基于貝葉斯定理的企業商業決策研究

黃承楚(北京大學經濟學院)

■ 引言

貝葉斯定理的思想出現在18世紀，但是真正的大規模使用還是要到21世紀計算機的大規模普及以及大數據、人工智能等新興技術的應用。目前的商業社會面臨的不確定性越來越高，這就導致了我們不能夠單純的以過去來判斷未來，而是更應該積極的通過商業實踐不斷的迭代。貝葉斯定理以先驗概率出發，得到后驗概率后再不斷調整與迭代，與傳統意義上的抽樣調查等統計手段相比，更契合目前商業決策需求。

■ 定理介紹

貝葉斯公式

經過全概率公式，轉換為

■ 從貝葉斯公式看事物發展過程中預測調整

貝葉斯公式經調整后為：

新信息出現后的概率=先驗概率（原來事件概率）×標準相似度（新信息帶來的調整）

■ 極端事件發生時的概率評估與調整（黑天鵝事件）

企業在投資決策的過程中。有時候也會遇到黑天鵝事件。在本文章里面將黑天鵝事件定義為概率極小的對期望結果產生不利影響的事件。舉例說明，伊索寓言里面有一個“孩子與狼”的故事。講的是一個小孩每天到山上放羊，山里時常有狼出沒的故事。第一天，他在山上喊：“狼來了！狼來了！”，山下的村民聞聲便去打狼，可到了山上，發現狼沒有來；第二天仍然如此；第三天，狼真的來了，可無論小孩怎么喊叫，再也沒有人來救他。因為前兩次他說了謊，人們不再相信他了。假定小孩的話可以信任的概率是0.8，不可信的概率是0.2，同時假定在小孩被信任的情況下小孩撒謊的概率為0.1，在小孩不被信任的情況下小孩撒謊的概率為0.5. 這個故事很好的體現出貝葉斯概率在人們判斷事物的發展規律發揮的作用，具體如下表。

表1 村民第一次聽到小孩撒謊情況分析

概率上面的更新不只是意味著數值的增大而是在企業決策以及管理意識上要做進一步的準備，調動更多的資源來應對可能發生的變化。由上述可知，第1次襲擊后的后驗概率44.4%，將作為第2次襲擊的先驗概率，并且進行第2次襲擊可能的概率預估運算（見表2）。

表2 村民連續兩次聽小孩撒謊情況分析

由上述推算可看出，在受到連續兩次欺騙后，村民信任小孩的概率降至13.8。

■ 總結

一般而言，企業通過評分法或者其他的市場調研手段估算出投資決策的風險系數以及對應的期望值。大部分情況下，企業的重大投資決策都是由企業的核心管理層或實際控制人最終做出決策也為此承擔最終風險，但是這里就忽略了很多可能存在的信息。

早期自然語言的分析是語法分析的基礎上通過分析處理但是正確率很低，后面由谷歌自然語言處理專家賈里尼克領導的部門通過統計概率方法進行分析，提高了很大的正確率。是基于此，賈里尼克說到“我每開除一名語言學家，我的語音識別系統的錯誤率就下降一個百分點”。 而貝葉斯定理帶來的商業層面思考，目前互聯網企業提倡的小步快跑，持續迭代的敏捷開發模式，正是響應這種高度不確定性的商業環境。另外一方面，人們也不能單純的以過往的歷史數據來判斷接下來事物發展的變化規律，而應該跟隨著事物的變化及時的調整自己的預估判斷從而在投資決策當中做出相應的調整。