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精準決策:哈佛商學院教你繞開大腦的偏誤,不出錯的做出好判斷

Judgment in Managerial Decision Making

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  • 優惠期限:2019年12月31日止
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內容簡介

★長銷40年 經典之作★
股神合夥人查理‧蒙格唯一推薦的管理決策書
「這是我讀過關於『管理決策』最有用的一本書!」
管理者必讀!哈佛商學院、哈斯商學院都在用的
決策判斷力

  「如何克服偏見,做出更好的決定?」「如何複製好的模型,持續做出精準且合理的決策?」以上是管理者永恆的問題。貝澤曼和摩爾為這些問題,提供最佳解方。

  ◎人不是理性的,判斷充滿偏誤

  2002年獲得諾貝爾經濟學獎的丹尼爾.康納曼(Daniel Kahneman),當時揭示了「人不是理性」的觀點,他提出人的思考體系分為兩部分:一是重視直覺、感性的系統1,另一則是重視分析、理性的系統2,告訴我們,生活中大多數判斷,使用的是直覺判斷的系統1,而系統1的判斷,快速、直接,充滿偏誤,容易讓我們的思考落入陷阱之中而不自知。

  貝澤曼在這個基礎上,延伸出關於「管理決策」的解答。「直覺出錯」這個問題是人類共有的,不過在那些聰明經理人或投資人身上特別嚴重,因為他們將自己的直覺視為一種才能,而非缺陷;加上平常事務繁多,需要快速做出決定,加劇問題。他們應該怎麼逃開直覺出錯的可能?

  ◎利用案例盤點各種偏誤,認識問題所在

  盤點系統1捷思法帶來的偏誤,逐一提供解方。為了充分解決組織中各種決策偏誤,更全面考察影響決策的所有因素,例如:認知偏誤、情緒、動機、公平性與道德,最後提出七種避免偏誤的解決策略。

  ◎提升判斷力的七大策略

  作者認為透過七種實用策略的協助,可以幫助我們改善決策失誤,有望成為永久行為的一部分,讓「精準決策」成為可能。

  ★使用決策分析工具
  ★參考具有經驗值的專業知識
  ★採用「去除判斷偏誤」的策略
  ★使用類比推理
  ★採納局外人觀點
  ★了解他人的偏誤
  ★設計「推導出正面結果」的系統

  ◎有了策略,如何內化為永久行為一部分,需要三步驟:

  Step1:解凍:透過了解偏誤,認識到自己的決策難逃出錯,對行為模式做解凍。
  Step2:改變:養成兩個習慣,一是思考自己錯誤的可能,另一則是考慮相反的假設,並找出可以檢驗兩者的測試。
  Step3:再結凍:有意識的將新策略應用在多個地方時,慢慢讓這些策略成為第二天性。同時保持對自身判斷力有所局限的覺察。

  ◎本書內容要點

  1.    了解各種認知偏誤,以及它們如何影響決策。
  2.    認識影響決策的各種動機和情感。
  3.    深入研究決策過程中的公平性和道德問題。
  4.    整合許多實際決策案例,提高判斷的品質。
  5.    提供在談判中做出理性決定的技巧。
  6.    提出改善決策的七種實用策略。

名人推薦

  台科大管理學院專任特聘教授 盧希鵬
  台師大電機系助理教授、數感實驗室共同創辦人 賴以威
  台大經濟系副教授 馮勃翰
  專職投資人 陳喬泓
  專職操盤手 金湯尼
  政治大學商學院副院長 邱奕嘉
  企業數位轉型顧問 李建勳
  (依姓氏筆畫順序)

亞馬遜讀者五星評價★★★★★

  「作者在做決策的心理過程中,做了大量的研究,對我很有助益,幫助我掌握影響合理決策的心理陷阱。」-阿德利諾(Adelino)

  「這是一本很棒的讀物。內容著重在,幫助人們意識到影響決策的偏誤。讀起來簡單有趣。能真正幫助讀者理解我們決策背後的動機,並指導管理者製定戰略計畫,從而影響決策。」-德(Dae)

  「我真的很喜歡這本書,我是一個分析怪人,就是最受這本書吸引的那群讀者。…….,我認為這本書對任何想好好的理解決策過程的人,是非常有用的。書裡利用大量清晰易懂的例子來解釋,即使是普通讀者也能輕鬆理解和運用。總的來說,我很高興我買了它,也會好好保存它,做為日後的參考。」-史密斯(G. Smith)

  「這本書的目的是,告訴我們在做決定時是多麼糟糕。我們都是決策偏誤的受害者,它幫助我們意識到,我們的決定有多麼有缺陷。」-蒂歐尼‧菲格(Diane L Fanger)
 
 

作者介紹

作者簡介

麥斯‧貝澤曼(Max H. Bazerman)


  哈佛大學甘迺迪學院公共領導中心主任。曾擔任教職、提供企業顧問服務,也為30個國家的政府提供諮詢。曾任眾多刊物編撰委員,榮獲許多專業機構的肯定與表揚,包括:倫敦大學的榮譽博士學位、亞斯本研究所(Aspen Institute)商業暨社會類終身成就獎、管理學院(Academy of Management)傑出教育獎等。著有《覺察力:哈佛商學院教你察覺別人遺漏的訊息,掌握行動先機!》(聯經出版)

唐‧摩爾(Don A. Moore)

  加州大學伯克利分校哈斯商學院(全美頂級商學院之一)領導與溝通系主任。西北大學組織行為學博士。他的研究興趣著重於,認知心理學中的「過度自信」。

譯者簡介

洪士美


  專業譯者。譯作有:《學會改變》《真誠,獲利不請自來》《全世界最有影響力的女人:歐普拉傳奇》《賣入白宮》《川普:你錄取了》《挑戰黑色太陽》《另一個地方》《勇氣森林》《神探窺心術》等。
 
 

目錄

前言
大腦是怎麼做決策的?
我們做決策的步驟
大腦認知的功能:系統1與系統2
大腦決策有限制
系統1的「捷思法」
提高判斷力的方法
 
第一章 造成人類判斷力最不堪一擊的偏誤:過度自信
過度自信是偏誤之母
過度自信的三種形式
如何製定良好的決策
 
第二章  三種捷思法所造成的偏誤
第一種:「可得性捷思法」的偏誤
第二種:「代表性捷思法」的偏誤
第三種:「確認捷思法」的偏誤
提升判斷力的關鍵
 
有限意識
過度過濾資訊的結果
忽略重要資訊的「有限意識」
設限的感知界線
有限意識的其他例子
了解他人的界限
 
四章 框架與偏好逆轉
換個說法,選擇就不同
我們喜歡確定性,即使是假確定性
用框架來看保固要不要買?!
對你而言,它值多少錢?
我的東西最好
價值不等值的心理帳戶
換個框架,結果立變
比較時,偏好會逆轉
       
動機與情緒   
情緒與認知總是發生碰撞
第一時間會被情緒掌控
權衡多個選項時,理智就會作用
被「立即」吸引才是人性
協調好內在衝突
自私也是一種偏誤
決策受特定情緒影響
       
承諾升級
個人「承諾升級」的狀況
競爭時「承諾升級」的狀況
為什麼承諾會升級?
 
章 公平性與道德
對公平性的感知失調
抵制「不公平」的最後通牒
公平的獨裁者
當我們在乎他人的成果
每個人對「公平」判斷不同
為什麼公平判斷很重要?
不自知犯錯的有限道德
       
常見的投資錯誤
不良投資決策的心理學
過度自信導致過度交易
對投資決策持樂觀態度
否認隨機事件的隨機性
不想用大腦做投資決策
不實現虧損就不會輸錢
頻繁交易難以獲利
 
談判中的做出理性決策
談判的決策分析法
談判協議的替代方案
各方的利益
在談判中要求價值
在談判中創造價值
價值創造的工具
 
談判者的認知
固定餡餅的迷思
談判者的判斷框架
衝突的非理性升級
過度估計自身價值
談判中的自私偏誤         
談判中的錨定
 
十一 改善決策的七種策略
策略1:使用決策分析工具
策略2:參考含有經驗值的專業知識
策略3:採用「去除判斷偏誤」的策略
策略4:使用類比推理
策略5:採納局外人觀點
策略6:了解他人的偏誤
策略7:設計「推導出正面結果」的系統

 
註釋
 

詳細資料

  • ISBN:9789869735070
  • 叢書系列:VIEW
  • 規格:平裝 / 368頁 / 14.8 x 21 x 1.84 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

管理上有許多「承諾升級」的偏誤(編按:承諾升級是一種行為模式,是指當某個體或團體面對日益高漲的負面結果,反而會持續合理化既存的決策、行為和投資的現象,而非改變它們)。我們來看看例子。
請思考以下引發升級的情境範例:

你決定要聘請一位新經理人為你工作。雖然你預期她會有絕佳表現,但是早期的評估發現她的表現不如預期。你該辭退她嗎?你投入了大量的時間和金錢訓練她,你不知道她是不是還處於摸索的過程。你決定要再多投資一段時間,提供額外的資源協助她有所表現。過了兩個月,她的表現還是不合格。雖然你現在更有理由「停損」,但同時你也在這個員工身上投資了更多。你何時才會放棄你的「投資」?

你接受了一份知名顧問公司的職位,相信這份工作提供了一個絕佳的事業發展機會,讓你可以在組織內成長。過了兩年的時間,你並未如預期一般快速進步。急於向公司證明自己的價值,你決定在不支薪的情況下加班來迎頭趕上。但你卻還是得不到你自認應得的肯定。現在,你已在公司工作多年,一旦選擇離開,將會失去許多好處,包括股票選擇權。而且你已經快40 歲了,你覺得人生的精華歲月全給了公司。你會辭職嗎?

你在私募基金公司工作,並決定投資一家新創公司200 萬美元,面對公司內部懷疑的聲音,你堅定的捍衛自己的決定。一年後,新創公司的執行長出現在你的辦公室,對你說:「我有些壞消息,也有些好消息。壞消息是公司的現金燒光了,如果沒有新的資金挹注,我們肯定會失敗,你也會因此失去200 萬美元。好消息是,我非常有信心,如果再投資100萬美元,我們可以解決發明中的錯誤,還是可以成功。」你是否願意投入額外的100 萬美元?

儘管上述的決策各自代表截然不同的情境,但它們卻有許多相同的元素。在每個例子裡,你之所以必須做出抉擇,是因為上一個決策所導致。你錄取了一名員工;你接受了一份工作;你做出了一項投資。在每個例子中,你都投注了大量的時間、精力和資源在你所選擇的行動上,而事情的發展卻不如預期。

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