top of page

企業戰略与可持續發展

Updated: Apr 28

有本書How to measure anything讓我對數據分析有了新的啟發,作者Douglas Hubbard的主要觀點是,千萬不要放棄每個量化決策的機會,因為誤信直覺的成本有時可以很高昂。雖然世界充滿了不確定性,但不同的可能性,可以量化成為概率,例如某場賽馬的賽果是充滿不確定性,預測大熱馬匹勝出的機會率,卻可以表達成一個概率。如果賠率低於勝出的概率,我們就可以理解這個投注決策為風險。當然你可能會說影響一場賽馬的因素有很多啊!對的,世事無絕對,這正是筆者認為有趣的地方。

量化的可能性無窮無盡,選擇量化的方式及優先次序考慮才是關鍵所在。可惜愈是複雜的問題,量化決策的複雜性及成本就愈高,但解決問題後產生的價值也相應愈高,典型的例子莫過於「環境、社會與企業管治」(ESG),企業除了以盈利為目標,也應履行社會和保護環境責任,惟若要鼓勵企業重視社會責任,就必須把長期的社會及環境問題先量化成為大家容易理解的指標,然後引導企業在追求盈利目標之餘,也可以積極參與可持續發展事務上。

從ESG問題再向外延伸,自2015年聯合國通過的可持續發展議程後,全球都力爭在2030年實現17項可持續發展目標(以下簡稱SDGs)。這17項SDGs,由230多項指標組合而成,涵蓋食物、水資源、城市、生物多樣性、氣候變化等領域,當中使用了很多有意思的環境相關數據,例如湖泊透光度數據、人口高精度網格數據、沙塵暴影響範圍數據、紅樹林分布數據、使用公共交通的人口比例、山林綠化指數、用水效率和生物多樣性紅色名錄指數等,可惜在2021年發布的SDGs中,尚有97個指標未有足夠數據支持;指標數據嚴重不足,成為監測主要挑戰之一。

從宏觀的可持續發展計劃到實行,企業戰略與可持續性發展指標若能銜接及呼應,結果必然能相得益彰,但前提是企業自身的數據化能力也要加強,同時在管理層的決策過程中,把社會責任、環境保護融入到企業商業模式中。筆者發現身邊愈來愈多朋友自覺減少浪費食物、避免使用皮製用品和即棄餐具等,保護你我家園,也許在可持續性發展的大趨勢下,成為一種商業契機。

車品覺_紅杉資本中國專家合夥人、阿里巴巴商學院特聘教授暨學術委員會委員

Recent Posts

See All
AI重新定義網安行業

如果你在5年前問我網絡安全行業會走向何方,我會告訴你一個穩定增長的答案;但到了今天,答案完全不同。這個行業正在經歷一場結構性的重塑─不是線性的擴張,而是多重力量的疊加爆發。 全球網絡安全市場在2026年已達2480億美元,預計2034年將增長到7000億美元,年複合增長率13.8%。然而,更有趣的是某顧問公司的另一個數字,人工智能(AI)正在把這個市場的總可及規模推高至2萬億美元。為什麼?因為網絡

 
 
AI引發全球工作大洗牌

人工智能(AI)正在以深刻且不可逆轉的方式重塑經濟,以美國為例,從勞動力市場崗位結構到企業競爭格局,從生產率增長到行業營運模式,AI的影響已開始滲透到經濟體的核心。AI創造新機會的同時,也在打破舊有秩序。 美國哈佛大學的一項研究,透過分析美國人口普查數據,建構了「職業流失率」這一獨特指標。研究發現,1990年至2017年間,美國勞動力市場經歷了非常穩定的低流失期,但從2019年開始,變革驟然而至,

 
 
歐洲AI開闢新路向

我之前在文章裏說過,人工智能(AI)競爭正在從技術參數之爭,轉向「數據管道、標準制定、規模落地」的全鏈條控制權之爭。最近歐洲的舉動,恰好印證這個判斷,也帶來一個有趣的問題:歐洲AI能否走出一條有別於中美的新道路? 德國上月啟動了「人工智能創新園」,總投資數十億歐羅,號稱歐洲迄今最完整的AI產業集群。布局的方向很明確:工業AI、智能製造、自動駕駛、智能物流、AI倫理與安全,全是「製造業+人工智能」的

 
 
bottom of page