风险vs破坏

我们把比如新冠肺炎、非典、地震等事件成为风险。破坏表示这些风险对公司业务的影响。

对当前对新冠肺炎的处理的一些看法

笔者粗略浏览了财新网和公众号对此次风险的分析和建议,发现有以下几方面

  • 分析疫情对经济、贸易的影响,提出应对策略
  • 基于疫情,提出一些未来商业生活模式的改变比如远程办公、在线教育等
  • 针对疫情防控过程中出现的问题提供建议和舆论影响如红会等

但发现一个现象是所有的分析和建议都是事后或者事中的建议,当然一个风险事件的发生也许持续很长事件,或者有开始、爆发、衰减等阶段,确实需要事中的分析和建议。
个人、企业、政府都有对此类风险应该有个预防措施,更广义的说应该有风险管理的意识和实践。而不是对风险的被动式反应。
风险无处不在,灾难性风险也很多,SARS还记忆犹新,但政府在这次的处理上虽然有所进步,但并没有从更高的角度去吸取教训。企业呢?大多数企业应该是新冠肺炎发生了,才开始被动的应对。特别是对于这种低概率高破坏的风险容易事前忽略,发生了才开始应对。比如对于企业,可以提前考虑供应链的备份等。

那么我们怎么理性的进行决策,避免经验式、直觉的决策来应对风险呢?下面分为三部分来讨论。第一部分讨论决策理论的历史,第二部讨论管理者对低概率高破坏风险的管理决策的思维模式(直觉思维和分析性思维),第三部分讨论实践分析性思维时经常遇到的陷阱。

管理者决策理论的研究历史

  1. 有限理性与满意于有限时间和不完备的数据
  2. 组织决策理论
  3. 管理者常常满足找到一个可行的替代方法而不是找到最佳方法
  4. 不同部门目标不同导致整个公司目标不是最优的
  5. 尽管对齐了公司与部门目标,管理者仍具有系统性偏差和简化的决策规则的缺点,特别是对低概率但严重后果事件的处理

低概率高破坏的风险的管理决策

直觉思维 vs 分析性思维

  • Daniel Kahneman在《Thinking, Fast and Slow》中总结了这两者的差别。直觉思维由情绪反应和从个人经验中得到的简单规则控制,作决策时并不需要大量时间或者资源。分析性思维在可选的行动方案选择前更倾向于理性分析
  • 可以组合使用
  • 在决策时,应尽可能使用分析性思维方式。但人们在使用的时候更容易出现系统偏见和简化的决策规则的问题,应该认识到这些思维缺陷。

系统性偏见和简化的决策规则

当用分析思维进行决策时常常遇到的一些思维缺陷,需尽力避免。

一 可得性偏差和后见之明偏差

  • 可得性偏差(Availability Heuristic)
    也被称为易得性偏差或易得性偏见,是启发式偏差的一种。指人们往往根据认知上的易得性来判断事件的可能性,如投资者在决策过程中过于看重自己知道的或容易得到的信息,而忽视对其他信息的关注的进行深度发掘,从而造成判断的偏差。
    人们由于受记忆力或知识的局限,进行预测和决策时大多利用自己熟悉的或能够凭想象构造而得到的信息,导致赋予那些易见的,容易记起的信息以过大的比重,但这只是应该被利用的信息的一部分,还有大量的其他的必须考虑的信息,他们对于正确评估和决策同样有着重要的影响,但人们的直觉推断却忽略了这些因素,卡尼曼与特维斯基(1974)把上述现象称为可得性偏差。比如人们往往倾向于大量关注热门股票,从而在与媒体的接触中做出其上涨概率较大的判断。而事实往往相反,很多较少关注的股票的涨幅通常大于热门股票的平均涨幅。又如在经历挫折前,低估风险发生的几率,因为要估计的风险没有充足的数据。但是在发生风险后,又会过高的估计风险再次发生的几率,因为这个风险的破坏结果很明显,可追溯,因此易得。

  • 后视偏差(Hindsight Bias)
    又叫后见偏差或后见之明偏差,指个体面临不确定性事件新的信息时,往往对先前获得的信息有过高的估价,进而在决策上发生偏差的现象。
    简单来说,就是“事后诸葛”或者“马后炮”的现象。
    在事情发生并确认发生原因后,我们总以为自己可以事先可以预料到事件的发生,但事实上并非如此。这种现象遍布生活各个方面,相信大家也不陌生。例如你总能给在你上司同事口中听到:“我早就知道……”又例如你总能给在你父母口中听到:“我早告诉你……,但你就是不听。”还有就是朋友乃至陌生人那,都会有类似的话语。
    我们需要对防御性策略更加重视,在这里可得性偏差可以帮助我们专注于不利事件比如刚刚发生的事件,而不是专注于其再次发生的低几率。

二 低估风险

低估风险发生的几率和风险的破坏力比如2008年的金融危机。
特别是一些一线部门反馈的风险,高层并没有给予重视,最后导致很大的损失。

三 过度自信

对已有的可用的数据信息过度自信。具体就是基于这些信息不能得出风险发生的几率或者风险破坏的影响多大就忽略了这些潜在的破坏。
更甚,成功会促使过度自信。
过度依赖定量模型例如回顾性模型和预测算法,也是过度自信的表现。建议引入压力测试和情景分析到定量模型中。

四 最小的风险阀值

即使没有低估不利事件发生的几率,但却低估了事件的破坏影响。例如因为低概率而忽略了此风险如911。

五 短视

是否要提前投资于灾难性风险管理,管理者常常短视。
短期管理激励计划也会导致投资于风险管理的资源很少。
2011东京地震海啸,并不是个黑天鹅事件。日本政府仅仅选择1890年到当代的历史海啸高度4m,但这次海啸高度高达40m。事实上有地质学证明历史这个地区有更高的海啸发生。

六 现状偏差

维持现状而不去为了风险管理而改变。
可能原因

  • 倾向于简化的决策过程,推迟决策
  • 认为改变导致的损失高于可能得到的收益。
  • 既得利益者反对、阻止变革。