擦亮你的“水晶球”

　　彼得.德鲁克曾说过：“预测未来就好比夜间在没有路灯的乡间小道中行驶，并不时地透过后视镜看外面的风景。”预测并非易事，但是要求经理人预测未来的声音却从未停止。正确的预测掌握着通向完美计划大门的钥匙。

　　预测并不一定意味着准确地预言未来，它更多地意味着接受不确定性在这个世界中扮演的角色，以持续的改善来培养企业的预测能力。好的预测者不仅接受存在的不确定性，甚至警告必须意识到事情有可能迅速变糟。这些警告不应该成为恐惧的导火索，相反，它们应该是建立应急计划的推进剂。

　　幸运的是，提高预测水平就像改进德鲁克的驾驶方法一样简单。你只需要打开大灯，将注意力集中在前进的道路上，了解汽车和驾驶员的极限，如果路况复杂，还可以携带一份地图——或是问问路。

　　精心设计的预测可以通过概率法帮助经理人了解未来的不确定性，让他们制订出更好的计划。我们将探讨多种方法，帮助预测师擦亮“水晶球”——在接受现实世界的不确定性的同时，让他们的预测更富生命力。

　　平均值的缺陷

　　在预测未来的市场时，大多数公司只注重单点估值：它们通常以一个平均值为基础，规划市场规模或公司未来一年的销售预期。单点估值注定是一个错误：要想精准地实现某个特定的数字目标几乎是不可能的，如果只看重平均值而忽视变化幅度的影响，很可能导致错误估值。

　　优秀的决策来自于对各种可能性的深思熟虑，并了解未来可能性的浮动范围，以便制订近期计划。一位经理人估计某产品的需求量为10万个单位——这是根据市场条件的变化范围推算出的平均值。但实际需求可能在平均值±50%的范围内浮动。若需求高于平均值50%，工厂可能因为无法在预计时间内扩大产量而错过销售良机。反之，若需求低于预期平均值50%，单位利润将大幅下降，因为工厂不得不将固定成本分摊到较少的单位产量中去。优秀的预测并不只是取决于一个简单的平均值，而必须考虑到大量的可能性，外加一套足以影响需求和收益的预备计划。

　　在预测中反映风险是一个简单的概念，看上去似乎极易付诸实践，但是管理者普遍忽视不确定性的存在，而只是用平均值代替预测。例如，空中客车公司和波音公司分别在半年度报告《全球市场预测》和《当前市场展望》中用单点估值来表示未来20年的客运和货运年增长率。虽然仔细阅读报告后会发现预测人员考虑了多种可能性——甚至进行了敏感性分析，以了解各种假设的影响——但是他们并未在报告中一一列举。一份能显示变化范围而不仅仅是平均值的预测报告，更能体现其在计划制订中的价值，并帮助企业保持谦虚的态度。

　　总之，我们不应该把预测看作机会主义者的游戏，最接近最终结果的人并不是胜利者。有时，一味相信所谓“正确”的预测并不能创造实际利益，还可能让人产生错误的安全感。没有人能反复做出正确的单点预测。相反，我们最好把可能性预测作为一种学习工具：一种开发不同方案以应对未来的确定性的方法。

　　不确定性的驱动器

　　最有用的预测不仅能记录不确定性的范围，而且能够解释未来发展方向形成的原因。它将未来“解构”成决定系统行为的驱动力，通过提出几个简单的问题如“这样的事为什么会发生？”“结果会如何？”来揭示可能的结果。继而将这种驱动力转化为量度标准，就能帮助我们做出更准确的预测。

　　例如，在家电行业，经济周期是决定大部分市场需求的驱动力量。重要经济指标，如新屋开工率会影响新产品销售，但是消费者是更换还是修理洗碗机的决定还取决于商业周期的其他因素，如失业率和消费者信心水平。利用手头掌握的预测这些因素的指标，家电企业——包括美国惠而浦公司和它的欧洲竞争对手——使用先进的宏观经济模型预测全行业的销售额，最终确定自身的销售份额。

　　同样，简单地专注于模型输出（目标销售数字）而不是输入（失业率和消费者信心）也是错误的。惠而浦的规划者用行业预测模型来重点关注，而不是取代管理者应注意的问题。规划者为即将到来的年度或者季度销售额做出模型，来阐述他们依据怎样的逻辑来预测需求水平，这些预测结果为什么有意义。

　　管理者也许会不同意预测者的结论，从而制订出不同的计划，但对于哪些变量能够反映导致未来过度乐观或悲观的情绪，大家有着一致的想法。更重要的是，管理者可以对某些驱动力发挥影响：例如，他们可以与零售商合作，采取新的措施激励消费需求以抵消住房开工率的下降。

　　黑盒与直觉

　　正如惠而浦的例子所示，数学模型作为有效决策的基础可以帮助企业进行有的放矢的讨论。得益于个人电脑和互联网的普及，我们有了众多先进的数学工具，并且拥有大量可用于开发先进模型的现成数据。不幸的是，这些模型很快就被证明只是一个“黑盒”，即使是熟练的使用者也无法理解其核心关系和关键假定。一个盲目相信黑盒模型的管理者将无可避免地发现自己身陷“太少太晚”（toolittle，toolate）综合征的囹圄。

　　许多管理者由于对黑盒缺乏理解而摒弃了规划者设计的模型，在预测可能的机遇与挑战时只是简单地“跟着感觉走”。但是，这种做法带来了同样严峻的问题。人类的大脑经常在寻找一些固定模式，在模糊背景中填空的能力，帮助人类祖先发现天敌并与它们在草原和森林中周旋。

　　这项技能是进化存亡的关键，也会误导我们看到一些其实并不存在的模式。例如，当被要求假装抛硬币100次，写出正、反面的随机序列时，受试者难免会自创一种容易分辨的模式。在这个随机序列中，五正或五反连续出现一次以上的机率达到了97%，这个结果显然有违直觉，出乎所有人的意料。

　　这种在随机数据中寻找模式的趋势引发了一个预测中的关键问题：过度自信。直觉让人们对预测未来的能力自信满满。借由身为教授的便利，我们通过课堂活动让MBA学生充分展示了这一偏好。我们让学生预测一套关键指标的范围值，例如标准普尔500指数，或新电影的票房收入，或是某一天的局部温度。如果这个试验得以正常进行，将会只有1/10的结果超出预测范围。然而，大家的预测不可避免地与实际结果相违，错误的频繁度比大多数同学预期的要高。幸运的是，随着时间的推移，当他们学会控制自我肯定的程度，这种过度自信的偏好也随之减少了。

　　历史的价值

　　虽然德鲁克讨厌从后窗中看风景，但现实却是许多预测者没有能够对历史进行充分的检视。以次贷危机为例，1998年，AIG开始销售信用违约交换，为合约对方失去房屋抵押贷款债券的本金和利息的风险进行担保。AIG的客户包括世界上最大的银行机构如高盛、法国兴业银行和德意志银行。

　　截至1998年第四季度末，美国次级可调整利率抵押贷款的拖欠率仅稍高于13%。到2008年第四季度末，这一比例几乎翻了一番，到了惊人的24%。政府最终拨给AIG1800亿美元的紧急援助。虽然大多数银行从未出现过24%的拖欠率，但是只要仔细回顾一下历史就可以发现，这并不是开天辟地头一遭。1934年，大萧条最惨淡时期，所有城市抵押贷款的拖欠率均接近50%。

　　这可以证明，回过头去看看过去的预测与后来的实现情况是很有价值的，它可以帮助防止过度自信，并警示意外因素可能出现的地方。例如，盖普公司（GAP）除了根据销售额，也根据预测销售额与实际销售额间的误差多少来衡量店铺经理的业绩。这一制度通过评估预测的准确性来惩罚预测的失误。可惜的是，盖普公司只是一个例外。迄今为止，很少有公司采用激励机制和评分规划来提高预测能力，尽管这类做法在像气象预测这样的行业已被证明极为成功。

　　重新审视预测报告并追踪实际成果似乎理所当然，可是大多数公司并未采取行动。最新的一项调查发现，35家公司中只有一家声称核对过最初预测与实际结果的差异——而该公司不能出示任何证据支持这一说法。空中客车公司和波音公司花费巨资打造《全球市场预测》和《当前市场展望》报告，但他们并不报告预测的准确性。

　　群体智慧

　　传统智慧正在挑战专业预测人员的思维方式，研究显示，专家在预测时并无优势。事实上，专家的判断常常表现出逻辑不一致的结果。

　　猜糖豆的古老游戏体现了群体与生俱来的智慧。在50-60人的班级中，所有个体猜测的平均值比单独一两个人的猜测更准确。“专家”的神话也许无法续写，因为第一次可能只是运气好，而不是因为他们掌握了真正高级的方法。

　　正因为如此，预测师团队做出的决策往往比个人准确，但是，团队必须掌握充分的信息和不同的思维方法。菜鸟预测师经常从不同的角度提出问题，对预测的根本驱动力进行深入的思考，而专家们则往往过于自信，依赖直觉感知未来。

　　最直言不讳或级别最高的人——而不是对感觉最敏锐的人——更有可能主导讨论过程并对协商产生过度影响。课堂模拟的火灾、飞机失事、沉船事故均反映了这一趋势。团队被置于一个需要集体洞察力的模拟高压环境中时，通常情况下，主导型人格的成员会挺身而出，把整个决策过程导向他的既定思维，而集体智慧则失去了用武之地。研究显示，大多数人过于相信高级或高薪人士，也许你的管理团队也未能幸免。

　　文化与能力

　　只需培养公开讨论不确定性，和一个乐于接受监督的良好氛围，由此产生的文化将让经理人更容易认识和处理不确定性。他们不再绝望地举头问苍天，或者假扮无所不能的先知。

　　为了克服预测中存在的问题和陷阱，我们可能要多管齐下，当然支持性的企业文化是一个不可或缺的要素。美国国家航空和航天局（NASA）汇集了一群世界上最热衷于缜密分析的科学家，然而2003年哥伦比亚号航天飞机解体事件显示了文化如何让能力变得一无是处：航天飞机发射时已出现问题，美国宇航局的工程师开发出一种涵盖各种场景的模型，其中包括泡沫碎片击中机翼的突发情况（这也是最终认定的事故原因）。但是，专家们只专注于对未知影响的研究，而忽视了建立已知问题的应急处理计划，他们的数学模型则显示机翼损伤并未达到危险程度，而宇航局的官员们也对这个推论深信不疑。其结果却是灾难性的。

　　哥伦比亚号失事不到一个月后，《纽约时报》援引了卡内基梅隆大学教授保罗.费舍拜克的谈话，揭露了美国宇航局中普遍存在的这一文化问题。“他们有一个预测损伤程度的模型，但却被忽视了。他们没有认真考虑轻微的瓦片损伤可能造成严重后果。”换句话说，即便是美国航空航天局的火箭科学家也无法战胜自己固有的偏见，我等凡夫俗子则更需要通过流程和程序规定对预测过程加以规范。

　　也许，这正是贵公司的迫切之需。许多经理人不愿直视世界的内在不确定性，因此，他们经常对低概率事件考虑不足或应急能力不济。世界充满了未知数，还有让人难以预料的“黑天鹅”效应。公司如果对直觉或数学模型过度依赖，就难免产生一切尽在掌握的错觉。

　　我们不妨再看看2002年美国西海岸的码头罢工事件，圣地亚哥到加拿大的边境运输因此中断了几个星期。美国供应链管理研究所进行的一项调查发现，41%的受访者的供应链受到了罢工影响，但只有25%的公司制订了应对未来码头罢工的应急计划。

　　我们可以训练直觉为决策提供更好的指导。为此，我们必须清楚自己的偏见并谨记所有模型均建立于假设之上。我们应该对各方广开言路，促使自己寻求经验数据以便阐明和质疑那些假设。没有模型能够真正客观地反映普遍真理。相反，商业模型对不确定的世界有着高度的主观性。

　　经理人的工作不是寻找终极模型或预测专家，而是向艾森豪威尔将军学习。他曾经断言：“计划无关紧要，规划才是一切。”良好的预测会对当前的决策产生影响，但同样重要的是，它迫使我们学会未雨绸缪。