沒有完美的決策，只有最好的決策--在有限的資訊中尋求成功

大家好，我是Laz拉茲

什麼是不完全資訊決策

不完全資訊這個詞來自經濟學的研究，代表市場參與者不擁有某種經濟環境狀態的全部知識，由新凱恩斯學派主張，認為不完全信息經濟比完全信息經濟更加具有現實性。

反過來說，要滿足「完全資訊決策」就必須取得完整的資訊，但在實務上因為訊息的傳播跟接收都需要花費成本，並且通訊系統的侷限也會導致傳播中雜訊的產生並減緩訊息有效的傳播，因此在現實生活中達成完全理性決策是不可能的，推演來說現實生活中的決策，都屬於不完全資訊決策。

受限於資訊的完整性，生活中能追求的只有 "滿意的決策(satisfying solution)"，而無法達成 "最佳的決策"。

做出 "滿意的決策" 的過程中，除了真正能夠收集到的資訊以外，決策必須以內心建立的一種模型進行價值判斷，換言之，心中模型的好壞將會影響最終決策的成效。

這樣進行決策的方式將會受決策者本身的個人利益、經驗、能力，所屬企業的組織文化、政治行為、資源多寡、組織傾向、組織壓力與阻力等都會影響。且因為做決策的過程會受到自身過去的種種背景、現在身處的立場而受影響，所以決策者做出的決策並不是理性上最滿意的決策，反而會優先考量立場的影響。

舉例

舉例來說，在理想情況下，我們可以知道不同的決策分別可以帶來什麼結果。例如: 決策A=100%獲得100萬；決策B=50%獲得0、50%獲得500萬。雖然可能會心理效應影響，導致人們更偏向避免損失的選項，但完全接露的資訊讓我們可以根據理性的計算，得出哪個選項的期望值更高。

但在實際情況並不然，我們無法收集100%的所有資訊後才做決定，導致每個選項的實際結果並不明朗，並且我們也無法真正預測其中有機率性的決策影響最終結果的元素有哪些，所以也只能就我們現有的資訊做出最好的判斷，結果的部分則需要靠-講難聽點-"運氣" 來決定。

我們使用數學思維來進行推理，假設一件事情成功機率有20%，那麼連續做20次都不成功的機率是5%，就表示連續做20次以內成功的機率有95%，換言之，將一件成功機率不低的事情重複去做--雖然沒有100%成功--就有很高機率可以取得成功。但其實20%成功率其實相當高，如果把重複做的事情換成1%的成功機率，那就需要做298次都不成功的機率才會下降到5%。

所以除了重複的次數，找到一個成功率高的地方，並在同一處進行反復的耕耘，就是找到成功的方法。

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如何避免不完全資訊決策讓自己後悔

那麼我們該如何避免不完全資訊決策讓自己後悔呢? 大概有三個方向

最直觀的，讓不完全資訊決策盡量變成完全資訊決策。雖然收集100%資訊在現實生活中並不可能，但收集的資訊多寡，對於建立決策的模型有很大的關係，在有限時間內能夠收集到更多的資訊，就直接代表了需要進行想像、建立模型的部分就減少，需要依賴機率的程度就減少了。

第二個，我們可以盡量擴張自身的理解架構，增加我們進行建模的可行性。在有限時間內，要比其他人收集到更多資訊所要花費的精力，會遠大於學習可以重複利用的知識。比起我們每次都很努力收集當下的知識，不如我們先花一次時間，習得解決問題所需要的知識，未來我們將更有可能在有限的資源、時間、資訊中，做出相對更好的決策。

第三個，我們要將成功的目標放遠，不要受限於一次的失敗。正如我們上面所述，我們要把一件事情變得成功，即使是最厲害的人也有失敗的機率，我們在一次又一次的嘗試之中，修正收集的資訊、修正自身的邏輯，也藉助數學的原理，將成功的機率持續提高。我們所求並不是每次都不能失敗，而是在次次的失敗之中，找到成功的機會。

不完全資訊決策雖然會限制我們做出完美的決策，但正因如此，我們才有更多的方法，可以在複雜又難搞的現實世界中找到我們追求的成功。

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