管理學自誕生開始，就以人為對象，以人性假設為前提，不斷演化出各種各樣的理論。科學管理理論的創造者泰勒提出了「經濟人假設」；行為科學的奠基人梅奧提出了「社會人假設」；諾貝爾經濟學獎（1978年）得主西蒙構造了「決策人假設」。基於這三種不同的人性假設，衍生出了管理學各種流派。
其後各種各樣的新理論：戰略管理、營銷管理、人力資源管理等基本都是基於西蒙的人性假設，沒有提出新的人性假設前提。
然而，我們不能再把人簡單地作為經濟人、社會人或者決策人了。為什麼？按馬克思的學說，人是社會關係的總和。社交媒體的誕生，意味著人已經不再是抽象的假設，而是一種基於大數據的畫像。依據社交媒體中的個體行為痕跡數據，就可以對個體進行畫像。大數據時代，管理學的人性假設受到挑戰，管理的對象、管理學研究的前提條件是什麼？
大數據讓管理科學真正進入到了可量化的科學發展階段。我們過去經常講，自然科學在牛頓之後發生的最重要的變化，就是它可以用數學公式來描述一個複雜的物理或自然現象，這意味著我們真正進入了可計算的現代社會。通常，我們認為社會科學在某種意義上有很大的藝術成分，就是因為它可被精確計算的程度不夠高。今天，通過大數據的方式對人進行定量化描述，這必然會引發管理科學的飛躍。
從人類文明誕生之日起，人類就在構造一個虛擬世界。文明，就是人類用可溝通、可理解的方式構造了一個與現實世界對應的虛擬世界。構造這個虛擬世界的方式，並不僅僅是文字，還包括音樂、繪畫、戲劇、電影等其他方式。
由於量子力學的研究，讓人類進入了電子時代；計算機的發明，讓人類又進入了數據時代。電子時代，我們進行了模擬信號的處理，把聲音和圖像用電子的方式記錄下來。計算機的發明，需要把模擬信號轉化成數位訊號，虛擬世界就變成了數位化虛擬世界。這是非常有意義的變化，因為數位化虛擬世界更便於計算。
通過計算，我們可以用拓撲的方式去重構現實世界。這種方法可以使人通過一個在現實與虛擬中間的旋轉門，實現對現實世界的優化。比如現實中的一些交通難題，通過大數據不斷優化方案，反覆再現結果，最終得以解決。
最近熱炒的人工智慧（AI），預示著人類在創造著新的文明裡程。當阿爾法狗打敗了柯潔之後，聶衛平評價說人類的圍棋選手最高是9段，阿爾法狗是20段。阿爾法狗強大的地方是它的計算速度比人的反應快。需要解釋的是，今天AI的功能並沒有像很多媒體所描述的那樣強大，它只是能夠在一個特定的、複雜的、可重複的工作環境裡比人做得更好。
AI的神經網絡算法上世紀90年代就已經發明了，為什麼那個時候計算機沒有擁有自我學習能力呢？因為在當時的條件下，計算機的速度還不夠快，數據量也不夠多。計算機高速運轉之後，所生成的數據量是前所未有的。我們過去十年所產生的知識是過去幾百年的總和甚至更多。
大數據時代要求計算能力越來越快，存儲能力越來越強。今天任何一部智慧型手機都比當年的奔騰電腦速度快上千倍。我們現在使用的神經網絡計算方式，也更具有自學習的能力。
在這樣一個自學習、數位化虛擬世界裡，傳統管理理論被畫上問號，管理實踐者該如何去做管理？
營銷學是管理學的一個重要分支，它涉及社會心理學、預測學、廣告學，經典營銷學包括四個基本策略的組合，即產品、價格、渠道、促銷的「4P理論」，這是管理學的一個很大成就。但是，在今天以客戶為中心的、定製化的生產方式下，4P理論還有效嗎？
例如小米手機，它通過網際網路徵求客戶意見——從外觀、性能到價格等方面，客戶需要什麼樣的手機?希望用什麼樣渠道將手機傳遞給他？在這樣的環境下，4P理論是否需要進行修正？
再舉一個例子，醫藥領域現在有精準醫療、靶向治療。每個人感冒的時候，感染的細菌或病毒都不完全一樣。過去使用廣譜抗生素，抗菌譜比較寬。現在出現的靶向藥，通過培養患者感染的細菌或病毒，反向製造出一種新的抗生素，非常精準地進行針對性的治療。
我們最近在策劃一家公司，就是對傳統醫院管理系統（HIS）的顛覆性挑戰。HIS是基於財務的流程建立的，只是提高工作效率，對醫療水平的提高沒有幫助。我們設計的新管理系統將以電子病歷為數據資源，通過數據分析和重構，進行藥物的發明、保險產品的設計和醫療方法的優化。我們和國家衛生計生委合作，把全國三四百萬腫瘤患者的數據收集回來，進行數據研究，用以發明新藥物，提高治療效果。
今天，一位腫瘤患者會請經驗豐富的醫生診治，請知名專家會診，但今後，阿爾法狗將會取代這些名醫，因為經驗再豐富的醫生最多就是「9段」，但是阿爾法狗可以是「20段」，這就是大數據在治療中的優勢。很多腫瘤的治療方法是化療和放療，化放療的方案設計和醫生的判斷有很大關係，阿爾法狗的方案優化能力比人類更強。
當然，我們現在對阿爾法狗不放心，就像我們一開始不信任電子帳單一樣。在手工帳單和電子帳單並行一段時間後，大家不再懷疑計算機的計算能力。可以想像，如果到了從診斷到治療都是由大數據來完成的時候，它的運算能力一定會極大地提高醫療水平。將來，我們在社區或者其他任何地方，都可以享受到最頂級的治療。
工業4.0包含四個方面：生產設備的智能化，車間的自動化，企業管理的網絡化，生產要素的社會化。
工業4.0的出現，是信息技術發展造成的？其實不是，這是工業在自身發展中探尋的出路。目前，全球大飛機基本上都在用羅羅（英國著名的航空發動機公司羅爾斯·羅伊斯）的發動機。飛機發動機是一個高科技技術，要有好的安全性，省油，長時間運行不用大修，這樣大家用起來才放心。
但是，這樣一個高科技含量的行業也有競爭，最後競爭的結果是不斷降價。發動機技術需要不斷投入資金進行研發，怎麼辦？羅羅就發明了新的方法，租發動機給飛機製造商，租金按運行小時來計算。現在甚至發展到發動機的運行數據隨時回收，價格也不再與飛機製造商關聯，而是直接與航空公司的利益相關。傳統的製造業方式、營銷方式、研發系統，顯然不再適用。生產成本也不僅僅考慮材料、科研、製造、資金等方面的成本數據，而是要和社會的應用環境相結合，即生產要素的社會化。
生產要素社會化之後，生產的組織與管理必然是網絡化的方式，一定要通過計算機，用網際網路的方式來進行傳輸。加工設備高度智能化，這是未來製造業的發展方向，我們的管理模式該如何隨之變化？
我國各級政府都有為民眾提供諸多服務的職能,管理成本也非常高。大數據為公共服務提供了一個非常好的機會。用網際網路的方式去解決，搭建民生服務平臺，可以使民眾獲得服務的路徑更加便利。網絡化的民生服務平臺，還提供了一個可視化的管理後臺，大規模的數據模型為政府的宏觀經濟調控建立預測模型，為相關政策的調整提供依據與支持。
大數據在公共管理的細節上也大有助益。我們在本溪做過一個小實驗，過去人們常說中國人不會倒垃圾，亂堆、亂放，但是當我們把全市的垃圾箱擺放位置和全市居民密度進行對比後發現，環衛部門垃圾箱擺放位置有問題，它是簡單地按幾何平面平均分布，但是居民不是平均分布的。在居住密度大的地方，就應該放置更多的垃圾箱。
再舉一個例子，北京長安街的交通，最早每個路口的紅綠燈都是分別管理的，按固定時間間隔變化。後來，我們把長安街上所有的紅綠燈都串聯起來，這就避免上一個紅綠燈停一下、下一個紅綠燈再停一下的弊端，而且還能根據人群量進行智能疏導，讓車輛快速通過。
但是這些還不能完全解決長安街的交通問題，長安街兩側的公共設施及活動安排，比如舉辦音樂會或「兩會」召開，對交通影響非常大，還需要能夠計算出周邊環境和道路運行情況，也就是從智能化向智慧化的轉變。大數據的價值，就是為人類提供一個智慧的服務體系。
早些年有一本很有名的書，叫《超限戰》，書中提出未來的戰爭不是無限的，而是有限度的。現在，社會安全的重點是反恐。這是一種新的安全觀，是從戰爭模式、國防模式，進入到民生和社會的模式上來。現在再發動戰爭，不能靠傳統的武器去打了，而是要依靠網絡安全、信息安全。
在安全領域裡，視頻監控產業發展得非常快，市值已經超過2000億元，未來還有發展空間。過去有誰能想到，北大現在滿院都是攝像頭呢。
新加坡的車輛有電子車牌，大數據實時監控，一旦人員密集，就會形成電子圍欄，車輛再進入就會自動收費。甚至邊境線也可以使用電子圍欄技術，代替界碑。正在發展中的人臉識別技術，今後也可以用於安全技術，比如開會時，可以把所有參會者的照片都存到資料庫裡，參會者不用出示證件，用任意一個手機攝像頭就可以識別參會者。這些都是新的安全防範措施。
質量也是一種安全的保障：比如蔬菜裡有多少農藥化肥，空氣中的霧霾怎樣解決？健康，也可以看作是人的質量問題。整個社會管理將會進入一個新的課題，這些都是大數據時代所帶來的變化。
在網際網路時代，創新使得財富積累的速度前所未有的快速，貧富也會前所未有地加大分化。這個時代，越聰明越容易成功。世界的競爭變成人與人的競爭，人與人的競爭就是智慧的競爭，就是人的創新能力的競爭。如何提高人的競爭力，是管理科學面臨的新課題。
（本文據神州數碼控股有限公司董事局主席郭為，2017年6月在「中國管理科學學會第七屆第三次會員代表大會暨理事會」上的演講錄音整理，內容有刪節，原演講題目為《大數據時代的管理學挑戰》。）
來源：企業管理雜誌
原標題：郭為：管理學面臨的六大挑戰