如何提高投资回报率？

为什么更好的决策是最大的投资回报率杠杆--以及为什么投资组合逻辑、权重和人工智能正在取代传统方法

导言：投资回报率不是一个储蓄问题，而是一个决策问题

如何提高投资回报率？"这个问题是最常见的管理问题之一。 在管理委员会会议、预算会议、战略研讨会和监事会会议上，人们都会问到这个问题，而答案往往惊人地相似。 答案往往惊人地相似：降低成本、提高效率、流程自动化、 增加销售额。

这些答案并没有错。但是，它们都有不足之处。

在实践中，一个清晰的模式多年来一直显而易见：公司并不是因为措施太少而失败、 不是因为措施太少，而是因为他们在错误的时间和顺序下实施了错误的措施。 而且顺序也不对。尽管有专门的团队，但投资回报率仍未达到预期、 尽管有专门的团队、有效的商业案例和雄心勃勃的目标，但投资回报率仍未达到预期。

问题的核心在于更深层次。如今，投资回报率不再是一个实现问题，而是一个 决策和计算问题。

本文全面展示了如何真正提高投资回报率--不是选择性地提高，而是结构性地提高、 而是结构性的。它解释了为什么传统的投资回报率逻辑已经达到极限，为什么 投资组合中的杠杆作用，以及为什么现代企业开始计算决 而不仅仅是讨论。

重新思考投资回报率：为什么传统方法已经达到极限

传统的投资回报率方法

传统的投资回报率方法孤立地看待投资。对一个项目进行评估、 拟定商业案例，比较成本和预期回报。 在此基础上，决定是否实施该项目。

这一程序简单、成熟，而且看似客观。然而，问题恰恰出在这里。 因为这种方法暗含了以下假设

• 项目是相互独立的
• 预算没有机会成本
• 决策是静态的、一次性的
• 最佳单项决策自动导致最佳总体决策

这些假设在现代公司的现实中几乎不适用。

现代组织的现实

当今的公司是在高度复杂的系统中运作的：

• 各项目争夺相同的预算、资源和管理注意力
• 各项措施之间会产生积极或消极的影响
• 时间起着决定性作用（顺序、延迟、锁定效应）
• 不确定性是常态，而非例外

在这种现实情况下，单个投资回报率高的项目仍可能是整体投资回报率低的项目组合的一部分，反之亦然。 反之亦然。

从单个项目到项目组合：最大的投资回报率杠杆

投资回报率为何在项目之间产生

实践一再证明，最大的投资回报率杠杆不在于单个项目，而在于多个项目的组合、 而是多个项目的组合。

两个平庸的项目组合在一起，可能比一个顶级项目产生更大的影响、 因为它们

• 更有效地利用相同的资源
• 更好地分散风险
• 更快地产生现金流
• 解决战略依赖问题

反之，一个看似有吸引力的项目可能会阻碍关键资源的使用，妨碍更好的组 组合，降低投资组合的整体收益。

组合现实

即使项目数量可控，复杂性也会爆炸：

• 7 个项目 → 128 个可能的组合
• 10 个项目 → 1 024 种组合
• 15 个项目 → 超过 32,000 种组合

任何管理团队、研讨会或 Excel 模型都无法有效评估如此多的备选方案。 这就是直觉失灵的地方。这就是直觉失灵的地方--即使是非常有经验的决策者。

预算很少过少，而是分配不当

预算短缺的神话

当投资回报率不足时，一个常见的反射是："我们需要更多预算"。 但实际上，预算很少是瓶颈。更常见的情况是预算分配不合理。

• 根据历史情况更新预算
• 政治性强的项目被优先考虑
• 现行措施不再受到质疑
• 新项目的启动是对替代项目的补充，而不是取而代之

通过重新部署提高投资回报率

最有效的投资回报率措施之一不是增加预算，而是重新分配预算：

• 项目更少，但组合更有效
• 明确优先事项，而不是广泛分散
• 有意取消一些系统性影响不大的措施

经验表明，仅通过更好的分配，就可以将总体影响提高 20%至 60%。 无需额外投入一欧元。

加权：被低估的提高投资回报率的关键

隐性加权--看不见的偏差

每项决策都以权重为基础。问题不在于权重的使用，而在于权重的使用通常是隐性的、 问题不在于使用了权重，而在于权重通常是在无意识的情况下隐性使用的。

• 短期效果比长期效果更受重视
• 看得见的项目受到青睐
• 风险被压制或泛化
• 战略目标依然抽象

作为专业化的明确权重

当权重明确时，投资回报率会增加：

• 有意识地权衡收益、风险、时间、战略和资源
• 标准具有可比性和一致性
• 决策变得易于理解和验证

思考方案：为什么稳定的投资回报率比最大的投资回报率更重要？

一个投资回报率 "的谬论

许多商业案例都使用单一的预期投资回报率值。这意味着确定性、 而实际上却存在不确定性。

只有在最佳假设条件下才有效的投资回报率在战略上毫无价值。

将稳健性作为新的目标值

从专业角度提高投资回报率意味着要在多种情况下对决策进行审查 并倾向于即使出现偏差也能保持稳定的解决方案。

不决策：隐形的投资回报率杀手

延误、并行项目和缺乏优先次序会带来实际成本： 被占用的资金、受阻的资源和损失的时间。

许多成功提高投资回报率的方法并不是采取新措施、 而是通过减少、简化和明确 "不 "的决定。

人工智能作为投资回报率的杠杆：不是加快工作速度，而是做出更好的决策

人工智能提高投资回报率主要不是通过自动化，而是通过系统计算复杂决策的能力、 而是通过系统计算复杂决策情况的能力。

• 同时评估多个选项
• 考虑依赖关系
• 在预算和资源限制条件下进行优化

第一次可以计算投资回报率，而不是讨论投资回报率。

结论：如何真正提高投资回报率

如果企业不再仅仅在项目中寻找投资回报率，而是在决策系统中开始优化投资回报率，那么投资回报率就可以持续提高。 只在项目中寻找投资回报率，而是开始在决策系统中优化投资回报率，那么投资回报率就可以持续提高。

• 优化项目组合而非单个项目
• 优化预算而不是扩大预算
• 明确权重而不是隐含权重
• 计算方案而不是相信假设
• 将不决策视为成本
• 利用人工智能优化决策

当今的投资回报率不是缺乏想法，而是缺乏经过深思熟虑的决策。

常见问题 - 有关提高投资回报率的常见问题

投资回报率究竟是什么意思？

投资回报率（ROI）描述的是投入的资本与产生的经济效益之间的关系。 与由此产生的经济效益之间的关系。它显示了投资 产生价值的效率。

为什么许多公司的投资回报率达不到预期？

因为决策往往是孤立的、线性的，没有考虑到相关性、 替代方案和机会成本。投资回报率的最大损失不 不是在项目中，而是在几个决策的相互作用中。

为了提高投资回报率，仅仅降低成本就够了吗？

不。削减成本通常只能产生短期效果。可持续的投资回报率是通过更好地 要实现可持续的投资回报率，就必须更好地分配预算，优先采取有效措施，消除低效组合。 组合。

为什么组合思维对提高投资回报率至关重要？

因为投资回报率不是在单个项目中实现的，而是在整体组合中实现的。 只有项目、时间和资源的最佳组合才能产生最大的影响。 最大效果。

计算投资回报率时有哪些典型错误？

最常见的错误包括孤立的单个项目分析、遗漏机会成本、不切实际的 机会成本、不切实际的假设、没有进行方案计算以及隐含的、不透明的权重、 不透明的权重。

权重对提高投资回报率有什么作用？

加权使目标冲突清晰化。收益、风险、时间、战略和资源变得 具有可比性。没有明确的权重，就会扭曲优先次序，做出次优决策。 次优决策。

为什么理论上的高投资回报率并不自动就是好的？

只有在理想的假设条件下才有效的投资回报率是不稳定的。与战略相关的 是在不断变化的条件下仍然可行的决策。 稳健性比最大化更重要。

非决策如何影响投资回报率？

非决策会占用资金、资源和时间。延误和并行项目 造成实际成本，这些成本很少可见，但却大大降低了投资回报率。

人工智能如何为提高投资回报率做出具体贡献？

人工智能可以在人类决策能力达到极限时提供帮助： 人工智能可以在人类决策能力达到极限的情况下提供帮助：同时有许多选择、复杂的依赖关系和有限的预算。 它可以系统地评估投资组合，并确定最佳组合。

人工智能是否能取代管理决策？

人工智能不会取代责任。它计算决策选项、 使效果透明化，并支持管理人员 做出有理有据的决策。

人工智能支持的投资回报率优化是否只对大公司有用？

在预算有限的情况下，效果尤其显著、 因为在这种情况下，分配不当的影响相对更大。

如何快速实现投资回报率效果？

通常是在第一次有充分依据的投资组合和决策分析之后。 最大的杠杆作用通常在于重新分配和确定优先次序、 而不是长期实施项目。

错误决策的代价有多高？

经验表明，未经计算的决策会导致 无论预算总额多少，每年都会造成 20-60% 的影响损失。

为什么投资回报率越来越被视为一个管理问题？

因为基于计算的决策是可追溯、可记录和可解释的。 它们降低了责任和声誉风险，提高了对监事会、投资者和利益相关者的透明度。 监事会、投资者和利益相关者的透明度。

持续提高投资回报率的最重要杠杆是什么？

不是更多的数据或更多的项目，而是更好的决策。 投资回报率是通过系统地计算决策而不是孤立地讨论来实现的。 而不是孤立地讨论。

卡多舒克博士的结束语

如何提高投资回报率？"这个问题已经问了几十年，但 却经常被错误地回答。关键的错误在于假设投资回报率可 的假设。

从数学和系统的角度来看，投资回报率不是在项目中产生的，而是在项目之间的决策空间中产生的。 项目之间的决策空间。这正是依赖性和限制产生影响的地方、 传统模式无法捕捉的时间因素和相互冲突的目标。

我们今天看到的不是缺乏数据、想法或直觉，而是缺乏经过深思熟虑的决策。 缺乏经过深思熟虑的决策。一旦同时存在多个行动方案，复杂性就会超过人类能力的极限、 复杂性就会超过人类决策能力的极限。

因此，只有在决策系统化的情况下，才能持续提高投资回报率、 以组合为导向，并在实际限制条件下进行计算，才能持续提高投资回报率。不是理论上的 而是作为决策的实用基础。

现代决策智能正是这样实现的：它将战略思维与数学精度相结合。 现代决策智能正是这样实现的：它将战略思维与数学精度相结合。人们确定目标、优先事项和指导方针--系统进行计算。 系统进行计算。

因此，投资回报率不是希望或经验的结果，而是可计算的效果。 可计算的效果。

伊戈尔-卡多舒克博士
首席科学家兼决策逻辑开发者