導讀：在最近一場備受關(guān)注的金融市場預測競賽中，一位來自金融領(lǐng)域的資深量化專家Peter Cotton脫穎而出，這場競賽旨在挑戰(zhàn)有效市場假說。量化基金的CEO梁文鋒研發(fā)出了Deepseek，展示的一種截然不同的思維方式。在當今復雜多變的商業(yè)環(huán)境中，供應鏈管理面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，而金融市場幾十年來積累的經(jīng)驗，也許正是供應鏈管理者亟需借鑒的智慧。

在華爾街，生存法則異常簡單：

如果你的預測持續(xù)不準確，市場會毫不留情地讓你出局。這種殘酷的現(xiàn)實催生了一套高效的預測體系。正如Cotton在訪談中指出的："在金融市場，如果你表現(xiàn)出深度的非理性，你很快就會破產(chǎn)。只有那些能夠長期保持高度理性的人才能生存下來。"這種快速而無情的淘汰機制，造就了金融市場獨特的預測文化。

M6競賽提供了一個絕佳的案例來理解金融市場的預測機制。在這場競賽中，參賽者需要預測股票和ETF在未來一個月內(nèi)相對于其他標的的表現(xiàn)分位數(shù)。Cotton采用的方法令人驚訝：他沒有構(gòu)建復雜的預測模型，而是直接利用期權(quán)市場的隱含波動率。這種看似簡單的方法最終使他在200多名參賽者中名列前茅，僅與獲獎者相差0.002的Briar分數(shù)。

這一成功案例揭示了金融市場預測的本質(zhì)：有效的預測往往來自市場本身。期權(quán)市場每天都在進行著無數(shù)的交易，每一筆交易都包含著交易者對未來的預期。這些預期通過價格機制不斷調(diào)整和收斂，最終形成了一個高度有效的預測系統(tǒng)。就像Cotton所說："如果你能找到比期權(quán)市場更好的波動率預測方法，你就可以通過買賣期權(quán)賺錢。正是這種可能性驅(qū)使市場不斷趨向效率。"

金融市場的另一個關(guān)鍵特征是其完整的反饋循環(huán)。每一個預測都會立即受到市場的檢驗，錯誤的判斷會帶來直接的經(jīng)濟損失。這種即時的、不可逃避的反饋機制，迫使市場參與者不斷提升預測能力。Cotton在訪談中舉了一個生動的例子：在2006年信貸危機之前，市場的隱含相關(guān)性數(shù)據(jù)已經(jīng)顯示出警告信號，但許多機構(gòu)選擇忽視這些市場信息，最終付出了慘重的代價。

更重要的是，金融市場培養(yǎng)了一種獨特的概率思維方式。正如Cotton所說："概率必須要有人愿意對其下注才有意義。"這句話道出了金融市場預測的核心：沒有利害關(guān)系的預測往往缺乏準確性。在澳大利亞的賽馬場上，世界上第一臺機械式計算賠的概率的計算機就是這種思維的具體體現(xiàn)：通過讓人們用真金白銀下注，形成對未來的概率預測。

這種市場化的預測機制還有一個顯著特點：它能夠有效地聚合分散的信息。在競賽中，大多數(shù)參賽者都試圖通過分析歷史數(shù)據(jù)來構(gòu)建預測模型。然而，期權(quán)市場的價格已經(jīng)包含了交易者對各種可能情況的綜合判斷。這種"集體智慧"往往比任何單一的預測模型都更準確。正如Cotton指出的："即使是最優(yōu)秀的對沖基金，也無法單獨創(chuàng)造出比市場更好的概率估計。"

供應鏈預測的困境：文化與技術(shù)的雙重挑戰(zhàn)

相比金融市場的高效機制，供應鏈管理領(lǐng)域的預測體系呈現(xiàn)出截然不同的圖景。這種差異不僅體現(xiàn)在技術(shù)層面，更深層次的原因在于組織文化和行業(yè)發(fā)展路徑。要理解這一點，我們需要追溯供應鏈管理的演進歷史。

供應鏈管理作為一個獨立學科出現(xiàn)在20世紀90年代，其前身是傳統(tǒng)的物流管理。在物流管理中，核心目標是消除不確定性和風險。這完全可以理解：沒有人希望因為卡車司機疲勞駕駛而導致事故，也沒有人愿意看到倉庫發(fā)生安全事故。正如受訪者指出："在物流領(lǐng)域，卓越意味著零事故。這需要將相同的流程反復執(zhí)行，消除一切可能的危險源。"

這種追求確定性的傳統(tǒng)深深植根于供應鏈管理的文化中。然而，當我們將視野擴展到更長的時間維度，試圖預測和規(guī)劃未來時，這種思維方式反而成為了桎梏。在當今復雜多變的商業(yè)環(huán)境中，完美預測的追求已經(jīng)成為一個危險的幻想。

零售業(yè)的促銷預測提供了一個典型案例。在實踐中，我們經(jīng)?？吹筋A測者對促銷效果持過度樂觀的態(tài)度。他們預期銷量會增長3-4倍，這種預期往往得到管理層的認可，因為它符合對"成功"促銷的期望。然而，當我們回顧歷史數(shù)據(jù)時，實際的銷量提升通常只有50%左右。更糟糕的是，那些看似"成功"的案例（銷量增長10倍的情況）往往是因為商品很快售罄，實際銷量被庫存限制所掩蓋。

這種系統(tǒng)性偏差的形成有其深層次的組織原因。在大多數(shù)企業(yè)中，預測團隊與執(zhí)行團隊是分離的。預測團隊負責生產(chǎn)時間序列預測，而其他團隊則要面對這些預測帶來的后果。這種割裂導致了一系列扭曲行為。銷售團隊傾向于保守預測，這樣可以更容易超額完成配額獲得獎金（所謂的"沙袋策略"）。而生產(chǎn)團隊則傾向于過高預測，這樣可以獲得更多資源來擴充產(chǎn)能，確保生產(chǎn)過程的平穩(wěn)運行。

技術(shù)層面的挑戰(zhàn)則體現(xiàn)在對復雜性的盲目追求上。當前供應鏈領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿淖放跄撤N程度上反映了這一問題。正如訪談中指出的："AI常常被用來掩蓋自身的不成熟，當你真正精通某個領(lǐng)域時，你會用更具體的技術(shù)術(shù)語來描述你的方法。"在金融領(lǐng)域競賽中，最終勝出的往往是那些相對簡單但穩(wěn)健的方法，而不是最復雜的AI模型。

這種對技術(shù)復雜性的追求還帶來了另一個問題：過擬合。在供應鏈預測中，由于存在明顯的季節(jié)性因素（比如冰淇淋銷量在夏季攀升），復雜模型很容易"意外"表現(xiàn)出色。如果你有一個傾向于高估的模型和一個傾向于低估的模型，在特定的時期，其中一個必然會顯得非常準確。這種"成功"會進一步強化對復雜模型的迷信，形成惡性循環(huán)。

更令人擔憂的是，這些問題往往被掩蓋在貌似科學的流程之下。許多企業(yè)采用銷售與運營規(guī)劃（S&OP）會議來制定預測，這些會議通常會讓不同層級的管理者參與討論，有時還會根據(jù)職級賦予不同的投票權(quán)重。從金融市場的視角來看，這種做法就像是用投票來預測股票走勢，其荒謬性不言而喻。

建立市場化的供應鏈預測機制

面對供應鏈預測的諸多挑戰(zhàn)，金融市場的經(jīng)驗為我們指明了方向。然而，這并不意味著要完全照搬金融市場的模式，而是要吸收其核心理念：建立有效的反饋循環(huán)，讓預測者對其預測結(jié)果負責。這種轉(zhuǎn)變需要從思維方式、組織結(jié)構(gòu)和技術(shù)應用三個維度同時推進。

首要的是改變對預測的基本認識。正如Cotton在競賽中展示的，有效的預測往往源于對不確定性的準確把握，而不是追求虛幻的精確性。在供應鏈領(lǐng)域，這意味著我們需要轉(zhuǎn)向概率性思維。例如，與其預測下個月的具體銷量，不如給出一個合理的區(qū)間估計，并明確說明不同情景的概率。這種方法看似降低了預測的精確度，實際上卻提供了更有價值的決策信息。

在組織層面，需要重新設(shè)計預測流程，打破預測團隊與執(zhí)行團隊之間的壁壘。一個可行的方案是建立內(nèi)部預測市場。這種機制允許不同部門的員工基于自己的專業(yè)判斷對未來做出預測，并通過某種形式的"賭注"（可以是虛擬積分）來表達他們的確信程度。這不僅可以聚合分散在組織各處的信息，還能為預測準確性提供直接的反饋。

技術(shù)應用方面，金融市場的經(jīng)驗提醒我們要警惕過度復雜化的陷阱。正如M6競賽所示，簡單而穩(wěn)健的方法往往能夠取得更好的效果。這并不意味著要完全放棄先進技術(shù)，而是要更加注重技術(shù)應用的實際效果。例如，我們可以借鑒期權(quán)市場的做法，將市場信息作為預測的重要輸入。在零售領(lǐng)域，這可能意味著更多地關(guān)注供應商報價、競爭對手促銷等市場信號，而不是僅僅依賴歷史數(shù)據(jù)。

建立有效的反饋機制是這一轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。在金融市場，錯誤的預測會立即導致?lián)p失，這種即時反饋推動了預測能力的不斷提升。在供應鏈環(huán)境中，我們需要設(shè)計類似的機制。例如，可以將預測準確度與績效考核掛鉤，但要注意避免可能導致的博弈行為。更重要的是建立一種學習文化，鼓勵團隊從預測錯誤中吸取教訓，而不是掩蓋或忽視這些錯誤。

擁抱不確定性，重塑供應鏈預測

在這個不確定性日益增加的世界中，供應鏈管理正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。金融市場幾十年的發(fā)展歷程告訴我們，預測的藝術(shù)不在于消除不確定性，而在于學會與不確定性共處，并將其轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢。

正如Cotton在訪談結(jié)尾所說："概率必須要有人愿意對其下注才有意義。"這句話道出了預測的本質(zhì)：只有當預測者真正對結(jié)果負責時，預測才能產(chǎn)生價值。對供應鏈管理者而言，這意味著需要建立新的預測范式，將市場機制的效率與供應鏈管理的特點相結(jié)合。

在這個轉(zhuǎn)型過程中，最大的挑戰(zhàn)可能不是技術(shù)層面的，而是觀念的轉(zhuǎn)變。正如Peter Cotton所展示的，有時最有效的解決方案可能出人意料地簡單。關(guān)鍵是要有勇氣打破傳統(tǒng)思維的束縛，敢于嘗試新的方法。畢竟，在這個充滿不確定性的世界中，最大的風險或許就是固守過時的確定性思維。