知识管理视角下企业群决策系统探析-结论

论文导读：
摘要：决策者如何整合知识和智力资源，基于更有价值的决策依据，提高群决策的效率，是企业知识管理中的重要课题。文章从知识管理视角出发，提出了企业群决策系统的概念，分析了企业群决策系统的主要特征，论述了群决策系统的一般运行过程，并分析了群决策系统中的知识管理活动。
关键词：群决策；知识管理；构成要素；特征
一、 引言
1978年度诺贝尔奖金获得者Simon H.A.教授指出“管理就是决策”；决策效率的高低以及决策的准确程度直接影响到企业的生存和发展。群决策集中了若干决策个体的智慧和知识，具有个体决策不可替代的优越性，因而群决策作为近年来决策理论研究中的一个新兴领域，引起了学者广泛的研究兴趣，并成为现阶段决策理论研究的热点和前沿。
著名经济学家哈耶克（Hayck F.A.）在《知识在社会中的运用》中首先指出，决策效率取决于决策权威和有关这种决策的重要知识匹配，并认为使决策权和知识匹配起来有两条途径：将知识传递给具有决策权的人；或将决策权传递给具有知识的人。由此可见，在企业管理过程中，群决策过程与知识管理过程是密不可分的两个重要管理活动。群体在决策制定过程中所进行的沟通和讨论，除了进行意见的交换，也伴随着知识的运动和信息的共享，因此群体决策过程本身就是一种知识学习和共享的过程。从知识管理的角度对企业群决策进行科学的界定和系统分析，对于丰富群决策理论，并为企业提供具体的群决策实施和优化措施有着重要的价值。
本文在目前已有的群决策理论研究基础上，从知识管理角度出发对企业群决策系统进行重新界定和特征分析，从企业内部知识流动和知识共享的视角分析和总结企业群决策系统的构成要素、运行过程以及基本特征，将进一步拓展群决策理论的研究视角，丰富群决策理论，为构建和优化企业群决策系统，完善企业群决策机制和知识管理机制提供一定的理论依据。

二、 知识管理视角下企业群决策系统概念界定

20世纪70年代，群决策概念就被提出，但由于群决策内部的复杂性、学科的交叉性以及学者研究的角度不同，研究中引用的术语和假设条件也不尽相同，因而形成了群决策研究的各种研究模式，国内外许多学者给出了不同的定义。群决策的概念最早是由Luce于1957年提出，他认为“群体决策问题是定义一个‘公平’的方法，集结个体的选择来达成一项社会决策”。此后又有学者运用模糊决策理论对群决策的内涵进行界定，他们认为群决策就是在对决策问题进行全面、综合地分析的基础上，根据各种规则、标准，运用模糊分析来研究决定合乎理性的群体决策。我国学者主要运用群体行为决策理论对群决策进行了界定，他们认为群决策是在由两个人或多人组成的群体中，决策成员通过交互影响，按照某种协商规则，以确定集体行动方案或选择评选对象。
从目前国内外学者对群决策的定义来看，绝大部分研究是运用群体偏好理论、行为决策理论和模糊理论对群决策过程进行描述和分析，鲜有从知识共享和知识流动的过程分析企业群决策的构成和特征。而群决策的过程和结果是通过个体独立思考、群体交流、共享信息和知识、达成共识这几个阶段来实现的。在这些阶段中，个体知识的有效获取和群体知识的整合与统一对于确定最优的群决策方案是非常重要的。群决策中的个体按照决策任务进行独立考虑、发布思考意见、共享他人的决策信息或知识、与群体其他个体互动交流、深层讨论等过程中产生的所有信息和知识，均属于知识管理的对象。因此，可以说知识管理和企业群决策系统是密不可分的。从知识共享和知识流动的角度对企业群决策系统的特征和构成进行深入剖析，将为群决策理论的研究开辟新的视角和思路。
综上所述，从知识管理的角度来看，企业群决策是由两个以上成员遵循一定的决策程序和机制，针对要企业所要解决的重要问题共同参与、共同分析、多层面沟通、共享知识资源，从而获得群体一致接受的最优化决策，实现群体增效的决策系统。知识管理视角的企业群决策不是简单的决策或员工参与决策，而是一个知识系统工程。知识系统工程是对知识进行组织管理的技术，知识管理视角下的企业群决策系统正是通过不断地对企业内外部知识和信息资源进行开发、传输、整合、利用和共享等一系列组织和管理活动，及时地获取决策的支持信息，并通过对知识的统筹规划和知识共享活动，激发各层次管理人员的创新思维，从而制定科学的管理决策。

三、 知识管理视角下企业群决策系统特征分析

1. 企业智力资源的高度整合。群决策是决策个体知识资源的有效集合。在群决策过程中，决策信息和知识的有效分享、专长知识随情境和任务变化而适应性转换、群体对决策所需新知识的交互式构建，是群决策质量的三个重要的认知保证。通过群决策系统的有效运行，决策个体在交互过程中加深了交流和认知，对成员间的任务类型更加了解，对其他决策个体所掌握的信息和专长知识进行充分有效的吸收、分享和利用，在交互过程中产生新的知识，使后续决策能有效地随情境条件及决策过程变化而相应地调整。在群体内部知识学习过程中，个体乐于吸收自身所不具备的知识，群体倾向于分享个体所独有的新知识，辅助群决策的进行，进一步优化群决策的结果。随着交互过程的持续，成员能够更好地预知其他成员的观点，从而实摘自：毕业论文摘要范文www.7ctime.com
现企业智力资源的高度整合，运用集体的智慧提高企业应变能力和创新能力。
2. 复杂性与高效率的完美结合。企业群决策系统是一个错综复杂的体系，汇集了企业各方面的专家和人才，融合了多方面的知识和信息，在决策制定的效率和准确性上比个体决策要更高，实现了复杂性与高效率的完美结合。
决策群体的复杂性包括决策群体的复杂性、决策对象的复杂性和决策过程的复杂性。群体中成员的组织归属各异，职责不同，相互间难以避免局部利益的冲突，再加之文化、习惯等等诸多因素的作用，群体在对方案进行评价时可能给出不同的意见，一定程度上会增加问题处理的难度；群决策目标通常是模糊的，没有固定模式或者程序可遵循，有时目标间存在着不可共存的矛盾性，因此不能把多个目标简单地归并为单个目标，这就增加了问题的复杂性；在整个群体决策的过程中，群论文导读：身的行动策略和决策依据。在这一过程中，个体决策成员的知识水平、知识类型、知识吸收能力和整合能力都将影响成员间交流的效果，进而影响企业群决策的结果。3.在决策成员正确领悟相应的任务之后，管理层需要根据任务的难易程度、所需知识和技术的新旧程度、任务所涉及的具体范围等因素调动相应的人员，明确涉及到的各部门和
体成员间的交互贯穿始终，这种交互作用和决策过程是以人的思维活动为核心的动态过程，人的思维活动是具有非单调性、上升性、层次性、灵活性和继承性等特点，从而使群决策过程涉及的要素更多也更为复杂。但是，群决策系统虽然涉及的因素繁多，相互关系复杂，但是它集合了企业各方面的人才以及最全面、最前沿的知识和信息，将各种可能出现的情况加以考虑，从而选择出最优的决策方案，比个体决策的准确度更高，减少了后期的更改的环节，此外，群决策系统是开放的，它能与决策环境相互作用，并能不断适应环境，对未来的发展变化有一定的预测能力。
3. 科学决策与决策的统一。群决策能够增加决策的科学性。同个体决策相比，群决策的正确率较高，误差率较小。这是因为群体比个体更加理性和客观，能够承担更多的责任。在群体决策过程中，不同个体之间可进行深入的交流和讨论，不仅能够聚集更多的信息、观点和建议，从而有更多的备选方案和选择机会，取得理想的决策结果。
更为重要的是，群体身份带给成员安全感和归属感，共同参与决策而带给成员满意感和公平感，使群体决策更加开放、，最终的决策结果更易得到接受和执行。

四、 企业群决策系统运作过程分析

一个完整的企业群决策系统应该包括企业决策任务的系统传达、决策成员对任务的沟通与领悟、企业决策智慧的系统整合、多个决策方案的评价与选择、决策方案中不同意见的整合、环境变化所导致的决策修订以及群决策效果的系统评价这七个部分。
1. 企业需要向各部门传达相关决策任务。决策任务是企业群决策系统的重要构成要素，也就是群决策系统各个阶段所要解决的主要问题。这些问题既可能是由高层管理者发现，按“自上而下”的顺序传达到企业的各个相关部门和管理层次；也有可能是从市场销售和客户服务等部门发现汇总，按照“自下而上”的顺序传达到高层管理者，经过高层管理者的分析和提炼，然后向各个部门进行传达和部署。在这一过程中，任务传达者的知识水平、知识结构、表达能力将影响到任务传达的明确与否以及决策的有效性。
2. 在了解自身的决策任务之后，企业成员需要对所传达的任务进行理解和领悟，并和相关部门进行沟通，以进一步明确自身任务的主旨，确保对任务理解的正确，并根据自身的任务初步制定自身的行动策略和决策依据。在这一过程中，个体决策成员的知识水平、知识类型、知识吸收能力和整合能力都将影响成员间交流的效果，进而影响企业群决策的结果。
3. 在决策成员正确领悟相应的任务之后，管理层需要根据任务的难易程度、所需知识和技术的新旧程度、任务所涉及的具体范围等因素调动相应的人员，明确涉及到的各部门和每个决策人员的具体任务，做到人尽其职。
4. 根据各部门之间的具体沟通与协调，各个专家成员间的信息互通等行动之后，形成多个可供选择的具体决策方案，并对各个方案进行评估，根据评估结源于：www.7ctime.com
果对每个决策方案进行排序，确定决策方案的优劣，从而选择恰当的决策方案。
5. 在经过决策矩阵对各个决策方案评分和排序后可以得到一个初步的最优方案，对这个方案，不同的部门和管理层次可能会有不同的意见，因此，在初步确定最优方案后，不能马上根据方案进行部署，而是还要进一步收集各方面的反馈信息，特别是收集来自不同方面的反对声音和反对理由，并合理分析采纳反对意见和不采纳反对意见的成本效益，从而在最短的时间内对最优方案做进一步改进，得到绝大多数人认可的、准确度高的最优方案，并根据最优决策方案加以部署，确保决策在企业各部门和各层次范围内全面实行。
6. 在最优决策方案实施的过程中，企业所面临的市场环境、国家的发展政策以及企业本身的技术条件和财务能力都在不断变化和发展，因此，企业仍需要不断地将这些变化的因素考虑到决策实施的目标和结果当中，对决策方案进行实时修改，以应对不断变化的内外部环境，保障决策按正确的方向运行。
7. 根据最初的任务目标，选择科学的评价方法，适时地对决策方案的执行情况以及与目标的相符程度进行评价，以确定方案的正确性以及决策的不足之后，总结群决策过程中的新知识和新技术，并形成文字资料进入企业的知识共享系统，为今后的决策提供更多有价值的信息。

五、 群决策系统运作过程中的知识管理活动

企业群决策系统的知识管理活动就是对与决策相关的各种原始数据和信息进行抽取、转换和加载等处理后，建立统一规范和高度共享的数据仓库，便于信息在企业各部门、各层级之间的共享与交流，为公司群决策的制定提供最基本的数据支持；在此基础上采用数据挖掘和OLAP等技术多角度分析数据，从中提取潜在的知识，实现知识的获取及创新，并对发现的知识实施进一步的整理、求精和深化，将获取或创新的知识与已有的知识经验相对比和结合，形成对知识的更新和保存，形成知识仓库，并在全公司范围内实现高度共享；随后将更新后的知识应用于企业各部门、各层级的决策任务之中，建立高效的决策支持系统，加大各部门、各层级之间的知识共享和传递，使知识能够得到最大程度的应用，从而帮助企业实现高效准确的群体决策。文章给出基于知识管理的群决策系统模型，由数据仓库管理模块、知识发现模块、知识管理模块、群决策制定模块四大模块组成。
1. 数据仓库管理模块。该模块将不同来源的、结构不一致的数据进行概括和聚集，抽取其面向决策支持的部分并加载到数据仓库中，对其实行统一管理。当需要查询时，就可以直接访问数据仓库而无需再访问其它信息源。数据仓库是知识发现的基础，是面向主题的、集成的、稳定的、随时间不断变化的数据集合，用以支持群决策的制定过程。
2. 知识发现模块。该模块是在数据仓库的基础上，运用数据分析工具，从数据中提取对决策有用的知识。模块中提供了大量知识发现引擎抽取算法，针对所要发现任务的所属类别，如分类、回归分析、聚类、关联规则等，设计或选择有效的数据挖掘法并加以实现。数据挖掘和OLAP （联机分析处理）技术是知识提取的有力工具。从数据仓库中选择的数据在知识发现引擎里得到处理，生成辅助模式和关系。对发现的模式进行解释，在此过程中，为了取得更为论文导读：
有效的知识，可能会返回前面处理步骤中的某些步骤以反复提取，从而提取出更有效的知识。测试与评价所发现的知识，对知识进行一致性、效用性处理以确保本次发现的知识不会与以前发现的知识相抵触。将发现的知识将存放到知识库中，最终以合理的方式在各部门之间进行知识共享，便于决策者对知识的理解与获取。3. 知识管理模块。上一模块提取的知识存放在知识库中，这些知识必须以一种有效的方式来进行管理，才能更好地为决策服务。经过知识生成、知识积累、知识交流和知识应用四个管理环节，以及与领域知识、员工的隐性知识、外部环境的交互，知识得到进一步的优化，以供群决策的利用。
4. 人机交互模块。群决策小组成员通过友好的人机界面，可以与决策信息系统进行交流，分析决策需求，描述和表示决策的问题，根据决策的目标在数据仓库和知识仓库获取对决策有支持作用的源数据和知识资源，建立该决策的专门数据仓库，便于群决策小组成员和参与部门有针对性地理解和分析对决策有利的数据和知识，同时对所发现的知识进行测试与评价，对知识进行一致性、效用性处理，随后将测评后的知识和测评结果存放到知识库中，进行统一管理，进一步优化，还可以用于后继的知识发现过程和知识评价，最后根据对知识的交流、理解、测评和应用，制定最优的群决策方案。
以上基于知识管理的群决策系统运行过程是一个学习、发现和修改的过程，源于：论文www.7ctime.com
步骤之间包含了循环和反复，这样可以对所发现的知识不断求精、深化，并使其易于理解。

六、 结论与展望

本文将知识管理理论与企业决策理论加以结合，从知识管理视角出发，提出了企业群决策系统的概念，阐述了知识管理视角下的企业群决策系统构建的必要性，分析了企业群决策系统的主要特征，探讨了群决策系统的关键构成要素，论述了群决策系统的一般运行过程。
随着决策理论和知识管理理论的共同发展、多学科的交叉、信息技术的应用，群体决策在管理学方面的应用逐步深入，在未来的研究中，企业群决策理论与知识转移和共享等知识管理理论的结合将更加紧密，而如何在企业管理实践中构建知识管理视角下的企业群决策系统，如何评价和改进企业群决策体统的运行绩效是未来群决策理论的一个重要研究方向。
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作者简介：王前，大连理工大学人文与社会科学学部副部长、教授、博士生导师；孙歆，大连理工大学人文与社会科学学部博士生。
收稿日期：2012-08-22。