企業即算法：破譯成長、規模和轉型的密碼

王亞軍

據一家美國咨詢公司研究估算，企業全部價值的三分之二來自業務的規模化擴張階段，即從1到N的階段。然而，每個行業都有一大批企業在達到一定規模后就成長乏力。

如何看待企業的本質，將決定我們解決企業規模化問題的策略。在此，我提出一個企業本質的新視角：企業即算法。

為什么企業即算法能夠幫助我們理解企業規模和瓶頸？這要從一個基本的數學概念——自相似分形——說起。

自相似分形是數學家本華·曼德博提出，他發現自然界存在局部形狀和整體形狀相似的現象，比如樹枝、雪花、人體血管結構、海岸線等。2017年，物理學家杰弗里·韋斯特解釋了為什么幾乎所有維持生命的網絡都具有自相似分形的特點。

根據生命體的自然選擇機制和計算機算法的原理，我大膽提出一個假想：如果企業有一組簡潔的核心算法來優化其管理決策，按照自相似分形邏輯，能生長出不同層級的組織單元，就可以實現有競爭力的強大規模，突破規模瓶頸。

從管理即決策的角度，可以把企業管理分為三個層面：管理體系層、管理策略層、核心算法層。其中，企業核心算法是企業中最抽象、最簡潔，也是完備的一套決策邏輯，具有最廣泛的適用性，可以應用于企業的絕大部分問題。它需要在組織不同層級和單元保持不變，才能實現大規模組織所需的自相似分形。企業算法包括三個方面：

核心價值觀 在高度模糊、超長期情景下，事物的因果關系和相對價值并非顯而易見，需要通過共同的價值觀，讓大家都能做出組織所期望的決策，比如客戶至上、簡單真實、不作惡等。

核心管理邏輯 核心管理邏輯是組織架構、決策機制、激勵機制等管理體系方面的一些少量、任何層級和單元都通用的原則，比如內容大于形式、不越級指揮，但可以越級了解或反映情況等。

核心業務邏輯 每個行業都有自己的業務特點和核心邏輯，比如AB測試、客戶導向等。

上述三個維度相互關聯、彼此促進，形成邏輯自洽的企業核心算法。當然，對于企業內部的專業職能或處于不同地域的業務單元，應該在企業核心算法之上疊加專業或區域特有的核心算法，但這些算法不能與企業算法相矛盾。

變革和轉型，是企業能夠持續成長的核心能力，甚至可以說高層管理者必須是變革管理者。但是，縱觀全球企業的各種變革和轉型，成功概率只有三分之一。究其原因，就是核心算法層、管理策略層、管理體系層沒有同步進行變革。能夠站得住的企業變革，一定要在核心算法層實現迭代。

中國大中型企業在面對增長瓶頸時，多會考慮多元化。這時候，企業家和高管必須有能力客觀評估自己的核心算法是否與要進入行業的業務邏輯相匹配，如果不匹配需要做什么調整，可實現度如何。當然，在此之前，企業必須在現有賽道上已經做到優秀，并在此過程中提煉出了作為卓越企業的核心算法。

王亞軍

據一家美國咨詢公司研究估算，企業全部價值的三分之二來自業務的規模化擴張階段，即從1到N的階段。然而，每個行業都有一大批企業在達到一定規模后就成長乏力。不僅如此，這些企業雖然從1做到了10，但過程跌跌撞撞，并不順利，而且一旦市場出現調整，企業就暴露出很多問題。

怎么應對上述難題？建立一套管理的規章制度？理順組織架構、業務流程、文化、人才等組織要素？搭建從戰略到執行的一套管理體系？這些觀點可能都對，但顯然還不夠。因為在實踐中，我們看到不少企業建立了完善的管理體系，熟悉管理界的種種新詞，也在很努力地宣講文化、構建流程，但在運作中卻是說和做兩層皮，管理層和員工都很辛苦，業務結果和企業規模始終難見起色。

企業本質的新視角

如何看待企業的本質，將決定我們解決企業規模化問題的策略。

企業的本質是什么？諾貝爾經濟學獎獲得者羅納德·科斯（Ronald Coase）認為，企業的本質是一種資源配置機制。當市場交易成本高于企業內部的管理協調成本時，企業就是比市場更好的一種資源配置機制。而當市場交易的邊際成本等于企業內部管理協調的邊際成本時，就是企業發展規模的邊界。在這種視角下，管理就是通過組織、計劃、指導、實施、控制等過程，優化配置人、財、物等資源要素，實現企業效益最大化。

對于企業本質，彼得·德魯克（Peter Drucker）給出了另外一個視角。他認為企業的目的就是創造顧客，而管理的本質就是激發和釋放每一個人的善意和固有的潛能，創造顧客價值，為他人謀福祉。

不同的企業本質視角，會導致企業家和領導者采取不同的日常管理策略。透過科斯的視角，管理者會更關注體系、流程、激勵、內部定價機制等管理技術手段，把人視為一種輸入到體系中的資源。如果采用德魯克的視角，管理者會更關注創造客戶價值、激發員工潛能、營造自由文化，在管控流程上會柔性處理，把人當人，是有自主性和創造力的生命體。

在此，我提出一個企業本質的新視角：企業即算法。

理查德·道金斯（Richard Dawkins）在《自私的基因》一書中提出，生物體只是其基因用來延續下去的載體。在這個框架下，基因就是一種核心算法，驅動人的各種行為，包括通過學習調整自己以適應環境。組織是由人構成的，我們可以把企業當成一個生物體，其中的每個人就像一個細胞。組織有自己的基因，驅動組織決策和執行，因此組織行為就是基因的外在表現。選擇用“企業算法”一詞而不是“企業基因”，是因為基因這個概念隱含著先天預設、難以改變，算法則隱含著可以通過邏輯去理解、解構、學習、迭代。相比企業基因的概念，企業算法更能抓住企業核心的本質，能更好地反映企業管理的現實和周期。

在企業即算法的視角下，管理的本質就是決策。管理者的日常思考更多關注組織是否在做出最優決策，主要的障礙有哪些，如何改進。障礙可以是技術性的，如流程、權責、協作方法等，也可以是心理上的，如企業價值觀、激勵導向、人際關系、個人偏見等。管理者會通過頻繁的復盤來升級迭代企業算法，以期下一次能夠更快產出更好的結果。企業即算法的視角可以讓企業有更快的進化速度，更好地應對外部不確定性和復雜性。

其實，早在半個多世紀前，赫伯特·西蒙（Herbert Simon）就從決策的角度探討了管理，并因此獲得了諾貝爾經濟學獎。只是，管理即決策的理念在中國當前的管理實踐和討論中似乎并非主流。

從企業即算法的視角看企業規模

為什么企業即算法能夠幫助我們理解企業規模和瓶頸？這要從一個基本的數學概念——自相似分形——說起。

自相似分形是數學家本華·曼德博（Benoit B. Mandelbrot）在1970年左右提出，他發現自然界存在局部形狀和整體形狀相似的現象，比如樹枝、西藍花的花冠、雪花、人體血管結構、連綿的山脈、河流的分支、海岸線等。在現代社會中，城市供水網絡、電網、互聯網、有線電視網絡等也是分形的。

這個原理在計算機繪圖、電影領域應用廣泛，可以通過不斷重復調用一個簡單的算法（比如一個樹枝長出三個分枝）——計算機術語稱為“遞歸算法”，畫出一棵大樹。

2017年，研究復雜性的物理學家杰弗里·韋斯特（Jeffrey West）出版《規模》一書，解釋了為什么幾乎所有維持生命的網絡都具有自相似分形的特點。他的理論基于生物進化中能耗最低、效率最高者勝出，揭示出分形是自然界解決規模、韌性、效率之間優化問題的一種自然選擇機制。這個機制的底層有著簡單的數學邏輯，就像計算機繪圖中的遞歸算法。韋斯特還簡單分析了企業的生長和規模，注意到企業的組織架構往往有自相似性，但由于缺乏更詳細的數據，無法以物理學家的標準進行研究。

按照科斯的理論，如果實現同一個目標有內部和外部兩種方式，當內部組織成本大于外部交易成本時，市場配置資源優于企業配置資源，這就是企業成長的規模瓶頸。如果能在提高規模和業績時不斷降低組織成本，企業就可以持續成長。

于是，根據生命體的自然選擇機制和計算機算法的原理，我大膽提出一個假想：如果企業有一組簡潔的核心算法來優化其管理決策，按照自相似分形邏輯，能生長出不同層級的組織單元，就可以實現有競爭力的強大規模，突破規模瓶頸。

這也許就是管理的自然審美。

那么，企業算法在企業管理中到底怎么體現？它應該長成什么樣子？我只能給出算法的框架，因為每個企業都有自己的算法。

企業算法是最底層、最本質的決策方法

從管理即決策的角度，可以把企業管理分為三個層面。

● 最外層是管理體系層，包括制度、流程、工具、方法，如產品設計流程、采購流程、績效考核制度、財務模型等，是員工日常直接接觸的工作界面。這一層面主要解決確定性高的問題，強調效率。

● 中間層是管理策略層，比如華為使用的從戰略到執行的BLM模型（業務領先模型）、財務的零基預算管理、產品研發的價值工程（根據客戶敏感點配置產品及成本）等。管理策略層決定了體系層如何構建，新的管理策略會驅動體系層的變化。

● 最內核的是核心算法層，是一家企業制定決策的最深層、最本質的通用方法，它會驅動管理策略層和體系層的改變和運行。核心算法層最為穩定，并且在組織的各個層級和單元都適用，是自相似分形的底層算法。比如，如果一家企業的核心算法中有“低風險低收益，優于高風險高收益”這樣一個條件，那么在產品設計時就會傾向于“控成本優先于做高溢價產品”，因為成本比價格更加內部可控。自然地，在管理策略層也很難接受價值工程，即先理解客戶需求再確定產品配置和成本，因為這意味著產品的某些配置需要高成本，但銷售時不一定能賺回來。

在企業日常中，核心算法層最簡潔、最穩定，不會輕易變化；管理體系層最易變，會因為外部學習、解決新的管理問題等而觸發；管理策略層的變化速度居中。高性能的組織會在三個層面之間實現動態的高度一致性，做事的時候組織摩擦少、成本低，逐漸會有行云流水的感覺。這就像優秀的個人所能達到的“心流”狀態：心、腦、體高度統一，專注而高效，甚至感覺不到時間的流逝。

企業算法本質上是一種優化算法，幫助管理者和員工根據要實現的目標來做出高質量決策。從數學的角度，優化算法包括幾個部分：

1. 目標函數。目標函數建立輸入變量和輸出變量之間的因果關系，一般可以描述為y=f（x0， x1， x2， ……， xn， t），其中t是時間。企業算法的變量中一定要包括時間，在成功企業的算法中，時間的價值以復利形式體現。一個企業的目標，遠的來說是企業愿景，中期來說是未來3年的利潤、資本回報率等。

2. 約束條件。約束條件規定在優化目標函數時必須遵守的邊界，比如必須合法合規，員工敬業度不能低于某一數值等。

3. 一組輸入變量的初始值x0。代入到目標函數后能產生一個y0值，同時也要驗證其是否滿足約束條件。這組初始值往往不是最優解，否則就像高爾夫球一桿進洞，非常運氣。在企業管理中，這組初始值往往根據經驗或行業對標得出。

4. 產生下一組變量的一種算法。在企業管理中，可以通過研討會、專題研究、更多行業交流等產生。

5. 比較第4步變量得出的目標函數y1和第3步得出的目標函數y0值。

6. 重復第3步到第5步N次，如果連續兩次之間的目標函數值差距小到一定程度，并且滿足約束條件，就可以結束優化。如果經過許多輪（輪數越多，成本越高）還無法結束，這個優化問題用這種算法就是無解，那么可以考慮修改目標、約束條件、算法來調整。

上述優化思路，在技術性強的專業領域很容易理解，比如產品設計要比較多個方案。對于企業中更為復雜的問題，如戰略決策、投資決策等，在解決的過程中其實也符合上面的描述：比較多種方案帶來的結果，從中選擇收益、成本、風險最滿意的方案（很難有最優解，只是滿意解）。

只需要理解優化算法的基本邏輯，就可以得出任何決策的一些基本原則：1）可以借鑒經驗，但不能只依賴經驗；2）要有至少2個方案，才有優化的可能；3）必須持續迭代算法。

企業核心算法是企業中最抽象、最簡潔，也是完備的一套決策邏輯，具有最廣泛的適用性，可以應用于企業的絕大部分問題。它需要在組織不同層級和單元保持不變，如企業戰略制定和執行、項目的策劃和運營、財務體系建設等，才能實現大規模組織所需的自相似分形。企業算法包括三個方面：

1. 核心價值觀。在高度模糊、超長期情景下，事物的因果關系和相對價值并非顯而易見，需要通過共同的價值觀，讓大家都能做出組織所期望的決策，比如客戶至上、簡單真實、不作惡等。

2. 核心管理邏輯。核心管理邏輯是組織架構、決策機制、激勵機制等管理體系方面的一些少量、任何層級和單元都通用的原則。比如：

a） “內容大于形式”，先解決本質問題再考慮展示界面，可以應用在企業任何決策中，包括建設企業品牌、舉辦內部活動、決定PPT格式等。

b）“ 不越級指揮，但可以越級了解或反映情況”，可以復制到組織的任何層級，從而形成自相似分形的組織結構。如果是“CEO可以在任何時候給任何層級發出直接行動指令”，則無法在其他業務層級進行自相似復制，因為企業只有一位CEO。

c） 如果采用橋水基金創始人雷·達里奧（Ray Dalio）的“創意擇優”原則進行決策，則可以在組織任一層級提高決策質量。如果采用“聽上級指示”的決策原則，則會由于上級的個體水平差異，導致決策質量不穩定。

3. 核心業務邏輯。每個行業都有自己的業務特點和核心邏輯。比如：

a） AB測試，來源于互聯網產品開發，指同時開發兩個版本的產品，然后根據用戶反饋選擇大規模推廣哪個產品。這個工作方法可以應用在很多場景，而不只是產品開發，如新的管理模式的試點。與互聯網行業相比，房地產產品的試錯成本極高，就不能使用AB測試，而只能通過前期深入客戶研究來設計產品。

b） 客戶導向是一種業務邏輯，從技術上會催生出客戶細分研究、以客戶價值為中心的產品設計、客戶認知基礎上的營銷策略等。客戶導向作為一種技能和工作習慣，也會改變員工的共情能力和思維方式。比如，把管理變為一種“產品”，從被管理人的視角來設計管理方法，讓員工或同事愿意去做一件事，而不是簡單地通過“指令-執行-評價-激勵”的邏輯做管理。

上述三個維度相互關聯、彼此促進，形成邏輯自洽的企業核心算法。當然，對于企業內部的專業職能或處于不同地域的業務單元，應該在企業核心算法之上疊加專業或區域特有的核心算法，但這些算法不能與企業算法相矛盾。（參見副欄“示例：龍湖地產在某個階段的企業算法片段”）

企業即算法下的管理挑戰

從企業即算法的角度看企業和管理，可以對企業發展和組織體系的診斷、設計及行動，產生不同的洞察。

突破規模瓶頸

企業在成長過程中，一定會碰到規模瓶頸。而當試圖擴大規模時，企業卻出現各種問題，解決這些問題，又往往是按下葫蘆浮起瓢。這時候，企業需要的不是更多人手同時按下葫蘆和瓢，而是找到并解決深層原因。

以房地產行業為例，在從0到1階段，開發項目的業務模式是清晰的。當規模擴張到10個項目時，企業發展模式就可能分化。比如，有的企業把10個項目都放在一個城市，有的則分布到三五個城市。

往更大規模發展時，單城市企業需要選擇，是進入新的城市，每個城市都做到5～10 個項目，還是守在現在的城市多開發。如果進入新城市，就會發現之前在單個城市做業務時建立的企業算法難以復制到多個城市，比如決策方式、管理團隊協作模式等，而改變一定會經歷痛苦。于是，有的企業最終還是選擇在單個城市或單個省份深耕。

在以城市作為基本作戰單位的時候，從0到1就是把一個城市做好的過程。而從單個城市擴展到5～10個城市，則是另一個關鍵階段，需要決定如何迭代核心算法、管理策略和管理體系。如果原有體系是圍繞幾個關鍵人的能力來建設的，其核心算法就不能簡單復制，因為這樣做推動不了自相似分形的組織生長。隨著進入的城市增多，管理的復雜度和組織成本會以城市的冪律速度上升，而業務產出卻是線性上升，勢必就會撞到規模之墻。即使硬扛著實現了規模快速增長，也得回頭補課才能理順核心算法和管理體系，有效降低組織成本。因此，高績效、大規模企業的核心算法中要有一條：核心算法中只能有崗位，不能有具體的人。這樣，組織才有留白，才能把某個能人的能力拆解成組織能力。

任何行業的玩家，在發展過程中都會有一些面向未來的關鍵選擇，做選擇之前要評估當前企業算法的可迭代性，做選擇后要真的去迭代。在這一點上，領導者必須對企業未來的狀態有愿景和想象，才能在這些關鍵時刻做出合理的評估，愿意承擔該有的成本。如果企業用小規模時的算法來駕馭超出其承受能力的規模，雖然短時間內實現了規模增長，長期一定不能持續。

企業變革的關鍵是核心算法的迭代

變革和轉型，是企業能夠持續成長的核心能力，甚至可以說高層管理者必須是變革管理者。但是，縱觀全球企業的各種變革和轉型，成功概率只有三分之一。究其原因，就是核心算法層、管理策略層、管理體系層沒有同步進行變革。有的變革停留在管理體系層，根據標桿學習和研討，做流程梳理和優化，使用新的管理工具，但在管理策略層沒有變化。有的引入了新的管理策略，但核心算法層沒有調整，無法實現真正的理念共識。能夠站得住的企業變革，一定要在核心算法層實現迭代。

如果一家企業有明確、穩定的核心算法，就會在不同層級和單元用同樣的決策方法處理不同問題。皮克斯（Pixar）總裁艾德·卡特姆（Ed Catmull）在《創新公司：皮克斯的啟示》一書中提到，企業中的大問題和小問題是自相似的，因此不要放過小問題。我的管理體會也是如此：作為高管必須對關鍵細節保持敏感。什么是關鍵細節？與核心算法高度相關的小事情就是關鍵細節。一旦從高管到員工有了共識，就會主動關注這類細節，從而既能防微杜漸，又能從小處著手來推動大改變。

比如，在兩家企業大學的書架上，一個是按照顏色近似度來擺放圖書的，另一個是按照科目分類來擺放的，你從中會得出什么結論？按顏色擺放的企業傾向于形式重于內容，如果越來越多的員工往這個方向走，企業就會產生無效的組織成本，削弱解決真實問題的動力和能力。

從企業即算法的視角看，也就可以理解為什么傳統的管理咨詢模式很難推動企業真正變革。咨詢公司的傳統模式是項目制，在幾個月內完成明確交付物從而可以獲得報酬。大部分咨詢公司幫助企業解決管理體系層問題，少數高水平咨詢機構能從管理策略層切入。但是，在實際的項目過程中，一定會發生新的管理體系層和策略層與固有核心算法層的沖突。這時候，大部分咨詢團隊會選擇尊重客戶的想法，否則無法完成項目收到款項。而所謂的客戶想法，很可能是局中人基于對變革的恐懼，為了不愿意改變核心算法而提出的一些冠冕堂皇的借口。此外，很多時候，咨詢服務的基本思路是傳播行業最佳做法，因為這種思路最容易說服客戶：“你看，全球領先的這幾家公司都是這么做的，你要想成為他們中的一員，也應該這么做。”但是，最佳做法往往只是對領先企業共性的總結，其底層缺乏一套個性化的企業核心算法。

因此，企業要真正轉型，最高管理層，尤其是一把手，必須意識到核心算法層的存在，并心甘情愿在這一層面做出改變。不愿承受改變核心算法的痛苦，又期望企業績效持續提升，那只能是妄念。

多元化企業必須擁有跨行業遷移的核心算法

在多個行業都能成功的多元化企業，一定有一套適用于不同行業的核心算法，其在核心價值觀和核心管理邏輯上，能與這些產業領域的核心業務邏輯高度匹配。比如，維珍集團擅長在平淡無奇的傳統服務產業中為客戶營造歡樂的氛圍，如航空客運、火車客運、音樂等。如果公司進入B2B領域，比如航空發動機制造，就會超出其核心算法的遷移范圍。

在工業領域，丹納赫集團擅于收購企業服務領域的低效制造企業，依靠整套的管理提升方法論，快速提高被收購企業的整體管理水平和經營業績。丹納赫對收購對象有明確的篩選標準，確保自身的核心算法能有效遷移到新購業務，實現滿足其投資回報要求的估值提升。

通用電氣一度認為自己的核心算法可以應用在任何行業，于是進入了幾乎所有主流行業，包括航空發電機、燃氣輪機、家電、媒體、金融、醫療設備、能源服務、軌道交通設備、水處理等。后來，它發現這條路走不通，便逐漸去多元化，聚焦在與其高溫金屬材料能力密切相關的航空發動機和燃氣輪機領域，以及具有客戶協同性的風力發電機制造領域。

中國大中型企業在面對增長瓶頸時，多會考慮多元化。這時候，企業家和高管必須有能力客觀評估自己的核心算法是否與要進入行業的業務邏輯相匹配，如果不匹配需要做什么調整，可實現度如何。當然，在此之前，企業必須在現有賽道上已經做到優秀，并在此過程中提煉出了作為卓越企業的核心算法，否則，哪怕有核心算法，也沒有競爭力，更談不上可擴展性。

企業即算法，管理即決策。企業可以通過讓自己的核心算法顯性化，形成高層共識，從而更有可能實現規模化成長和成功變革。企業家和具有企業家精神的核心高管，要扮演好“企業算法工程師”的角色，有意識地建構和持續迭代核心算法，并對關鍵細節和其揭示的算法變異保持敏感，從而形成自相似分形、容易規模化的管理結構和體系。如果企業各個層面都能持續做出高質量決策，并能持續優化決策算法，假以時日，很有可能成長為一家優秀企業。