夜读 vol.343
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AI时代，想要的数据都能查到，但为什么大项目还是会判断失误？这本书用真实案例告诉你：数据太多反而让人不敢做决定！三位专家教你一套“数据+直觉”的组合拳：真正聪明的人不是死磕100%准确，而是用20%核心数据+80%经验直觉，在变化中快速抓住战机。在现实世界里，好决策的关键在于立刻行动！
本文摘录自《小数决策》
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过去的一个世纪里，自动化取代了可预测和重复的人工任务，重塑了劳动力市场。自动化的最早应用可以追溯到1901年美国奥兹莫比尔汽车公司（Oldsmobile）使用流水线大规模生产汽车。1913年，亨利·福特在此基础上进行改进和扩展，开发了他自己的生产流水线。接下来实现自动化的是数据的处理和分析。计算方法和人工智能的进步使涉及判断、创造力、信息综合和社会智能的非常规任务也逐渐实现了自动化。
领导才能和商业决策可能要等到最后才能实现自动化，但在决策时刻之前和之后往往是相对一致和重复的活动模式。一旦定义了这些可重复的模式，就可以将其以代码方式编入包括人工参与和自动任务的工作流程中。
自动化处理重复性任务的最大好处是可靠和高效。与人类不同，在输入数据相同的情况下，机器每次都会得出相同的结果。有了明确的参数和工作流程，我们可以利用计算机自动化技术来应对5V挑战，加快决策过程。当自动化不仅应用于软件例行程序和计算机计算，而且被应用于整个端到端业务流程时，自动化的价值就会得以实现。对于完全重复的任务，自动化可以独立完成；对于需要更多判断和信息综合的任务、需要混合解决方案的任务或者需要决策支持系统以提供建议的任务，人工可能优于自动化。
根据信息技术研究分析公司Gartner的定义，业务流程自动化超越了传统的数据操作和记录保存活动，专注于“运行业务”而不是“计算业务”类型的自动化工作。这种类型的自动化通常处理事件驱动的、以任务为关键的核心流程。
在自动化的应用过程中，企业领导者需要确定哪些业务目标和关键绩效指标可以被分解为能够自动化处理的重复任务，哪些需要人工决策。索赔、收账款、采购订单、客户交互以及工资调整等许多人力资源工作都可以采用自动化技术。重要的是要认识到，决策不是退位，而是在监督标准下被授权了。
以呼叫中心为例。具有定量视角的企业领导者，把自动化技术用于客户交互以减少通话时间，例如“按1确认您的余额并通过您登记的付款方式付款”。虽然经常会出现问题，但客户看到了高效交互的价值。然而，这还有其他的价值。根据帕累托法则，80%的呼叫占据20%的工作量，自动处理大多数的呼入电话，将让话务员有更多时间来处理真正需要帮助的其他呼入电话。这也意味着话务员需要掌握更多的业务知识，因为他们将处理更复杂的呼入电话。由于话务员的工作变得更具互动性和更复杂，呼叫中心实质上变成了联络中心，这促进了与客户更深层次的互动。
此外，处理各种更高级的问题而不是单调乏味的任务，有助于提高员工的满意度和留存率。事实上，当美国一家大型健康保险公司增加了在线自助服务渠道后，其呼叫中心的电话数量不降反增，但通话性质发生了变化。消费者通过在线渠道了解到关于保险单、索赔和承保范围的大量信息，由此对健康保险条款提出了更深入的疑问。
同样，经济学家戴维·奥托（David Autor）讨论了引入自动柜员机（ATM）对银行业的影响。考虑到ATM会替代银行柜员的一部分工作，人们预计在引入ATM后，银行分行和银行柜员的数量都会减少。然而，结果恰恰相反。有了ATM，银行能专注于更复杂、更有利可图的业务，比如信用卡和抵押贷款，开设更多分行，雇用更多柜员。在这种新的模式里，柜员处理更复杂的客户互动，他们的工作价值增加而不是减少了。在自动化时代，银行柜员将更多地运用判断和直觉，负责做出更多的业务决策。
以前，医疗保险或汽车保险公司的索赔处理属于劳动密集型工作，常常因为不必要的审查而导致人为延误，但现在情况已经改变。自动化模式可以在几分钟而不是几周内有效地处理索赔，改善客户的体验。改进的流程和更深入的定量分析可以同时用于发现隐藏模式，防止欺诈。精明的企业领导者知道，大多数索赔都是例行公事，只要符合明确的规定，索赔的执行速度完全可以加快。这让员工可以把更多的时间和精力用于处理非常规的索赔，这种索赔需要更深层次的人类判断。
与其他任何工具或方法一样，应用自动化时也应该深思熟虑。将错误的流程或本来效率就很低的流程自动化，这会加深人们的误解，认为技术难免弊大于利。明白这一点，企业领导者可以更有效地运用他们的资源，最大程度地提高他们的信息技术投资回报率，并优化员工的工作内容。可悲的是，我们经常看到最聪明的人仍然在做着原本可以自动化的日常工作。这是对资源的浪费，不利于企业发挥员工的最大价值——能够运用判断、商业敏锐度和直觉，将数据和直觉联系起来，解决意外发生、需要做出新解读的问题。
就像我们的定量直觉框架将数据和分析与人类判断相结合一样，自动化的最佳实践是混合自动化方法的出现。在混合自动化方法中，日常任务交由自动化处理，而更复杂、更微妙的任务留给人类专家解决。在未来，自动化将处理更多的重复任务，取代人工决策，比如把电话转接到何处，决定何时将任务自动化，何时将任务转交给人工处理。
以最讲究人际关系判断的职业——销售员为例。众所周知，销售员需要与客户建立持久的关系，掌握重要的销售技能。内策尔曾与同事雅尔·卡林斯基-希霍尔（Yael Karlinsky-Shichor）教授一起，帮助美国一家中型金属零售商将其销售团队的定价决策自动化。
他们创建了一个模型，利用每个销售员以前的定价决策来预测以后客户询价时的报价。然后，他们进行了一个现场实验：对于随机选择的询价，销售员在报价之前，先看模型生成的报价，这个报价模拟了该销售员以前的定价决策。他们发现，销售员用自己的“机器人版本”报价将有助于避免偏差，比如对他们之前的报价是被接受还是被拒绝做出反应，以此提高盈利能力。如果定价偏离了模型生成的报价，这可能表明他们过于疲劳或者注意力不够集中。
但在某些情况下，销售员知道模型不知道的有用信息，例如客户的急迫程度或者他们对特定报价的敏感度。在这种情况下，应该按照人类直觉和判断而不是模型来定价。研究人员发现，最佳的自动化策略是设计一个混合自动化系统，其中一些询价由自动化模型来处理，而另一些由销售员来处理。具体来说，更复杂的询价或者需要人工判断的新客户询价应该由销售员处理，而典型的询价则可以由自动化模型处理。事实上，他们提出了一个两级自动化系统。对于特定的询价，模型会预测自己能否比人类做得更好，如果能，模型就会进行报价；如果模型预测人类会做得更好，它就会将询价单发送给有经验的销售员。因此，我们可以认为自动化不仅能独自做决策，而且当任务需要人类的判断时，还会自动将任务交给人类处理。
销售员自动化模型的另一个好处是有助于将销售员的知识和直觉保留在系统中。销售员觉得自动化系统很有用，因为当他们不在办公室时，模型可以“复制”他们。通过这样一个自动化系统，员工可以把他们的知识和判断留在公司，让自己更平静地度过假期。当员工离开公司，其他人接手他们的工作时，这个系统可以用保留下来的老员工的判断和直觉培训新员工，这也有助于工作交接后的平稳过渡。
定量方法的进步将促进更多的任务自动化，如数据收集和数据分析，这可能会让领导者减少对定量工具的关注，而更专注于最重要和最具挑战性的任务，这些任务更需要信息综合、人类判断、智慧、直觉，而不是传统的定量技能。换句话说，我们预计自动化将使定量直觉领导者的定量角色减少，而直觉角色增加。
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