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数字化从根本上改变了执行经理的商业环境。互联网已经渗透到人类生活的方方面面，从根本上改变着社会、经济和文化——尤其是通过越来越普遍的网络。这意味着互联互通不再只是一个技术驱动的过程;首先，这是一个社会问题。

但是网络不仅仅局限于人类，事物之间的联系也越来越紧密。事实上，物联网(IoT)正通过机器对机器通信和日益“智能”的制造设施，迎来第四次工业革命，即工业4.0。随着越来越多的业务流程数字化和网络化，在各种各样的参与者之间出现了越来越多的接口。来自如此多不同来源的信息的收集和交叉引用正在创建庞大的数据集，这些数据集在企业管理中发挥着越来越重要的作用。

非线性效应的出现

这一趋势正在推动复杂性，如下公式所示:

多个参与者(节点)

+链接密度不断增长(连通性)

+高水平的自发活动(激活)

=使得非线性效应(炒作)的出现更有可能

社交网络现在可以把大多数人联系起来。人们就像这些网络中的节点，能够毫不费力地自发地共享信息。通常，你只需要一个“喜欢”，点击或者购买股票。如果某些信息开始在网络中产生共鸣，它们可能会开始成为趋势，最终可能导致“炒作”。这种炒作的传播不是线性的——它通常是指数级的。

在金融领域，你可以在股票交易所看到炒作。例如，无论如何想象，特斯拉的关键业绩指标都无法证明这家汽车制造商目前的市场价值是合理的。投资特斯拉就是押注未来。在沟通方面，这与埃隆·马斯克在社交媒体上的声明密切相关;他的声明经常导致股价大幅波动。某些信息可以在网络中产生巨大的影响，而另一些则影响很小或没有影响。然而，哪些信息会导致炒作是很难甚至不可能预测的。

复杂性陷阱——丧失可预测性如何影响管理者

随着人和事物之间的线性关系逐渐减少，相互联系越来越紧密，复杂性也在增加。与此同时，事件变得难以预测，使得计划变得更加困难，长期预测几乎不可能。有多少高级管理人员还敢诚实地预测他们目前的业务活动在10-15年后会是什么样子?或者哪些技术将在目标市场占据主导地位?无论是汽车还是制药，工程还是服务，预测技术在任何商业领域的实际发展都不再可能。

计划是一项核心的管理任务，尤其是在金融领域。如果你对未来销售市场、生产成本和基础技术的发展有一定的了解，你就能做出明智的长期投资。

为财务会计及控制部门这是一个令人头痛的问题。他们必须处理稳定增长的数据集和日益复杂的模型。与此同时，许多未知因素导致他们内部预测的预测能力迅速下降。

复杂性——领导者面临的主要挑战

实际上，复杂性正成为高级管理人员面临的主要挑战之一。在与企业决策者和高管的讨论中，我们经常听到他们是如何“凭感觉行事”的。但一旦高级管理人员沦落到只能凭感觉行事，他们的一项关键职责就会化为乌有:长期战略规划。为了带领公司和员工朝着正确的方向前进，高管必须知道周围的商业环境会有什么样的发展。

人工智能——解决方案的一部分?

这就是人工智能可以成为解决方案的重要组成部分的地方。特别是在金融领域，人工智能正在帮助分析和理解网络产生的大量数据。自主的、基于人工智能的预测模型使用自适应算法进行持续的自我完善。这些基于人工智能的模型非但没有发现大型数据集是一个问题，反而在它们的基础上蓬勃发展，因为它们使复杂性更容易分析。金融行业的高管必须与人工智能打交道如果他们想充分利用它。这也将有助于消除围绕企业未来发展的一些困惑和疑虑。

作者:Mike Schulze教授是哥伦比亚广播公司国际商学院副院长兼控制、会计与财务管理教授;他也在FS讲课。