方法论|结构性思维：解决复杂问题的方法论 | 商学院观察( 二 ) 问题|因素|思维|结构性|财务

如果比较一下成功的企业和失败的企业，成功的国家和失败的国家，我们不难看到失败是常态，成功往往是个例。为什么成少败多？复杂的事情要正确处理是件不容易的事情。
结构性思维是解决复杂问题的一个有效方法论。什么是结构性思维？
首先，结构性思维一定是跨学科、多维度的。为了解决现实生活中的经济问题，从理论基础上讲，结构性思维要求我们对所有对经济活动有一定影响的学科都有所了解。这里就包括经济学、心理学、社会学、政治学、国际关系、理学、工学、战略、组织、运营、财务、金融、营销、IT等。
所以，结构性思维的第一个要求就是知识面要广，太“专”的专家是无法负起解决复杂问题的主导责任的，只能是个帮手。
一个公司的会计，帐记得再准确，离CFO也有很大距离，因为他不知道手里的账本和财务的其它职能之间的关系。 CFO财务水平再高，离CEO也有一定距离，因为他不是到财务和整个公司其它职能部门之间的关系。公司里越高的决策者，需要越广的知识面。最复杂的问题，需要经济学家、哲学家、政治家来解决。
这么多学科知识，每门细挖起来信息量都极其庞大，一个人怎么可能掌握呢？这里的第二步就是需要在学习每一门科目的过程中，取其精华、去其糟粕，把重要的、结构性的知识点保留下来，同时把次要的、特殊性的知识点忘掉。
为什么要把学到的知识忘掉？原因很简单，人脑的存储和运算能力是有限的，我们要记住一些事情、处理一些事情，就必须通过忘掉其它的事情，腾出精力和存储空间。不能忘记没有用的东西就不能记住有用的工具。这个过程是一个抽象的过程，是一个把书变薄的过程。
就像经济学，抽象到一定程度，可以说有宏观经济学、微观经济学；如果继续抽象下去，到了最抽象的程度，实际就是一个数学问题：如何在资源有限的情况下追求最大化？至于追求的是什么，资源都有哪些，要具体情况具体分析。
有了每一种学科带来的结构性知识点，我们在第三步就需要把所有这些知识点都关联起来，建立一个“超结构” 。在这个过程中，我们会发现学科之间实际有很大的相关性，很多重要的知识和发现，同时会作用在很多学科里。
比如，博弈论是经济学的一种基础理论，但同时在政治领域可以广泛应用，可以用来讨论党派之间的竞争；也可以用在国际关系领域，用来分析大国博弈、军备竞赛；最后，还可以用到公司的战略思考上，用来分析和竞争对手的各种博弈可能性。所以，在建立超结构的过程中，博弈论的要点就是一个基础的结构性知识点，而各个学科的独特知识只需要留作备注，现在可以忽略不计。
一旦建立起这个超结构，就需要时刻把它拿出来应用。遇到任何大的、小的挑战，都应该把超结构拿出来过一遍。
这样做好处很大。一方面可以巩固超结构在头脑中的新鲜度，时刻可以做出快速反应；另一方面，运用超结构可以保证我们看问题的全面性、和准确性；最后，我们建立的超结构不可能全面，或完全正确，通过对新问题、新挑战的应对，我们可以找到超结构中的偏差和漏洞，反过来修正超结构。
这个过程实际上和人工智能系统非常相似：算法的开始是过往的经验知识，或通过对实验数据进行机器学习建立起来的一个模型；然后我们把初始算法拿到实践中去检验，通过实践中的数据我们可以修正、提高算法的准确度和稳定性，让后再拿到实践中去，依次类推，无限循环。