很多人都會問沒有技術底子，也能運用算法嗎？是誰說有技術底子才能用算法？去問問那些職業的程式開發者，平常工作中用到算法的有幾人？
事實上很多人做了一輩子工程師都沒設計過算法。如果不是專門做推薦引擎的人，平日工作中真正運用到算法的工程師也不多。
那到底什麼人才會用到算法呢？其實每個人都會用到算法，而且是天天用，當然你也是。
算法是日常生活的一部份
看到綠燈變成黃燈，要不要跑過去？前方車流變慢、要不要轉道？每天我們的生活中都不停的在計算，把那些腦袋裡默想的公式都整理下來，就是你生活的算法了，更別提從幼稚園到大學畢業，我們所學到的所有數學知識，不都是透過算法解題嗎？
商業世界的算法，和我們學校所學、日常所用的算法有何異同？
相同的地方，在於解題思路。要解題，首先要理解問題、拆解問題、定義目標，然後再導入算法找出解答。
不同的地方，在於不帶偏見。因爲，一般人計算時難免自己受自己的利害、立場所左右，而商業世界（或系統工程）中運用到的算法，則是不帶立場、不帶感情，只以接受到的信息來做運算，在結果出來之前不做任何臆測，同時嚴格的遵照結果行事，不去懷疑策略的有效性，直到收到新的有效信息，再次算出新的結果為止。
舉例而言，如果你開著一台有連結上網，可以自動導航的車，經過一個平常容易擁堵的路段時，正常的你會習慣性的走向小路，但車子的導航顯示你應該繼續前行，這時候你該怎麼走？
你有兩個選擇：一、照自己的習慣堅持轉彎或是二、讓自動駕駛繼續前行。
如果你照自己的習慣堅持轉彎，結果一轉過去發現前方發生車禍，這時候就只好乖乖堵車了。
如果你讓自動駕駛繼續前行，然後發現前面車道有警察在指揮交通，一路暢空，這時候你很快地就到辦公室了。
所以我們未來的日子，都要相信算法的結果嗎？
電商如何運用算法後來居上
當然不是。前述的案例中，你的車子因為連上網路得到最新車況，所以蒐集到的行車資訊比你完整，自然可以做出較好的判斷，但如果網路中斷，只能單憑過往的圖資指導你前進的話，那你自己開還比較快。
所以重點來了，我們商業世界使用的算法，要符合兩個原則：
不帶特定立場
時時根據即時、有效的信息算出來的結果以指導行動，並即時根據反饋修正
在這兩個條件下，盡可能地搜集有效、即時、大量、不同維度的資料來計算出最新的結果，同時不帶偏見的根據結果行事，再根據得到的反饋重新計算，就能得到最佳的行動指引。
好了，我知道看到這裡你頭都暈了，我來用上週我提到的電商競爭的案例來做說明。
假設目前排名第二的電商要追上老大，他可以怎麼利用簡單的算法在各個層面上反超？
我用商品、供應商、物流、價位帶幫你做個簡單的說明。
一、商品組合：讓消費者快速決定購買
同類商品中，找出能讓消費者最快能下決定、下決定後取消訂單比例最低的商品組合。
根據同一商品設定不同價位帶，找出最能打動消費者的定價區間。
根據商品訂貨量與成本的關係，找出最可能因為放大訂單而降低成本的商品組合。
根據以上三種計算結果的向量交會點，就能在同類商品中，找到最具規模效應、最能打動消費者的價位帶中的特定商品，從而把幾百項同質性商品減低到一項，作為主打，創造最大營收與最大利潤。
二、供應商選擇：交貨最快、退貨率最低
在每個品項中分別找出交貨最快、退貨率最低、收款週期最長、消費者去化率最高的供應商。
根據自身業務的需要調配以上數據的參數比重，找出當下最適合我們的供應商，簡化往來並降低財務風險。
財務投資其中幾間具備垂直或水平整合的廠商，用我們前端的流量擴大生態系的基礎。
三、物流路線：安排最佳送貨路徑
追蹤每位駕駛的路線與送貨效率。
找出同一區域的最佳送貨安排路徑（找路徑可以用特定的找路算法）。
找出表現最佳的駕駛人員與駕駛路線。
根據最佳化的模型指導駕駛人員，優化物流效率。
將配合度差、用戶反饋差的駕駛淘汰。
四、價位帶推薦
如果你覺得以上的思路比較麻煩，那以下的說明剛好適合你。
找出每一個商品類別、門店、網站、店家最容易賣出去的價格帶。
以這個價格帶為思考策略配比產品組合給用戶。
根據用戶購買結果來修正產品組合。
不要遇到新技術就退避三舍
以上的幾個思路其實正常人每天腦袋都在盤算，只是我們的腦容量有限，能裝載的資訊量不夠多、計算不夠快，加上常常運算很傷腦，所以不管多精明的生意人，營業一段時間後就會開啟自動導航模式，用過往的直覺和經驗來指導決策，此時自然偏誤難免，如果你的對手又懂得運用數據思維，長此以往，就會被人遠遠地甩在後面了。
更別提現在商業的場域已經移轉大規模移轉到網路上，從用戶在前端搜尋開始，能記錄的資料是以往用會計帳本和會員卡所能記載的千萬倍，先別說人類絕對計算不來，就算計算的來，成本也是無限高，這時候適時導入算法用系統去計算，經營效率當然會成百上千倍的增加。
最後，我想跟大家糾正一個觀念。
許多人聽到新技術、新事物，都會先退縮三步，心裡想著我又不是資訊相關科系，也沒有技術背景，所以都是還沒接觸就先排斥。
但偏偏就是這樣的心態最要不得！
如果你聽過抖音，你一定知道前一陣子中美貿易衝突正烈的時候，美國禁止抖音在美國的業務，卻又同意美國國內公司買下，結果讓中美兩國為了抖音的底層算法吵得不可開交，沒辦法，這個年代厲害的算法宛如核彈、國內的資料宛如石油，這麼龐大的商業利益怎麼可能輕易讓出呢？
但你知道，抖音這個黑科技的算法是怎麼設計出來的嗎？
抖音當初也是土法煉鋼
說來好笑，抖音一開始根本無所謂算法，初創之時抖音為了增加收入，只好想盡辦法去附近拉廣告。但業主不買單啊！為了增加廣告投放的效率，抖音只好土法煉鋼，設計他們所謂的「算法」，一路迭代至今。
現在你明白了嗎？
算法，非常有用，但並不可怕。你從幼稚園開始到大學畢業學了那麼多年數學，教的不都是算法嗎？你高中就學過的貝式定理，就是現在人工智慧的底層，這些東西說穿了你早就會了，又有什麼好怕的呢？
在我職業生涯裡曾經設計過的算法中，能時時計算出公司全球運營最即時的資訊，將產品的流向、可能的庫存算的清清楚楚，同時追蹤幾十個國家、幾百個sku、幾千萬個裝置，而且是在十幾年前就已經達成，那樣的算法，厲害嗎？
說厲害很厲害，說不厲害，不過也就是簡單的聯立方程而已，唸過國中的都聽得懂，連貝氏定裡都還用不上呢！
大企業、小店家都能在算法下受惠
最後，讓我給你一個忠告：
在資訊充斥的世界裡，千萬不要排斥新事物。只要知道自己問題在哪裡、釐清問題、拆解問題、找出解題思路、對標自己想要的結果，這時候就可以用既有的數據和簡單的算法來指導自己的經營方針。
小的店家用個google sheet、臉書或google的廣告機制，甚至免費的google analytics 就可以解決很多問題，這些東西自學就可以，滿網路有的是大神在免費教你，根本不必害怕，更不必花大錢。
至於大的企業，只要能一步步拆解問題、釐清解題思路，再導入適合的算法，能得到的效益更是千百倍計。如果擔心自己公司的技術能力真的有問題，去找幾個熟悉數據處理的外部顧問，導入一些已經發展成熟的算法，一樣可以得到很大的惠利。
這些東西都不是火箭科學，不必自己嚇自己。在我擔任企業顧問的時候，有時光是幫客戶找出業務員銷售業績的中位數、用戶最容易接受的價位帶、最能有效去化的商品組合，就能大大提高客戶的經營效率，而且一毛錢不必花，這麼美妙又免費的好康，如果不去嘗試，豈不太可惜了嗎？
希望今天的解題思路，能給你一點小小的啟發。至少不要老是幾個人關在公司裡，閉門造車發明所謂的「策略」了。
如果台灣的企業都能有如此思維，則國家甚幸、消費者甚幸，整個社會能節省的成本，絕對數易千億計。
這也算是對些在我們求學路上教過我們的數學老師的一點小小回饋吧！
下一講，我們再來舉幾個實際案例，看看我們在商業中可以運用到的算法，以及他可能為我們帶來的好處。
謝謝你與我們一起親近企業實戰，我們下一講再見。
