决策者：大多数战略决策都是在没有看到完整决策空间的情况下做出的
资本分配很少因为缺乏分析而失败。
如果有 20 个项目，就会有超过 100 万种可能的投资组合。
执行委员会审查项目。委员会确定措施的优先次序。
但几乎没有一个组织会在实际约束条件下计算数学上的最优组合。
全局最优仍然是隐形的。
如果不计算完整的决策空间，复杂性就会被管理而非优化。
在下文中，我们将分析组织如何对其投资组合进行正式建模，并在实际约束条件下事先确定全局最优{{ ： }}
Starting point：
这种新计算方法的决定性区别在于应用时间： ，而是在实际决策之前，根据公司完整的投资和项目清单进行计算。
通常情况下，会有一份潜在的 CAPEX 项目清单，如工厂现代化、工厂升级、新建厂房等。例如，工厂现代化、信息技术改造、产品开发、 基础设施措施或效率计划。同时，还有一些固定的限制，如有限的总预算、有限的工程能力、 生产窗口、风险预算和战略框架条件。
这就是真正的决策问题：并非所有项目都能实现。因此，问题不在于 哪些项目单独看来是合理的，而在于在给定的限制条件下，这些项目的哪种组合构成了全局最优的整体组合。
因此，新的计算方法并不孤立地评估单个项目，而是从这些项目中计算出最优的组合、而是从完整的项目清单 中计算出最佳项目组合，同时考虑到所有预算、能力、风险和战略限制。其结果是，在作出实际投资决策之前，从数学上合理地 选择那些能够共同产生最大总体价值贡献的项目。
这将 CAPEX 规划从一个连续的选择过程转变为一个持续的组合优化过程、 其中充分考虑了机会成本、限制瓶颈和组合效应。
为什么大多数投资组合在结构上都是次优的 - 90 秒内
- 投资组合决策根据逻辑 2^N生成组合决策空间。
- 从大约 20 个项目开始，几乎不可能进行完整的人工评估。
- 经验主义（如 "NPV 前 5 名"、"IRR > WACC"、"Payback < 3 年"）造成系统性扭曲。
- 组织将局部最优与整个决策空间中的最佳解决方案相混淆。
- 机会成本因此在结构上仍然不可见。
- 算法优化计算实际约束条件（预算、能力、风险、环境、社会和治理等）下的最佳项目组合。
结论{{ ： }}
那些不计算完整求解空间的人默认了次优资本分配。
博客主要文章 :
传统的投资回报率计算方法已过时 - StratePlan 是新的最大投资回报率超级智能工具
经典的投资回报率（ROI）是工业时代的产物。 它可以被操纵，以过去为导向，对风险、协同效应、时间、依赖性和战略重点视而不见、 依赖性和战略重点。StratePlan 该系统是一个基于人工智能的超级智能系统，可从数十亿个项目组合中计算出最大可能的投资回报率。 该系统可从数十亿个项目组合中计算出最大可能的投资回报率。
1. 投资回报率的毁灭
1.1 投资回报率不是真正的关键绩效指标
投资回报率可以自由定义。利润 "和 "资本 "可以有不同的解释。 投资回报率可以用不同的方式解释。这就导致了结果的可操作性，使投资回报率无法用于分析目的。
1.2 投资回报率忽略了时间、风险和未来
投资回报率没有考虑时间价值、不确定性和风险。它没有描述 未来情况如何发展。
1.3 投资回报率衡量的是过去，而不是未来
投资回报率显示的是过去的情况，而不是最佳情况。然而，企业需要对未来做出决策。
1.4 投资回报率造成错误的优先次序
投资回报率偏爱小型项目，因为从百分比上看，相对价值更高。 大型战略计划被错误地置于不利地位。
1.5 投资回报率无法确定项目组合的优先次序
投资回报率只能评估单个项目。 但现代公司的项目组合多达 10-500 个。
1.6 投资回报率忽视了环境、社会和公司治理以及外部效应
投资回报率完全忽视了社会、监管和环境风险。
2. 调查：作为最高投资回报率超级智能的 StratePlan
2.1 战略策划是一种人工智能--而不是关键人物
纵横四海可优化完整的项目组合，而不仅仅是评估单个项目。
2.2 算法优化
战略计划可计算数十亿个项目组合，并提供最佳投资战略。
2.3 从战略到数字
战略优先事项最终变得可衡量和可优化。
2.4 ROAI - 人工智能回报率
StratePlan 计算的不是过去的投资回报率，而是未来最大可能的投资回报率。
3. XXL 对比：传统投资回报率与 StratePlan 最大投资回报率对比
| 指标 | 经典投资回报率 | 战略规划最大投资回报率 SaaS |
|---|---|---|
| 原理 | 简单商数 | 基于人工智能的投资组合优化引擎 |
| 数据库 | 过去的关键数据 | 项目、风险、协同效应、战略、时间、资源 |
| 投资组合能力 | 没有 | 是，数十亿组合 |
| 时间因素 | 忽略 | 完全整合 |
| 风险 | 未纳入 | 情景和风险模型 |
| 战略目标 | 无法建模 | 可直接建模 |
| 协同效应 | 不可见 | 明确的依赖逻辑 |
| 结果 | 一个百分比 | 优化项目清单+预算计划 |
| 透明度 | 解释空间 | 数学上合理 |
4. 典型用例
- 行业 CAPEX 投资组合
- IT 路线图
- 私募股权价值创造
- 房地产投资组合
- 基础设施和能源
- 公共行政/城市
5. XXL 常见问题 - 现以表格形式完成
| 问题 | 问题解答 |
|---|---|
| 1. 战略规划是否取代投资回报率？ | 是的，投资回报率仍然是报告，而战略规划则是决策。 |
| 2. 为什么投资回报率不合适？ | 因为它忽略了时间、风险、依赖性和协同性。 |
| 3. 战略规划可以处理多少个项目？ | 从10个到500多个并行项目。 |
| 4. 纵横四海使用哪些算法？ | 混合人工智能、启发式、元启发式、分支与约束、动态编程。 |
| 5. 优化运行速度有多快？ | 几秒到几分钟，视复杂程度而定。 |
| 6. 需要哪些数据？ | 成本、收益、风险、时间、依赖性、战略权重。 |
| 7. 战略规划如何考虑不确定性？ | 通过情景、风险范围和敏感性分析。 |
| 8. 为什么 StratePlan 优于 Excel？ | Excel 无法计算数十亿种组合。 |
| 9. 战略规划软件适合中小企业吗？ | 是的，从 10 个项目开始，Excel 就变得毫无用处了。 |
| 10. 战略计划是否易于理解？ | 是的--每个决策都有数学解释。 |
| 11. 什么是 ROAI？ | 人工智能回报率：通过优化实现最大附加值。 |
| 12. 战略计划取代管理吗？ | 不，它为决策提供了完美的基础。 |
| 13. 战略规划可以计算各种情景吗？ | 可以--悲观、现实、乐观。 |
| 14. 在预算紧张的情况下，策略规划系统能做些什么？ | 将每一欧元的价值最大化。 |
| 15. 私募股权投资公司使用战略规划软件吗？ | 是的，用于优化价值创造计划。 |
| 16. 战略规划是商业智能工具吗？ | 不是--商业智能解释过去，而战略规划定义未来。 |
| 17. 战略规划是否会对风险进行映射？ | 是的，按项目绘制。 |
| 18. 多久可以优化一次？ | 无限制，随时进行。 |
| 19. 战略规划可以映射战略吗？ | 可以，通过影响剖析。 |
| 20. 战略规划比 NPV 更好吗？ | 是的，因为战略规划可以做出投资组合决策。 |
| 21. 纵横策略计划将ESG纳入考虑范围吗？ | 是的，包括货币影响。 |
| 22. 如何操作？ | SaaS网络界面。 |
| 23. 适用于哪些行业？ | 工业、能源、房地产、IT、城市、私募股权。 |
| 24. 战略计划是否建立了依赖关系模型？ | 是，包括强制、可选和排他性依赖关系。 |
| 25. 战略规划支持多年期预算吗？ | 支持，包括多年财务规划。 |
| 26. 模型的透明度如何？ | 100%可解释。 |
| 27. 战略计划是否取代PMO软件？ | 不--战略规划进行优化，PMO进行实施。 |
| 28. 战略规划能否最大限度地降低风险？ | 是的，通过风险优化。 |
| 29. 战略规划可以整合目标系统吗？ | 可以--增长、效率、ESG、盈利能力、转型。 |
| 30. 战略规划的主要优势？ | 它并不显示资本的部署情况、 而是必须如何部署资本才能实现投资回报率最大化。 |
6. 结论
传统的投资回报率无法满足现代决策的需要。 StratePlan 以基于人工智能的优化取代了静态的单个关键数字、 将所有相关因素考虑在内，并计算出可能的最大投资回报率。