數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)算法治理思維

劉杰

網(wǎng)絡(luò)公司運(yùn)用算法對(duì)用戶(hù)以往在線的活動(dòng)和行為數(shù)據(jù)加以分析后，就可以使人們打開(kāi)手機(jī)App時(shí)總能收到自己感興趣的內(nèi)容，或者在推薦欄很快就看到自己想要的商品，算法系統(tǒng)影響甚至控制著用戶(hù)的操作行為和結(jié)果。隨著5G以及物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈和人工智能等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的普及與深入，社會(huì)進(jìn)入到了數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)資料，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的戰(zhàn)略選擇，在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)得到成功應(yīng)用的算法模式開(kāi)始進(jìn)入到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。

企業(yè)能否抓住產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)機(jī)遇，關(guān)鍵在于是否具備數(shù)據(jù)資源應(yīng)用的能力。因此，算法治理成為數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要思維。那么，企業(yè)如何理解算法治理的內(nèi)容？算法治理思維的關(guān)鍵有哪些？企業(yè)如何才能夠?qū)⒄_的算法治理思維落實(shí)到企業(yè)的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中？

算法治理思維的基礎(chǔ)

算法時(shí)代的到來(lái)

提及算法（algorithm），計(jì)算機(jī)科學(xué)、社會(huì)學(xué)、法學(xué)、傳媒和哲學(xué)等不同學(xué)科理解的側(cè)重點(diǎn)有所不同，對(duì)企業(yè)而言，人們常常想到的就是指使用數(shù)字符號(hào)、圖表等數(shù)學(xué)工具來(lái)解決某一管理問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型，或者是基于特定的計(jì)算將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為決策所需的輸出的編碼程序，這是對(duì)算法的基本的認(rèn)識(shí)。比如，上個(gè)世紀(jì)50年代興起的庫(kù)存管理EQQ模型就是針對(duì)最優(yōu)庫(kù)存這個(gè)環(huán)節(jié)而建立的一種算法，同時(shí)以MRP（物料需求計(jì)劃）軟件在計(jì)算機(jī)中加以實(shí)現(xiàn)和運(yùn)行。隨著互聯(lián)網(wǎng)及其應(yīng)用的發(fā)展，算法概念的范圍也拓展到了指解決某一問(wèn)題或處理事務(wù)應(yīng)該遵循的規(guī)則及其具體的操作程序，該程序可以應(yīng)用軟件加以實(shí)現(xiàn)和運(yùn)行，用來(lái)增強(qiáng)甚至取代人們分析、決策和執(zhí)行的活動(dòng)。比如，上個(gè)世紀(jì)90年代以來(lái)一直很受企業(yè)關(guān)注的供應(yīng)鏈管理（SCM）不僅關(guān)注某個(gè)企業(yè)相關(guān)環(huán)節(jié)的庫(kù)存管理問(wèn)題，還延伸到了市場(chǎng)、生產(chǎn)和供應(yīng)等上下游各個(gè)環(huán)節(jié)，基于互聯(lián)網(wǎng)的SCM軟件不僅可以為供應(yīng)鏈中各個(gè)環(huán)節(jié)倉(cāng)儲(chǔ)人員提供透明的信息，而且還可以代替采購(gòu)人員自動(dòng)給供應(yīng)商下單，代替財(cái)務(wù)人員支付或收取貨款等。

算法不僅已經(jīng)逐步成為企業(yè)解決具體問(wèn)題的一種方法和開(kāi)展業(yè)務(wù)運(yùn)行的技術(shù)程序，也已經(jīng)滲透到社會(huì)結(jié)構(gòu)和人們生活中，社會(huì)、企業(yè)、消費(fèi)者等與算法之間的關(guān)系日益緊密。政府層面應(yīng)用算法進(jìn)行稅收、國(guó)防、貨幣發(fā)行、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和教育資源布局等規(guī)劃與執(zhí)行，在COVID-19疫情期間，各國(guó)各級(jí)政府都希望及時(shí)掌握人口活動(dòng)的數(shù)據(jù)，使用算法進(jìn)行分析和控制。企業(yè)應(yīng)用算法開(kāi)展投資、定價(jià)、獲取客戶(hù)以及執(zhí)行操作等活動(dòng)，比如，滴滴、美團(tuán)、今日頭條等平臺(tái)型企業(yè)以數(shù)字為主要生產(chǎn)要素，采用各種算法幫助企業(yè)運(yùn)營(yíng)，在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中還通過(guò)不斷更新的數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，大量的交易處理工作都交由算法自動(dòng)完成，企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大就不再依賴(lài)于人力資源的增長(zhǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn)了。例如，深圳洪堡智慧餐飲科技有限公司是一家利用互聯(lián)網(wǎng)從事小龍蝦供應(yīng)鏈管理與市場(chǎng)銷(xiāo)售的企業(yè)，在做到1億人民幣銷(xiāo)售規(guī)模的時(shí)候，員工有近300人，而做到3億銷(xiāo)售的時(shí)候，由于其開(kāi)發(fā)的大量算法已經(jīng)成熟并投入應(yīng)用，員工只有90多人了。當(dāng)然，眾多消費(fèi)者個(gè)人也使用算法開(kāi)展投資理財(cái)、保險(xiǎn)選擇和消費(fèi)安排等。

算法的應(yīng)用成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的一種必不可少的手段，經(jīng)濟(jì)發(fā)展也進(jìn)入到了算法時(shí)代，算法獲得了前所未有的地位。

企業(yè)算法治理的提出

其實(shí)，僅有算法在絕大多數(shù)情況下是不足以幫助企業(yè)解決問(wèn)題的，算法的應(yīng)用與不斷優(yōu)化還需要背后的數(shù)據(jù)和算力的支持，物聯(lián)網(wǎng)的普及讓企業(yè)可以獲得大量數(shù)據(jù)，云計(jì)算的普遍應(yīng)用使得算力得到增強(qiáng)，算法、數(shù)據(jù)和算力就是組成人工智能（AI）的三大基石。由此也可以理解為什么已經(jīng)出現(xiàn)半個(gè)多世紀(jì)的AI概念在近年來(lái)得到廣泛重視的原因，也是因?yàn)锳I的應(yīng)用，算法常常又被稱(chēng)為智能算法，智能算法讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)擁有了自己的“思想”，并且可以在算法規(guī)則確立的流程下運(yùn)用算力和數(shù)據(jù)進(jìn)行問(wèn)題求解與決策、參與企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)的操作與執(zhí)行，智能算法的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用也同樣推動(dòng)著AI的不斷進(jìn)步。

不過(guò)不是說(shuō)只有AI應(yīng)用才需要算法，算法本身也并非一開(kāi)始就運(yùn)用于計(jì)算機(jī)科學(xué)的，作為人工思考和處理的一種方法，算法一直存在于人類(lèi)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生活之中。例如，人們通過(guò)查看印制的地圖尋找目標(biāo)路線，企業(yè)通過(guò)計(jì)算各種成本確定商品的市場(chǎng)價(jià)格，政府等機(jī)構(gòu)通過(guò)投票等方式開(kāi)展選舉、立法等活動(dòng)，這些工作中都存在著一定的算法。隨著計(jì)算機(jī)的誕生和應(yīng)用普及，尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶動(dòng)社會(huì)進(jìn)入到數(shù)字時(shí)代，因?yàn)樗惴ň哂锌沙橄蠡涂沙绦蚧奶攸c(diǎn)，就逐漸成為了數(shù)據(jù)時(shí)代基本的思想方法和工作方式。互聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)與應(yīng)用都需要以算法作為底層原理和技術(shù)，基于這些底層原理和技術(shù)的應(yīng)用更加依賴(lài)各種算法設(shè)計(jì)，沒(méi)有算法的支撐，再多的數(shù)據(jù)和再?gòu)?qiáng)的算力供給以及各種技術(shù)的愿景都只是空中樓閣。

數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)、算法、算力與應(yīng)用（即“人”）等五要素共同構(gòu)成了算法應(yīng)用系統(tǒng)的框架，其關(guān)系如圖1所示。在各種算力資源的基礎(chǔ)上，應(yīng)用不同的軟件和設(shè)備收集到各種數(shù)據(jù)，然后運(yùn)用算法處理這些數(shù)據(jù)，最終不僅可以得到有用的信息和知識(shí)，增強(qiáng)管理者的洞察力，而且還可以直接按照一定的規(guī)則有效率地代替人甚至代替組織做出決策和執(zhí)行任務(wù)。因此，算法應(yīng)用系統(tǒng)亦已成為企業(yè)的一種核心競(jìng)爭(zhēng)力。

然而，圖1中的每個(gè)部分都不是看到的那么簡(jiǎn)單，都需要有一個(gè)開(kāi)始、設(shè)計(jì)、構(gòu)建、實(shí)施、使用和不斷優(yōu)化等過(guò)程，每一個(gè)過(guò)程都會(huì)涉及到技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等問(wèn)題。

圖1中與數(shù)據(jù)相關(guān)的內(nèi)容屬于數(shù)據(jù)治理的范疇，比如：數(shù)據(jù)收集方式和手段的選擇、數(shù)據(jù)的項(xiàng)目和類(lèi)型的確定、處置和應(yīng)用數(shù)據(jù)的方法等，尤其是涉及個(gè)人隱私和公共安全的數(shù)據(jù)收集與應(yīng)用，更是全社會(huì)所關(guān)注的數(shù)據(jù)治理問(wèn)題。針對(duì)數(shù)據(jù)治理的各個(gè)方面，世界上主要經(jīng)濟(jì)體與國(guó)家都在不斷完善相關(guān)的法律法規(guī)，一些企業(yè)也逐步建立了相關(guān)的管理制度。

算法不僅代表了數(shù)字時(shí)代企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，而且也體現(xiàn)了企業(yè)的價(jià)值觀和具體的應(yīng)用規(guī)范。在圖1中，一方面，算法及其應(yīng)用關(guān)聯(lián)著企業(yè)內(nèi)外的“人”，包括：?jiǎn)T工、客戶(hù)、供應(yīng)商和市場(chǎng)監(jiān)管者以及算法的所有者、主導(dǎo)者和開(kāi)發(fā)者等，但是算法本身大多以“黑匣子（Black Boxes）”形式的程序提供給人們的，使用者和其他利益相關(guān)者并不了解算法的原理，而且企業(yè)在算法應(yīng)用過(guò)程中大多存在著多方利益沖突的現(xiàn)象。比如，眾多包含算法運(yùn)行的App雖然在使用之前會(huì)提供一個(gè)說(shuō)明并讓使用者確認(rèn)后才運(yùn)行，但是大多數(shù)人既沒(méi)有耐心閱讀，也缺乏讀懂的能力，算法就可能會(huì)在用戶(hù)不知情的情況下，攫取用戶(hù)的隱私信息并被商業(yè)化使用。另一方面，在算法的開(kāi)發(fā)、應(yīng)用及算力的使用過(guò)程中，企業(yè)自身也需要關(guān)注經(jīng)濟(jì)性問(wèn)題和數(shù)據(jù)安全性問(wèn)題等。

這兩個(gè)方面的問(wèn)題是影響企業(yè)算法應(yīng)用成效的關(guān)鍵，可以通過(guò)算法治理來(lái)應(yīng)對(duì)，算法治理成為數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)的頂層策略和思維。

企業(yè)算法治理的內(nèi)涵

按2009年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者埃莉諾·奧斯特羅姆（Elinor Ostrom）及其丈夫文森特·奧斯特羅姆（Vincent A. Ostrom）為代表的多中心主義觀點(diǎn)，治理（Governance）從概念上可以理解為：涉及到或公或私的不同個(gè)人及組織在一定范圍內(nèi)通過(guò)相互調(diào)和、聯(lián)合等行為，制定、實(shí)施和實(shí)現(xiàn)某項(xiàng)計(jì)劃的過(guò)程。

因此，治理的概念屬于管理的范疇，是管理中的一項(xiàng)特殊工作，其主要任務(wù)就是當(dāng)有相互沖突或不同利益的個(gè)人及組織存在時(shí)，確定與運(yùn)用能夠使得他們協(xié)調(diào)一致的原則、規(guī)范、規(guī)則和決策程序，從而共同開(kāi)展行動(dòng)以持續(xù)低成本地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的過(guò)程。

例如，近年來(lái)越來(lái)越多的外賣(mài)業(yè)務(wù)鏈中，平臺(tái)企業(yè)為了滿(mǎn)足消費(fèi)者對(duì)服務(wù)速度的要求，追求收益的最大化，系統(tǒng)運(yùn)用大量的算法來(lái)控制外賣(mài)騎手接單后的行為，甚至還特別關(guān)注騎手的上下樓時(shí)間，專(zhuān)門(mén)研究騎手去某一棟樓的低樓層和高樓層時(shí)的時(shí)間速度；而外賣(mài)騎手一方面要追求更高的收入，另一方面也需要安全和從容的工作狀態(tài)；同時(shí)，交通管理部門(mén)以及道路交通的其他參與者都希望有一個(gè)井然有序的交通環(huán)境。實(shí)踐證明，外賣(mài)業(yè)務(wù)鏈中算法的運(yùn)用確實(shí)為平臺(tái)企業(yè)增加了每單的收入和節(jié)省了每單的成本，但同時(shí)也帶來(lái)了多方利益的沖突，尤其是外賣(mài)騎手在其中處于弱勢(shì)地位，因此，社會(huì)上就出現(xiàn)了對(duì)外賣(mài)平臺(tái)嚴(yán)酷算法的指責(zé)和善待外賣(mài)騎手的呼吁。

消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)已經(jīng)受到了嚴(yán)峻的算法應(yīng)用挑戰(zhàn)，隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展、數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，各類(lèi)企業(yè)與算法應(yīng)用之間的關(guān)系都將日益緊密，算法成為企業(yè)利益創(chuàng)造和分配中的一個(gè)重要角色，算法治理成為企業(yè)的核心理念。

圖1 算法應(yīng)用的五要素概念架構(gòu)

算法治理（Algorithmic Governance）是企業(yè)的一種新型技術(shù)治理形態(tài)，首先就是企業(yè)在經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中能夠主動(dòng)并充分地運(yùn)用算法；其次，在算法應(yīng)用過(guò)程中需要有用于指導(dǎo)和支配企業(yè)算法構(gòu)建與執(zhí)行等各種應(yīng)用活動(dòng)的規(guī)則集合，這些規(guī)則集合明確了企業(yè)算法應(yīng)用中涉及到的相關(guān)角色、工作責(zé)任和執(zhí)行流程，算法的規(guī)則集合雖然是由企業(yè)依據(jù)自我需求的目標(biāo)而設(shè)計(jì)的，但是為了能夠持續(xù)地實(shí)現(xiàn)自身的目標(biāo)，就必須確保算法所涉及到的多方利益之間的協(xié)調(diào)；最后，算法也可以作為一種手段和工具，監(jiān)督和保障算法對(duì)規(guī)則集合的遵守。

企業(yè)算法治理的思維組成

思維是行動(dòng)的先導(dǎo)。十多年前隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)與發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)成為社會(huì)與經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施，一些學(xué)者和企業(yè)家先后提出了互聯(lián)網(wǎng)思維，海爾、小米、美團(tuán)等許多傳統(tǒng)與新生企業(yè)適時(shí)運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)思維，取得了有目共睹的成果。近年來(lái)，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等技術(shù)應(yīng)用的普及和深入，社會(huì)和經(jīng)濟(jì)進(jìn)入到了數(shù)字時(shí)代，企業(yè)也從信息化階段進(jìn)入到了數(shù)字化階段，尤其是國(guó)家以5G為核心的新基建戰(zhàn)略的實(shí)施，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為企業(yè)發(fā)展的方向。在此背景下，中共中央、國(guó)務(wù)院在2020年上半年發(fā)布了《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見(jiàn)》，首次將數(shù)據(jù)定義為新型生產(chǎn)要素，與土地、勞動(dòng)力、資本和技術(shù)等并列為五大要素，并強(qiáng)調(diào)要加快培育數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)，數(shù)據(jù)成為企業(yè)參與國(guó)內(nèi)外競(jìng)爭(zhēng)的重要戰(zhàn)略資源。

然而，從圖1中可以看出，數(shù)據(jù)的價(jià)值需要通過(guò)算法的建設(shè)與應(yīng)用才能夠?qū)崿F(xiàn)，數(shù)據(jù)應(yīng)用的本質(zhì)其實(shí)是算法，算法是應(yīng)用數(shù)據(jù)的大腦，算法治理成為繼互聯(lián)網(wǎng)思維之后企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的又一個(gè)引領(lǐng)性思維。

圖2 企業(yè)業(yè)務(wù)算法化的三個(gè)層次

企業(yè)算法治理思維由業(yè)務(wù)算法化和算法業(yè)務(wù)化兩個(gè)部分組成。

企業(yè)業(yè)務(wù)算法化

互聯(lián)網(wǎng)雖然帶來(lái)了企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理思維的變革，但是企業(yè)管理的主體還是企業(yè)各個(gè)崗位上的管理者，而算法治理思維帶來(lái)的是經(jīng)營(yíng)管理的主體的轉(zhuǎn)變，算法可以根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的不同，自主生成管理決策方案，并且可以自動(dòng)執(zhí)行，這就使得原本居于主體地位的管理者變成了參與者，甚至是聽(tīng)命于算法的執(zhí)行者。在業(yè)務(wù)算法化后，企業(yè)就可以打破原有的規(guī)模經(jīng)濟(jì)遞減效應(yīng)，也會(huì)自然突破企業(yè)原有的業(yè)務(wù)邊界，真正地實(shí)現(xiàn)跨界經(jīng)營(yíng)，因?yàn)榇罅康墓ぷ鹘挥伤惴ǔ袚?dān)了，這些工作從簡(jiǎn)單到復(fù)雜可以分為如圖2所示的三個(gè)層次。

第一層次：日常運(yùn)營(yíng)與事務(wù)處理工作算法化

企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)中，組織的精力大多被消耗在了常規(guī)的經(jīng)營(yíng)管理工作上，從基層管理者到高層都特別忙，尤其是主要領(lǐng)導(dǎo)人，忙著開(kāi)各種各樣的協(xié)調(diào)會(huì)議，聽(tīng)取各個(gè)條線的工作匯報(bào)并考核其工作情況，進(jìn)而做出決定和指示，還要處理不同層級(jí)的下屬提出的各種各樣的要求與問(wèn)題，與此同時(shí)，下屬也因缺乏發(fā)揮自主性工作的機(jī)會(huì)而嚴(yán)重影響積極性。

其實(shí)，現(xiàn)實(shí)中大量的工作是常規(guī)性的管理與決策。1911年，科學(xué)管理之父弗雷德里克·溫斯洛·泰勒（F. W. Taylor）在他的《科學(xué)管理原理》一書(shū)中提出，要達(dá)到最高的工作效率的重要手段就是用科學(xué)化的、標(biāo)準(zhǔn)化的管理方法代替經(jīng)驗(yàn)管理。泰勒雖然是從“車(chē)床前的工人”開(kāi)始研究企業(yè)內(nèi)部工作效率的，但是泰勒由此而建立的科學(xué)管理理論明確認(rèn)為，管理學(xué)是一門(mén)建立在明確的法規(guī)、條文和原則之上的科學(xué)，適用于人類(lèi)從最簡(jiǎn)單的個(gè)人行為到大企業(yè)組織安排的各種業(yè)務(wù)等活動(dòng)。泰勒證明了管理有科學(xué)的一面，然而，100多年來(lái)，泰勒的科學(xué)管理大多成為學(xué)術(shù)殿堂的擺設(shè)，難以在企業(yè)實(shí)踐中開(kāi)花結(jié)果，在企業(yè)中也常常是由不同水平的管理者所運(yùn)用。因此，在企業(yè)中科學(xué)管理的優(yōu)化與繼承就成為一個(gè)難題。

進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代，泰勒的科學(xué)管理就可以采用持續(xù)優(yōu)化的算法加以工程化實(shí)現(xiàn)了。借助于智能算法管理工具系統(tǒng)就可以自動(dòng)完成大量的常規(guī)性管理與決策工作，可以極大地減輕各層級(jí)人員在日常管理中的工作與協(xié)調(diào)負(fù)擔(dān)。

例如，在烘培店的加工間管理中，每一個(gè)工作人員都有規(guī)定的著裝和行為要求，系統(tǒng)可以通過(guò)攝像頭畫(huà)面并運(yùn)用算法識(shí)別工作人員是否正確地佩戴口罩、動(dòng)作是否規(guī)范、產(chǎn)品制作各個(gè)環(huán)節(jié)用時(shí)是否標(biāo)準(zhǔn)等，一旦發(fā)現(xiàn)不符合要求，系統(tǒng)通過(guò)算法加以判定違規(guī)的嚴(yán)重程度，并可以選擇立即自動(dòng)提醒員工改正或報(bào)告不同層級(jí)的經(jīng)理人員等，同時(shí)，還可以自動(dòng)計(jì)入考核系統(tǒng)。

同樣，這一套算法系統(tǒng)也可以應(yīng)用在各類(lèi)交通工具駕駛員甚至辦公室工作人員等的管理中，針對(duì)人們的工作狀態(tài)畫(huà)面等數(shù)據(jù)，運(yùn)用算法系統(tǒng)就可以判斷其身體疲勞度、精力集中度以及對(duì)待客戶(hù)的熱情度等。

于是，企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)與事務(wù)處理的許多工作可以由算法系統(tǒng)加以接管，算法代替了管理者，這將會(huì)使得一部分管理崗位的重要性降低甚至消失。值得一提的是，隨著這類(lèi)算法系統(tǒng)運(yùn)用的普及，將會(huì)有越來(lái)越多的職業(yè)、崗位會(huì)被認(rèn)為“困在算法系統(tǒng)中”。正像印刷技術(shù)、汽車(chē)、電視和互聯(lián)網(wǎng)等出現(xiàn)的初期遇到很多非議一樣，算法系統(tǒng)的應(yīng)用改變了人們生活、學(xué)習(xí)和工作的習(xí)慣，正如馬歇爾·麥克盧漢（Marshall McLuhan）所說(shuō)：“我們塑造工具，此后工具又塑造我們”，加之算法系統(tǒng)本身的“黑箱（Black Box）”特點(diǎn)，社會(huì)對(duì)算法系統(tǒng)的爭(zhēng)議也難以停歇。

其實(shí)，算法系統(tǒng)雖然體現(xiàn)了主導(dǎo)者的價(jià)值觀，但其本身還屬于一種工具，任何工具都是雙刃劍，具有兩面性：一方面，算法系統(tǒng)可以切實(shí)提高企業(yè)的管理效率，降低成本，增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力；另一方面，一些商家可能會(huì)濫用算法系統(tǒng)以壓榨員工、欺騙消費(fèi)者。因此，一定程度的質(zhì)疑、爭(zhēng)議和批評(píng)也是算法治理的一個(gè)組成部分，對(duì)算法治理的正常發(fā)展是有益的。但是，“倒洗澡水不能把孩子一起倒掉”，數(shù)據(jù)時(shí)代的算法系統(tǒng)應(yīng)用是一個(gè)不可阻擋的趨勢(shì)，社會(huì)與企業(yè)都需要在思維、政策、法規(guī)以及架構(gòu)和文化上的轉(zhuǎn)型。

第二層次：管理流程算法化

企業(yè)的戰(zhàn)略需要落實(shí)到業(yè)務(wù)流程才能夠得到真正地執(zhí)行，客戶(hù)價(jià)值的創(chuàng)造和實(shí)現(xiàn)不是企業(yè)的哪個(gè)崗位或者哪個(gè)部門(mén)完成的，是在企業(yè)一個(gè)完整的業(yè)務(wù)流程完成后實(shí)現(xiàn)的，企業(yè)業(yè)務(wù)流程中的各個(gè)環(huán)節(jié)也越來(lái)越多地被外包給效率和成本更有優(yōu)勢(shì)的其他組織。因此，企業(yè)業(yè)務(wù)流程的完成方式成為企業(yè)取得成功的關(guān)鍵。

長(zhǎng)期以來(lái)，為了保證業(yè)務(wù)流程順暢地完成，并實(shí)現(xiàn)效率的大幅度提高，企業(yè)通過(guò)分工發(fā)展出了擁有各種職能崗位和部門(mén)的模式。在這種模式下，每個(gè)部門(mén)和崗位都專(zhuān)注于完成自己的工作，當(dāng)然，也一定會(huì)與另外的部門(mén)或同事的不同目標(biāo)產(chǎn)生交叉影響，因此，就可能會(huì)出現(xiàn)影響企業(yè)生存和發(fā)展的“大企業(yè)病”等現(xiàn)象。

其實(shí)，這種普遍存在的企業(yè)工作方式源自工業(yè)革命，在這種方式下，為客戶(hù)傳送價(jià)值的業(yè)務(wù)流程是跨部門(mén)、跨層級(jí)的，“豎井”式職能部門(mén)在實(shí)際工作中割裂了業(yè)務(wù)流程。而在一個(gè)企業(yè)中，本質(zhì)上只有為數(shù)不多的端到端的關(guān)鍵流程創(chuàng)造了企業(yè)為客戶(hù)提供的幾乎所有價(jià)值，如訂單獲取、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)與供應(yīng)鏈管理等，在數(shù)字化的今天，這些以客戶(hù)為中心的關(guān)鍵流程在運(yùn)用算法系統(tǒng)后就可以成為一個(gè)端到端的連續(xù)體，不再是一系列分散的步驟。

在諸如今日頭條、美團(tuán)外賣(mài)和滴滴出行等網(wǎng)絡(luò)企業(yè)，算法系統(tǒng)已經(jīng)使得企業(yè)部分流程的自我治理成為現(xiàn)實(shí)，這些企業(yè)的實(shí)踐證明，通過(guò)算法實(shí)施的管理流程更高效精準(zhǔn)，也能夠降低管理成本。而近年來(lái)一些傳統(tǒng)企業(yè)亦已進(jìn)入到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，應(yīng)用漸廣的海爾卡奧斯、美的美云智數(shù)、三一樹(shù)根互聯(lián)以及德國(guó)西門(mén)子的MindSphere等產(chǎn)業(yè)（工業(yè)）互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，不僅可以讓用戶(hù)直接參與到企業(yè)的全流程，而且以用戶(hù)為中心的算法系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)業(yè)務(wù)流程的部分替代，打通了產(chǎn)業(yè)之間、企業(yè)之間的界限。隨著應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，以及區(qū)塊鏈共識(shí)算法達(dá)成的智能合約等技術(shù)與應(yīng)用的推行，算法治理在用戶(hù)需求識(shí)別、解決方案生成和整體績(jī)效評(píng)估等全流程中發(fā)揮作用，算法系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)的流程體系也將會(huì)促進(jìn)全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)的形成。

值得一提的是，歷史上汽車(chē)甚至是電熨斗等眾多新技術(shù)和新產(chǎn)品的出現(xiàn)，并沒(méi)有減少對(duì)勞動(dòng)力的需求，近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)零售、出租車(chē)、媒體、旅游和餐飲等行業(yè)產(chǎn)生了摧毀性的沖擊，但是麥肯錫全球研究所的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)每摧毀一個(gè)就業(yè)崗位，就會(huì)創(chuàng)造出2.6個(gè)新的崗位。可以預(yù)期，算法治理不僅難以完全取代人，而且還會(huì)產(chǎn)生更多的算法設(shè)計(jì)、維護(hù)等新的崗位需求。

第三層次：管理決策算法化

信息化時(shí)代企業(yè)開(kāi)發(fā)應(yīng)用的是決策支持系統(tǒng)（Decision Support Systems - DSS），DSS是人們運(yùn)用數(shù)字分析開(kāi)展決策的支持（Support）手段，最終的決策是由人而非系統(tǒng)所制定的，主要是因?yàn)樘囟ǖ臎Q策人以及決策的問(wèn)題能夠獲取的數(shù)據(jù)有限，即小樣本數(shù)據(jù)決定的因果關(guān)系和決策者的經(jīng)驗(yàn)成為決策的主要依據(jù)。比如沃爾瑪通過(guò)有限的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)啤酒與尿布的銷(xiāo)量正相關(guān)，但是只有收銀員將他們觀察到的場(chǎng)景告訴經(jīng)理，即因?yàn)槟赣H大多在家照顧孩子，父親外出買(mǎi)尿布，而父親同時(shí)也會(huì)買(mǎi)一些啤酒，這時(shí)經(jīng)理才可能會(huì)決策在尿布的貨架邊上放上啤酒。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的出現(xiàn)，嵌入到業(yè)務(wù)流程中的算法系統(tǒng)就可以把視頻、語(yǔ)音、圖片和數(shù)字等各種大樣本數(shù)據(jù)甚至是全樣本數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，做出及時(shí)決策并直接執(zhí)行。例如，前面提及的深圳洪堡智慧餐飲科技有限公司在網(wǎng)絡(luò)上開(kāi)展廣告推廣，需要決策客戶(hù)的每一次點(diǎn)擊應(yīng)該出價(jià)多少，因?yàn)橐c競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手競(jìng)價(jià)，出價(jià)過(guò)高就是浪費(fèi)，出價(jià)低于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手就會(huì)失去流量即訂單的機(jī)會(huì)。這項(xiàng)工作原本由每個(gè)店面的人工單獨(dú)操作，一般在前一天晚上憑經(jīng)驗(yàn)決策一個(gè)價(jià)格，第二天視訂單的增減情況，再?zèng)Q策后一天的價(jià)格。而現(xiàn)在由于可以獲得全網(wǎng)數(shù)據(jù)，他們開(kāi)發(fā)了一個(gè)智能算法，視訂單變化情況和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的出價(jià)，15分鐘步進(jìn)式加、減價(jià)一次，使得自己的競(jìng)價(jià)自動(dòng)成為一個(gè)動(dòng)態(tài)的最優(yōu)決策，而且全國(guó)1000多個(gè)門(mén)店都基本不再需要人工操作，決策的科學(xué)性和效率都得以顯著提升。

算法替代原來(lái)DSS直接做出決策并執(zhí)行后，釋放了管理者大量的時(shí)間和精力，瑞·達(dá)利歐在《原則》一書(shū)中提到：像算法一樣決策可以培養(yǎng)真正的創(chuàng)意擇優(yōu)。亞馬遜在這個(gè)方面就是一個(gè)典范，長(zhǎng)期作為CEO的貝佐斯不僅要思考企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的方向，而且也要對(duì)企業(yè)正在發(fā)生的事情作決策。為此，他打造了一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)字和算法系統(tǒng)。比如，亞馬遜數(shù)據(jù)中心的選址決策活動(dòng)就有超過(guò)280個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，包括了地震、空氣、地形和土地規(guī)劃條件等因素，全部自動(dòng)計(jì)算達(dá)標(biāo)后才可通過(guò)。再比如，亞馬遜制定的企業(yè)年度業(yè)績(jī)目標(biāo)近500個(gè)，對(duì)每個(gè)目標(biāo)都明確了責(zé)任人及成果要求和完成時(shí)間，算法系統(tǒng)實(shí)時(shí)分析追蹤，快速發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，自動(dòng)完成常規(guī)決策，持續(xù)推進(jìn)組織管理能力的提升。

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的算法決策相對(duì)人工決策而言，不僅規(guī)避了現(xiàn)實(shí)中存在的決策噪音，而且具有準(zhǔn)確性、高效性以及穩(wěn)定性等優(yōu)勢(shì)。盡管如此，也要認(rèn)識(shí)到，無(wú)論多么優(yōu)秀的智能算法都是人研發(fā)的，算法系統(tǒng)不可能完全取代人的決策，當(dāng)然，算法系統(tǒng)也給人們帶來(lái)了“算法黑箱（Algorithmic Black-box）”的憂(yōu)慮。

企業(yè)算法業(yè)務(wù)化

“算法黑箱”的說(shuō)法之所以存在，是因?yàn)樗惴ǖ脑O(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和運(yùn)行都是在在封閉的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中完成的，人們難以了解算法的設(shè)計(jì)原則、應(yīng)用原理和運(yùn)行過(guò)程，而且不同于實(shí)體空間具有明顯的地域界標(biāo)，各地政府部門(mén)也難以對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間開(kāi)展及時(shí)的、有效的監(jiān)管。即算法存在著透明性、可解釋性及責(zé)任明確性不足等問(wèn)題。實(shí)際上，長(zhǎng)期以來(lái)許多未應(yīng)用算法的傳統(tǒng)企業(yè)也存在著同樣問(wèn)題的，只是大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)業(yè)務(wù)算法化的潮流會(huì)帶來(lái)整個(gè)社會(huì)的變化以及關(guān)注。

其實(shí)，雖然算法是網(wǎng)絡(luò)空間程序化指令的集合，實(shí)質(zhì)體現(xiàn)的是設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)者的價(jià)值偏好和利益訴求，這與企業(yè)在實(shí)體空間開(kāi)展業(yè)務(wù)活動(dòng)是一致的。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，萬(wàn)物以數(shù)據(jù)化的方式呈現(xiàn)，利用數(shù)據(jù)的算法成為企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)中一個(gè)組成部分的趨勢(shì)凸顯。因此，企業(yè)在業(yè)務(wù)算法化的同時(shí)，還需要樹(shù)立算法業(yè)務(wù)化的思維，將算法治理也作為企業(yè)的一項(xiàng)業(yè)務(wù)活動(dòng)。作為一項(xiàng)業(yè)務(wù)活動(dòng)，算法治理具有以下三個(gè)特點(diǎn)：

首先，技術(shù)理性與價(jià)值理性的有機(jī)統(tǒng)一。企業(yè)算法系統(tǒng)看似黑匣子，本質(zhì)是將原本與企業(yè)內(nèi)、外部各個(gè)利益相關(guān)者之間面對(duì)面的直接關(guān)系轉(zhuǎn)化為了代碼系統(tǒng)，其目標(biāo)是提高效率、降低成本、增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，并沒(méi)有改變企業(yè)的本質(zhì)，算法并沒(méi)有去價(jià)值化。因此，控制算法設(shè)計(jì)和運(yùn)行環(huán)節(jié)的核心仍然是企業(yè)的目的，即持續(xù)地創(chuàng)造用戶(hù)，當(dāng)然，算法要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的，就必須能夠?yàn)閱T工、供應(yīng)商、渠道商等業(yè)務(wù)相關(guān)者都能帶來(lái)福祉。

其次，短期效益與長(zhǎng)期價(jià)值的有機(jī)統(tǒng)一。人們當(dāng)下常常詬病的一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)收集和濫用用戶(hù)數(shù)據(jù)的現(xiàn)象，其實(shí)就是企業(yè)追求短期效益的行為。雖然說(shuō)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的收集與跟蹤是21世紀(jì)的普遍活動(dòng)，且算法的價(jià)值也是以應(yīng)用數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)的。然而，如果企業(yè)以人性的弱點(diǎn)為切入點(diǎn)收集和利用數(shù)據(jù)，短期內(nèi)可能會(huì)迅速為企業(yè)帶來(lái)流量與收益，但是長(zhǎng)期而言，大多數(shù)用戶(hù)最終一定會(huì)厭惡這類(lèi)算法的結(jié)果而遠(yuǎn)離這些企業(yè)的。作為一種組織，企業(yè)追求的是基業(yè)長(zhǎng)青，算法逐步成為企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)的組成部分，那么算法本身就需要將短期收益與長(zhǎng)期發(fā)展結(jié)合起來(lái)，能夠長(zhǎng)期發(fā)展的業(yè)務(wù)一定具有合情合理、合規(guī)合法并能夠不斷改善人們生活的特點(diǎn)的。

最后，控制風(fēng)險(xiǎn)與抓住機(jī)遇的有機(jī)統(tǒng)一。數(shù)據(jù)和算法是算法治理的兩大基石，共同推動(dòng)著算法治理應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展和持續(xù)深化，然而，盡管人類(lèi)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，但是數(shù)據(jù)還是存在著有限性的問(wèn)題，人們?cè)O(shè)計(jì)的算法也存在著不完備性，尤其是社會(huì)對(duì)算法的認(rèn)知以及取得利益相關(guān)者對(duì)算法的共同認(rèn)可也需要時(shí)日。因此，算法業(yè)務(wù)化進(jìn)程的初期存在著一定的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和政策風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)需要建立相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制和應(yīng)對(duì)措施。此外，借鑒十多年前一些企業(yè)不信任的云計(jì)算業(yè)務(wù)在今天已經(jīng)得到普及的經(jīng)驗(yàn)，傳統(tǒng)企業(yè)要消除對(duì)算法不信任的觀點(diǎn)。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人要認(rèn)清大數(shù)據(jù)背景下存在于企業(yè)之間的“數(shù)字鴻溝”將會(huì)演變?yōu)椤八惴櫆稀保\(yùn)用算法將組織的精力從日常管理中釋放出來(lái)，抓住機(jī)遇、布局長(zhǎng)遠(yuǎn)、持續(xù)提升。

企業(yè)算法治理思維的實(shí)施

互聯(lián)網(wǎng)及其各類(lèi)應(yīng)用的普及和發(fā)展，使得算法已經(jīng)滲透到人類(lèi)社會(huì)的結(jié)構(gòu)中，雖然到目前為止，人們對(duì)算法的理解還很有限，甚至還加以抵制，但是并不能阻止人們依賴(lài)算法開(kāi)展各種活動(dòng)了。比如，人們大多不了解智能手機(jī)中各種導(dǎo)航軟件的具體算法，但是還是依靠著導(dǎo)航軟件的判斷和建議前行，導(dǎo)航軟件運(yùn)用的動(dòng)態(tài)規(guī)劃等算法，讓普通人也擁有了超越當(dāng)?shù)貙?zhuān)業(yè)司機(jī)才具備的認(rèn)路能力。當(dāng)然，算法也可能會(huì)讓人們更少觀察、思考和質(zhì)疑，人們?cè)谥恍杞邮軐?dǎo)航軟件建議的場(chǎng)景下，也就少有機(jī)會(huì)在一整張地圖上規(guī)劃自己需求的路線，同時(shí)也失去通過(guò)整張地圖來(lái)了解整座城市布局的機(jī)會(huì)了。從企業(yè)的視角來(lái)觀察這些現(xiàn)象就可以發(fā)現(xiàn)，雖然算法的應(yīng)用存在著負(fù)面的因素，但是人們還是越來(lái)越依賴(lài)于算法，甚至離不開(kāi)算法，企業(yè)的業(yè)務(wù)算法化和算法業(yè)務(wù)化已經(jīng)初見(jiàn)端倪并且不可逆轉(zhuǎn)。

算法治理思維的實(shí)施對(duì)企業(yè)傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)管理是一場(chǎng)變革，不僅需要戰(zhàn)略層面的頂層設(shè)計(jì)，也需要以變革管理為主線，重構(gòu)企業(yè)的組織與流程、績(jī)效與文化和數(shù)據(jù)治理與IT系統(tǒng)等。

企業(yè)戰(zhàn)略

大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)所處環(huán)境的不確定性復(fù)雜程度和市場(chǎng)要求的反應(yīng)速度，都超出了企業(yè)管理者大腦的處理能力，企業(yè)的戰(zhàn)略制定過(guò)程也從低頻、耗時(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)槌掷m(xù)、快速，而算法治理具有高級(jí)分析以及自動(dòng)化處理的能力，就為企業(yè)提供了戰(zhàn)略決策的手段和工具，企業(yè)戰(zhàn)略的一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)變?yōu)楹诵乃惴ǖ牡诵乃惴▌t聚焦于業(yè)務(wù)算法化和算法業(yè)務(wù)化。

業(yè)務(wù)算法化需要企業(yè)“從大處著眼、小處著手”，在做好全面規(guī)劃和頂層設(shè)計(jì)的前提下，針對(duì)業(yè)務(wù)中出現(xiàn)頻率高、影響面大、規(guī)范性強(qiáng)和預(yù)期價(jià)值顯著的場(chǎng)景，逐步推進(jìn)業(yè)務(wù)算法化。切忌“大而全”的做法，對(duì)那些一年甚至幾年才可能會(huì)出現(xiàn)的低頻次場(chǎng)景，可以暫緩開(kāi)展算法的建設(shè)與應(yīng)用。

算法業(yè)務(wù)化意味著企業(yè)不要將算法僅僅視為一種技術(shù)或應(yīng)用，而是要將算法視為企業(yè)重要的資產(chǎn)，特別是可以開(kāi)展的一種業(yè)務(wù)，即沉淀出可復(fù)用的算法能力，通過(guò)云計(jì)算的SaaS（將軟件作為服務(wù)）開(kāi)展算法共享服務(wù)業(yè)務(wù)AaaS（將算法作為服務(wù)），提供“按需算法”服務(wù)業(yè)務(wù)，開(kāi)拓新的業(yè)態(tài)。

組織與流程

圣經(jīng)中有一句名言：太陽(yáng)底下沒(méi)有新鮮事。今天互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及其應(yīng)用也猶如十九世紀(jì)電力技術(shù)的推廣過(guò)程，當(dāng)時(shí)的企業(yè)家們也在思考著如何實(shí)現(xiàn)“電力+”。實(shí)際上從蒸汽機(jī)到電力的轉(zhuǎn)換，企業(yè)需要在戰(zhàn)略等各個(gè)方面進(jìn)行變革，為了促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部相關(guān)職能部門(mén)充分考慮電力的應(yīng)用，很多企業(yè)還設(shè)立了首席電力官或電力副總裁崗位。進(jìn)入到信息時(shí)代，同樣很多企業(yè)設(shè)立了CTO（首席技術(shù)官）、CIO（首席信息官）以及CDO（首席數(shù)據(jù)官）等崗位，領(lǐng)導(dǎo)了企業(yè)信息化的進(jìn)程。

進(jìn)入到數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)要素，企業(yè)所需要的不再僅僅是軟硬件所提供的功能，而是在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上面向業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求的洞察，即算法治理思維的應(yīng)用，算法成為企業(yè)的重要資產(chǎn)和核心競(jìng)爭(zhēng)力，數(shù)據(jù)科學(xué)家被稱(chēng)為是21世紀(jì)最性感的工作，算法工程師/算法研究員也成為一種新的職業(yè)。然而，對(duì)大多數(shù)企業(yè)而言，算法思維的推行在近年還是一項(xiàng)沒(méi)有成熟經(jīng)驗(yàn)可鑒的工作，不僅需要各個(gè)部門(mén)的配合，還需要得到利益相關(guān)方的認(rèn)可，是一項(xiàng)復(fù)雜的工程。因此，企業(yè)需要設(shè)立數(shù)據(jù)資產(chǎn)和算法資產(chǎn)管理職能，另外，除了一把手掛帥外，還要設(shè)立首席算法官（CAO–Chief Algorithmic Officer）崗位以領(lǐng)導(dǎo)和協(xié)調(diào)企業(yè)算法思維的規(guī)劃和實(shí)施工作。

因?yàn)樗惴ū举|(zhì)上就是在連續(xù)性基礎(chǔ)上運(yùn)行的，所以在業(yè)務(wù)算法化的過(guò)程中，原本需要占用管理者大量時(shí)間和精力的面對(duì)面、電話(huà)、會(huì)議、郵件等傳統(tǒng)溝通與談判活動(dòng)，都將會(huì)被算法取代，實(shí)現(xiàn)端到端的業(yè)務(wù)流程。因此，相比于傳統(tǒng)的科層式組織和“互聯(lián)網(wǎng)+”組織，算法治理下的組織架構(gòu)將更加扁平和精煉，業(yè)務(wù)流程更加平滑流暢。

然而，由于算法黑箱的特點(diǎn)，企業(yè)應(yīng)該借鑒讓數(shù)據(jù)透明、流程透明的經(jīng)驗(yàn)，確保不因算法黑箱而帶來(lái)的新的“大企業(yè)病”的出現(xiàn)。

績(jī)效與文化

算法治理帶來(lái)算法組織、算法經(jīng)濟(jì)、算法政治、算法法律和算法社會(huì)等各種新常態(tài)，企業(yè)算法的投資、研發(fā)和應(yīng)用成為新的業(yè)務(wù)種類(lèi)和增長(zhǎng)點(diǎn)。然而，算法存在優(yōu)劣之分，優(yōu)秀的算法常常是迭代實(shí)現(xiàn)的，因此，企業(yè)算法治理需要績(jī)效體系的引領(lǐng)與規(guī)范。

因?yàn)橛行┧惴梢元?dú)立處理事務(wù)，有些算法用于配合人們的工作，還有些算法是控制人的行為的，等等，而算法的運(yùn)行相比人的工作是缺乏柔性的。因此，算法治理績(jī)效體系的建立不僅僅是CEO或高層管理人員的任務(wù)，需要與算法利益相關(guān)者尤其是被算法所控制的執(zhí)行任務(wù)的一線員工共商、共建、共享。瑞·達(dá)利歐在《原則》一書(shū)中還提到：當(dāng)所有人都能看到算法使用的標(biāo)準(zhǔn)并參與其制定時(shí)，他們就都會(huì)一致認(rèn)同，認(rèn)為這個(gè)系統(tǒng)是公正的，并放心地讓計(jì)算機(jī)考察證據(jù)，正確地對(duì)人作出評(píng)估，給他們分配合理的職權(quán)。

當(dāng)然，人們對(duì)算法治理及其績(jī)效體系的認(rèn)知度是其認(rèn)同度和參與度的基礎(chǔ)，而算法治理的文化又會(huì)影響和限制人們的相關(guān)認(rèn)知。因此，營(yíng)造企業(yè)以及全社會(huì)算法治理的文化，尤其是提高對(duì)數(shù)據(jù)是生產(chǎn)要素的認(rèn)識(shí)，不僅是企業(yè)正常開(kāi)展算法治理的前提，也可減少人們把企業(yè)正常經(jīng)營(yíng)看做是“算法殺熟”的現(xiàn)象。此外，算法治理的透明度、規(guī)范性和責(zé)任認(rèn)定等問(wèn)題不僅是人們接受算法治理的關(guān)鍵，也是算法治理績(jī)效體系的組成部分。

數(shù)據(jù)治理與IT系統(tǒng)

一方面，數(shù)據(jù)作為企業(yè)生產(chǎn)要素，能否真正發(fā)揮出作用，關(guān)鍵還在于算法治理；另一方面，數(shù)據(jù)治理是算法治理的基礎(chǔ)，算法系統(tǒng)離開(kāi)數(shù)據(jù)大多就無(wú)用武之地。企業(yè)數(shù)據(jù)治理的核心就是打通“數(shù)據(jù)孤島”，并通過(guò)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全這兩個(gè)關(guān)鍵的保證，在一定程度上保障最終算法治理的質(zhì)量。

因此，企業(yè)算法治理思維下的IT系統(tǒng)需要承擔(dān)三項(xiàng)任務(wù)，一是收集、存儲(chǔ)、打通與企業(yè)業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)，二是建立、運(yùn)行和保護(hù)算法的系統(tǒng)，三是提供算法運(yùn)行的計(jì)算能力。為了保證這三項(xiàng)任務(wù)的完成，企業(yè)需要建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)和算法管理制度、標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。

隨著數(shù)據(jù)資源的豐富、算法治理的創(chuàng)新和計(jì)算能力需求的增加，無(wú)論是云計(jì)算公司，還是企業(yè)自建系統(tǒng)，提供企業(yè)IT服務(wù)的業(yè)務(wù)本身也需要算法化。

變革管理

眾多經(jīng)歷過(guò)實(shí)施信息化的企業(yè)都會(huì)體會(huì)到整個(gè)過(guò)程的復(fù)雜性，認(rèn)識(shí)到信息化實(shí)際上是一場(chǎng)變革，盡管任何組織的變革都會(huì)有風(fēng)險(xiǎn)，而不變革則會(huì)有更大的風(fēng)險(xiǎn)。

企業(yè)算法治理思維的實(shí)施的復(fù)雜度不亞于企業(yè)的信息化，也存在巨大的風(fēng)險(xiǎn)，除了開(kāi)發(fā)和優(yōu)化算法需要長(zhǎng)期、大量投入的風(fēng)險(xiǎn)外，人們對(duì)算法的角色及其運(yùn)作方式的認(rèn)知度和認(rèn)可度還不高，這種缺乏理解不僅涉及算法的生產(chǎn)者和使用者，而且還涉及很多其他受影響者（例如，政府、股東、經(jīng)理人員和員工等）。

因此，企業(yè)需要把實(shí)施算法治理看做是一場(chǎng)徹底的變革，對(duì)于這場(chǎng)變革要做好系統(tǒng)的計(jì)劃、組織、控制和協(xié)調(diào)等管理工作。

結(jié)束語(yǔ)

互聯(lián)網(wǎng)具有的低成本數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)傳輸功能，已經(jīng)徹底改變了人們之間聯(lián)系溝通和商業(yè)交易的方式，以5G為核心的新基建正在引領(lǐng)萬(wàn)物互聯(lián)的數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)變革和企業(yè)發(fā)展的核心要素。近二十多年來(lái)，一批消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的成功實(shí)踐證明了數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著巨大的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值，而數(shù)據(jù)效用的發(fā)揮依賴(lài)于算法，數(shù)據(jù)和算法成為企業(yè)的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)和核心競(jìng)爭(zhēng)力。

Web 2.0概念的提出者蒂姆·奧萊利（Tim OReilly）曾經(jīng)說(shuō)過(guò)：“要理解未來(lái)，就需要我們摒棄關(guān)于現(xiàn)在的思維模式，放棄那些看起來(lái)順理成章甚至習(xí)以為常的思想觀念”。迎接數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，任何一家企業(yè)都需要建立算法治理的思維，通過(guò)對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略的調(diào)整以及組織與流程、績(jī)效與文化和數(shù)據(jù)治理與IT系統(tǒng)等方面的管理變革，以業(yè)務(wù)算法化和算法業(yè)務(wù)化為指導(dǎo)思想，創(chuàng)新提升企業(yè)的管理能力，轉(zhuǎn)型升級(jí)企業(yè)的業(yè)務(wù)模式。