最終決策的三個步驟#

腳本／行動矩陣完成、定性與定量評價都做好後，就要從所有替代方案中選出最佳解決策略。作者建議依序執行三個步驟：

1. 剔除超出容許範圍的解決策略
2. 思考環境腳本各狀況的發生機率
3. 考慮風險與報酬，再選擇行動

Step 1：剔除超出容許範圍的方案#

先確認各方案的最壞狀況#

回到下雨案例，三個行動在最差腳本下的分數：

• 帶折疊傘 → 30 分（強風暴雨腳本下）
• 帶大雨傘 → 40 分（強風暴雨腳本下）
• 帶雨衣 → 50 分（小雨腳本下）

比對「容許範圍」#

原始課題是「不被雨淋濕」——若「被淋濕」就是超出容許範圍的風險。

• 在強風暴雨腳本下，帶折疊傘幾乎必濕 → 帶折疊傘應被剔除

看的不是期望值，而是最壞狀況下能不能接受。再好的期望報酬，若包含無法忍受的結果，就不能冒。

例外：發生機率極低的風險可納入可忍受範圍#

搭飛機是典型例子：

• 墜機幾乎必死無疑 → 一般來說不能忍受
• 但飛機是安全性最高的交通工具之一，墜落機率極低 → 大家仍依需求搭乘

即使風險本身無法忍受，只要發生機率微乎其微，實務上可以納入可忍受範圍。

但腳本中列出的都是「有可能發生」的情況#

作者用「俄羅斯輪盤式的機率」比喻：左輪手槍裝一顆子彈，轉輪後輪流朝自己扣扳機——六分之一 的死亡機率。無論獎金多誘人，精神狀態正常的人都不會玩。

如果你把一個腳本寫進了分析，就表示你認為它可能發生。不能在事後用「機率很低」當藉口，硬把超出容許範圍的風險留在選項中。

Step 2：設定環境腳本的發生機率#

基於證據，粗略即可#

世上沒有能完美計算發生機率的方程式。只能根據——

• 過去的統計
• 分析者的專業意見

——設定最有說服力的機率。重點原則：

• 論據明確：機率要有理由支撐
• 不執著於微小差異：30% vs. 32% 不值得討論；30% vs. 60% 才有意義
• 總和等於 100%

避免主觀偏見#

設定機率時最大的敵人是「我希望它這樣發生」的主觀成見。過度樂觀是最常見的陷阱。

預防之道：多名分析者交換意見。和腳本制作過程一樣——達成共識的過程，比機率本身是否精準更重要。

下雨案例的機率設定#

• 小雨（風弱雨弱）：30%
• 大雨（風弱雨強）：60%
• 強風暴雨：10%

Step 3：考慮風險與報酬，選出最終行動#

風險圖像（Risk profile）#

風險圖像（risk profile） 指當事者對不確定性的偏好：

• 風險愛好者：接受高波動，追求高報酬
• 風險規避者：偏好報酬普通但穩定

為了示範完整分析，重新把先前剔除的「帶折疊傘」也納入。

掌握每項策略的特徵#

帶折疊傘（高風險／高報酬）

• 最高分 95、最低分 30，差 65 分
• 加權平均：95×0.3 + 60×0.6 + 30×0.1 = 67.5 分

帶大雨傘（中風險／中報酬）

• 最高分 90、最低分 40，差 50 分
• 加權平均：80×0.3 + 90×0.6 + 40×0.1 = 82 分
• 在機率最高（60%）的大雨腳本中得分最高

帶雨衣（低風險／低報酬）

• 最高分 85、最低分 50，差 35 分（差幅最小）
• 加權平均：50×0.3 + 70×0.6 + 85×0.1 = 66 分

依風險偏好選定最終策略#

就算最後選「帶折疊傘」，也必須明白：強風暴雨機率雖只 10%，還是有被淋濕的現實可能。若這個風險超出你的容忍範圍，仍應剔除。

賭徒的選項#

還有一種「非理性風險愛好者」——賭徒：

• 可能會選「不帶任何雨具出門」
• 若腳本中沒有「不下雨」的選項（機率太低已被排除），賭徒是在沒有支撐的樂觀上賭一把
• 本書非常不建議這個行動

但若「陰天但不下雨」有現實機率，就應該寫進腳本中。相應地，「不帶任何雨具」也就應該成為可考慮的選項之一。分析的完整性決定決策的品質。

本章小結#

做決策時，依序——

1. 剔除最壞狀況超出容許範圍的方案
2. 賦予機率（論據明確、容錯粗略、避免樂觀偏見）
3. 對照風險圖像，依決策者偏好選出最終行動

這套流程能讓決策者在不確定環境下，清楚掌握自己承擔了什麼風險、換取了什麼報酬——這正是 Part 1 中「好決策要看過程」的具體化落地。