Что такое эвристика?
Эвристика - это метод решения проблем, использующий ярлыки для создания достаточно хороших решений с ограниченным сроком или сроками. Эвристика является гибкой техникой для быстрых решений, особенно при работе со сложными данными. Решения, принятые с использованием эвристического подхода, не обязательно могут быть оптимальными. Эвристика происходит от греческого слова, означающего «открывать».
Понимание эвристики
Цифровые технологии разрушили все отрасли, включая финансы, розничную торговлю, медиа и транспорт. Вдруг однажды типичные ежедневные занятия устарели. Чеки зачисляются на банковские счета, не посещая местный филиал, продукты и услуги приобретаются через Интернет, а еда на вынос доставляется через приложения для доставки продуктов питания. Технология создает данные, которые все чаще распределяются между различными отраслями и секторами, и профессионалы в любой отрасли могут найти работу с кучей сложных данных для решения проблемы. Эвристические методы могут помочь в сложности данных, учитывая ограниченное время и ресурсы.
Ключевые вынос
- Эвристика - это методы быстрого решения проблем, которые дают результат, достаточный для того, чтобы быть полезным, учитывая временные ограничения. Инвесторы и финансовые специалисты используют эвристический подход для ускорения анализа и принятия инвестиционных решений. Эвристика может привести к плохому принятию решений на основе ограниченного набора данных, но скорость принятия решений может иногда компенсировать недостатки.
Зачем использовать эвристику?
Эвристика облегчает своевременные решения. Аналитики в каждой отрасли используют эмпирические правила, такие как интеллектуальные догадки, метод проб и ошибок, процесс исключения, прошлые формулы и анализ исторических данных для решения проблемы. Эвристические методы упрощают и ускоряют процесс принятия решений за счет коротких путей и достаточно хороших вычислений.
Недостатки использования эвристики
Есть компромиссы с использованием эвристики, которые делают подход склонным к предвзятости и ошибкам в суждении. Окончательное решение пользователя может не быть оптимальным или лучшим решением, принятое решение может быть неточным, а выбранные данные могут быть недостаточными, что приводит к неточному решению проблемы. Например, подражатели-инвесторы часто имитируют модель инвестирования успешных инвестиционных менеджеров, чтобы избежать самостоятельного исследования ценных бумаг и связанной с ними количественной и качественной информации.
Используя эвристический подход, лежащий в основе прошлых результатов, инвесторы-подражатели надеются, что формулы, используемые этими менеджерами, будут постоянно приносить им прибыль, но это не всегда так. Например, крах Valeant Pharmaceutical International стал шоком для инвесторов, когда компания увидела, что ее акции упали на 90% с 2015 по 2016 год. Valeant была акцией, находящейся в портфелях многих менеджеров хедж-фондов и их копирующих инвесторов.
Репрезентативность эвристики
Популярный метод быстрого решения проблем - эвристика репрезентативности. Репрезентативность использует умственные сокращения для принятия решений на основе прошлых событий или черт, которые являются репрезентативными или похожими на текущую ситуацию. Скажем, например, Fast Food ABC расширила свою деятельность в Индии, и ее цена на акции взлетела. Аналитик отметил, что Индия является прибыльным предприятием для всех сетей быстрого питания. Поэтому, когда Fast Food XYZ объявил о своем плане изучения индийского рынка в следующем году, аналитик не терял времени, давая XYZ рекомендацию «покупать».
Несмотря на то, что его быстрый подход позволил сохранить обзор данных для обеих компаний, это, возможно, было не лучшим решением. XYZ может иметь еду, которая не привлекательна для индийских потребителей, что показало бы исследование. Другие распространенные эвристические подходы к принятию решений и решению проблем включают смещение доступности, привязку и корректировку, эвристику знакомства, смещение назад и наивную диверсификацию.
