【個人成長】人腦不可靠 走流程才能提高判斷勝率 - Growth - 2021-10-13
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【個人成長】人腦不可靠 走流程才能提高判斷勝率

13th October, 2021| In Growth

為什麼Warren Buffet可以成為股神?因為他善於做出正確的判斷,而這中間最重要的是「走流程」,這也是他為何勝率如此高的原因。
 
在資訊氾濫的現代充滿著許多噪音,這會大大影響人的判斷,心理學大師Daniel Kahneman開創了「行為經濟學」的研究熱潮。二○○二年,他成為唯一獲得諾貝爾經濟學獎的心理學家,被認為是當代最權威的行為經濟學、認知心理學「跨界」泰斗。
 
在他的書《Thinking, Fast and Slow》(思惟快與慢)提到人的思考分為快、慢兩種。前者屬直覺性思考,對於簡單的決策,如買哪家炸雞、買哪牌耳機,直覺思考會是個好主意,但若是複雜的決策則需要慢思考,而在《雜訊:人類判斷的一個缺陷》一書中,他提及通過機械預測(Mechanical Prediction)來做判斷是較有勝率的方法。


 
機械預測簡單來說就是用數據做出統計分數來幫助做判斷。為何如此?因為「噪音」太多,若是依照人的直覺判斷,各式各樣的訊息會影響著我們做出正確的判斷,另外想太多也弊大多利。
 
舉例來說;有些法官對於某類罪犯犯罰較重,這是因為他帶有個人主觀意識,這最終影響他的判決,因為人總是會被喜怒哀樂各種情緒給影響,因此若法官可用機械預測,那他所做出的判決將會正確許多。
 
機械預測若太過複雜,因為可能會放大或低估部分指標的權重,影響判斷。
 

怎做到機械預測?

1. 確定若干評分指標

舉例來說;阿普伽新生兒評分(Apgar Score)是美國女醫生Virginia Apgar在1952年發明的一種對剛出生的新生嬰兒健康狀況快速評核方法,裡面包含外觀、脈搏 、反應、肌肉張力、呼吸等五個評分指標,每一個項目可以拿到0-2分,所以最少零分,最多十分,一般七分以上都表示孩子健康正常,4 到6分就不太健康;0到3分 就必須立即採取急救措施。

在此,Kahneman建議不要評分指標超過五個,搞得太複雜。
 
所以簡單定一個評分系統很重要,這可大大減少噪音,提高準確性。例如寫稿找題,也可訂出標準: 1.題目有無吸引力 2,是否對讀者有幫助…等。你可以以這為標準打分數,數字達標就可入選。

作家萬維鋼指出,那既然這麼簡單,為何大家不照著做?除了許多決策者不能接受算法判斷,更重要的是決策者對算法容忍度特別低,也就是說人們可以接受「人」的判斷錯誤,卻無法接受算法出錯,就像是你無法接受 Google Map出錯一樣,一旦它出錯幾次,你就再也不相信它,決定靠自己的人腦來判斷。

這裡的重點是做判斷應該走程序,你應該關注判斷的過程而非結果。其實判斷結果很難預測,但是你能做到的是,在每次判斷時使用最好的判斷方法,而機械預測就是一個好方法。
 
股神Warren Buffet選股也是走流程,市面上有各種關於他如何選股的書,例如他選股有幾個原則,例如:每股盈餘(EPS)連續10年成長、每股盈餘從未出現負值、長期債務負擔與現有淨盈餘的比值小於5、公司是否年年維持高資本報酬率、10年平均資本報酬率為12%、公司是否有必要再度投資資本…等,然後做綜合評比選出優質股。

這一切就是個「流程」,他不跟風,沒被市場上過多噪音影響,堅守他買股的流程走,規則簡單,紀律嚴明,這讓他成了人人心目中的股神。 
 
因此,做決策重要的是流程,在過程中為每項選擇打個分數,在綜合評比選出分數最高一個,這樣你判斷對的可能性就會提高。因此有關於決策判斷的研究都是在於改善程序,而非保證判斷無誤,因為就算是機器也是有可能會出錯的!
 

 
資訊參考來源:  得到、Wiki



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