差别,它没法选择先吃哪一堆,后吃哪一堆,最后这头驴子面对两堆干草饿死了。它也因此名垂哲学史。

不要嘲笑这头驴,因为我们人也常常不会做决定。人类的大脑并不能自然而然地、依靠直觉做出优质决策,反而我们的最佳意图和真正的优质决策之间常常被思维陷阱和偏见阻隔。但是,我们可以寻求理性的方法,建立做决定时应该遵循的步骤和程序。《当机立断》正是这样一本书,让我们在决策过程中拨云见日,用“数字·事实·逻辑”的思考方法,快速、正确地做出决定。

《当机立断》的作者出口治明是日本生命网络人寿保险公司会长兼CEO。出口治明先生1972年开始从事保险工作,曾经作为人寿保险协会首位财务规划

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西方哲学史上有个非常著名的故事——布利丹的驴子。故事说一位名叫布利丹的哲学家养了一头驴,这头驴和别的驴不同,它喜欢思考,凡事都喜欢问个为什么。有一次主人在它面前放了两堆体积、颜色都一样的干草给他做午餐。这下可把它给难住了,因为这堆干草没有任何差别,它没法选择先吃哪一堆,后吃哪一堆,最后这头驴子面对两堆干草饿死了。它也因此名垂哲学史。

不要嘲笑这头驴,因为我们人也常常不会做决定。人类的大脑并不能自然而然地、依靠直觉做出优质决策,反而我们的最佳意图和真正的优质决策之间常常被思维陷阱和偏见阻隔。但是,我们可以寻求理性的方法,建立做决定时应该遵循的步骤和程序。《当机立断》正是这样一本书,让我们在决策过程中拨云见日,用“数字·事实·逻辑”的思考方法,快速、正确地做出决定。

《当机立断》的作者出口治明是日本生命网络人寿保险公司会长兼CEO。出口治明先生1972年开始从事保险工作,曾经作为人寿保险协会首位财务规划专门委员会委员长,参与国家金融制度改革和保险业法的修订工作。2006年,在他58岁时成立了日本生命网络人寿保险公司,担任社长。出口治明先生说他总是给人一种很有决断力的印象,有人希望他教给年轻领导快速准确做出决定的方法,于是他写成了《当机立断》这本书。

《当机立断》这本书分三个部分展开:

1. 用数字为决策寻找依据。

2. 用数字推导出正确事实。

3. 用数字和事实构建逻辑。


01. 用数字为决策寻找依据

数字指的就是数据,数据能够作为决策的依据,是因为数据能够提供大量的信息。我们现今所处的时代被称为“大数据时代”,因为数据已经成为了一种商业资本,一项重要的经济投入,可以创造出新的经济利益。我们的各项喜好,都能通过互联网被商家分析和计算,当你接到跟这些信息有关的短信电话,或在购物APP上看到你心仪已久却从未和谁说过的东西,这一点也不奇怪,大数据在你背后已经经过了千万计算。

没有什么复杂的问题是数学解决不了的,在决策领域,有个知名的“37%原则”,适用于可供选择的对象太多,不知如何取舍的情况。如果你要聘请一位秘书,有n位应聘者,每次只能面试一人,面试后立即决定是否聘用,而且拒绝后不能反悔。如何才能在决策中保证选中其中最优秀的人?数学家通过复杂的方程推算出了答案:37%,就是说如果你有100位应聘者,那应该将前37位应聘者当做观察样本,找出表现最好的那位,然后从第38位开始,一旦出现表现更好的人,就果断聘用。这样做选出最优秀应聘者的概率最高,这个37%的最优决策原则适用于很多领域,比如相亲,在《非诚勿扰》的舞台上,时常有女嘉宾同时有诸多追求者,既害怕过早决定,又害怕犹豫不决,这时可以通过37%原则进行决策。

“37%原则”展现了数字在决策中起作用的神奇一面,而我们需要数据作为决策的有力支撑,更多的是涵义是指我们需要在广泛调查数据、信息的基础上,再进行判断。《当机立断》的作者出口治明举了个生活中的例子:有父母因为看了美国农民用直升机将农药撒到农作物上的视频,因此不想让孩子吃美国生产的农产品。然而如果用世界经合组织中的统计标准,比较美国与日本两个国家平均每公顷农业用地中的农药使用量,结果却是:日本每公顷农作物土地用的农药量为100,而美国则为10~20。因为农作物种类不同,农药含量也会不同,所以很难做到精确计算。但是根据学者的分析,美国实际上农药使用量大概为30~50。因此,日本国内农作物的农药使用量其实更高。如果这个父母比较了数据,可能就不会得出“不想让孩子食用农药含量高的农产品,所以不买日本的农产品而买美国的农产品”这样的结论了。

要想用数据作为决策依据,就必须保证数据的准确可靠。可靠的信息是值得相信、客观公正、来源权威的信息。如今利用网络能够方便快速地查到数据,在网络检索页面输入关键词,便能获得想要查询的内容。但是我们要自己进行辨别和判断,看看网上的数据来源是哪里?比如是否是由权威部门发布的,还是来自一篇不知道出处是哪里的文章。微信上的文章经常用惊世骇人的题目博眼球,许多人看到以后轻易相信,转发更是造成一种普遍的焦虑恐慌。事实上,这些文章不仅缺乏样本量的支持,有些甚至根本是谣言。如果由这些信息左右自己的决定,岂不荒唐。

为了使数据更具有客观性,我们还需要对数据进行横向和纵向的对比。横向对比是与其他公司、地域、国家等在同一时间轴内的数据进行对比。纵向对比是说与过去的数据进行对比。《当机立断》的作者出口治明先生举了一个非常有说服力的例子:2008年北京奥运会时,有选手因为担心空气污染危害健康而拒绝参加北京奥运会,之后,世界开始关注中国的空气污染问题。可是,如果对比东京奥运会时的空气质量,就会发现,2008年北京空气中二氧化硫的含量的确是2008年东京的10倍,但是1964年东京空气中二氧化硫的含量却是北京2008年的1.5倍。


02. 用数字推导出正确事实

事实,是指从数字、数据中推导出来的客观实际。我们首先要分清的就是观点和事实的区别。观点,往往代表一个人或一方面的意见,因此观点不一定是正确、全面的,如果观点没有证据的支持,就谈不上是事实,而这个证据最好的来源就是数据。“北京因为空气质量差,不适合举办奥运会”,只是当时外媒或其他国家的观点,北京空气质量差是事实,因为有确切的PM2.5数值,但是因为空气质量差而推断不适合举办奥运会,就变成了一种观点,因为东京曾经在比北京空气质量更差的条件下举办过奥运会。

人们一向以为坐飞机比坐火车要危险,因为觉得飞机失事比火车要多。这是很多人的一种观点,但是这是不是事实呢?通过查询数据,我们得到结果是,2013年全国铁路交通事故死亡人数1336人; 2012年全国铁路交通事故死亡人数约1416人;2011年全国铁路交通事故死亡人数约1483人。而自2010年伊春空难以来,国内大陆航线运输未发生空难。死亡人数为0。可见,观点和事实有多么大的区别,要想判断一个观点是不是事实,必须要经过数据的验证。


03. 用数字和事实构建逻辑

我们熟知一个函数公式:“y=f(x)”,意思是:随着x的个数和数值的变化,y也会发生变化。《当机立断》用这个公式说明了决策所包含的因素,公式中y代表最终要做的决策,x则代表影响决策的数字、事实。我们说要以数字和事实为依据做出决策,首先就要追求变量x的准确性,也就是要获取可靠数据,并通过数字推导出正确事实。而假设对某一个决策有 A、B两种方案,也就是两种逻辑。为了确定哪个逻辑更加符合事实,应该用“哪一个含有更多变量”作为判断标准,也就是说,x的值越多说明考虑的方面越多,那么结论y可能越正确。

著名前主持人张泉灵在一篇文章中对周黑鸭和德州扒鸡的销售差距进行了分析,能够很好地说明数据和事实对决策有多大影响。周黑鸭在香港上市时,一年销售额接近30亿,利润7个亿。德州扒鸡三百年的国家级名品,2016年大概可以卖到5亿。都是销售禽类食品,并且门店数量差不多,为什么销售额差距如此之大?一个辣,一个不辣,不是重点,德州扒鸡口味也很好,有它的拥趸。事实是,消费者对口味的喜好没有变,但是消费场景变了。以交通线为主要思路的德州扒鸡,直到今天主要的门店也是跟着高速线开在高速路的休息区里。当年从山东德州坐火车到北京得一天,意味着至少在路上可能要吃两顿以上的饭,德州扒鸡是很好的选择。但今天,从德州到北京一包瓜子都没嗑完就到了,谁愿意在火车上打开一只整鸡?又有多少人愿意在高速收费站里特意买上一只带回家才方便食用的德州扒鸡?周黑鸭的理念是打造肉类休闲食品,以零食的方式走进你家门口、办公楼下的便利店。如果把销售决策看成y,口味、价格、包装形式、门店的选择可能都是公式中的变量x,但是最重要的x是消费场景,德州扒鸡的销售思路正是忽略了消费场景转变的事实,做出了在高速公路沿线开设大部分门店的错误决策,从而失去了市场。


阿尔贝•加缪说过:“生活就是所有选择的总和。”选择就要做出决定,当我们的决策模式合乎理性的时候,我们会生活在一个充满理性的环境中。当我们的决策模式偏离理性时,我们的生活就难免处于一个非理性的混乱状态之中。“数字•事实•逻辑”的思考方法让我们的决策更趋于理性化。诚然,优质决策并不保证一定带来好的结果,但一定能提高我们得到好结果的概率。

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