BỐN
QUI TẮC VÀ BỘ LỌC
Các qui tắc dành cho sự tuân thủ của kẻ ngu
ngốc và chỉ dẫn của kẻ khôn ngoan.
-
David Ogilvy (Giám đốc quảng cáo, 1911 – 1999)
Điều gì có thể
giúp chúng ta tránh khỏi các vấn đề và hành động theo chỉ dẫn khi ra quyết định?
Dựa trên tri thức về thực tế và tình huống cá nhân, chúng ta nên xây dựng vài
qui tắc “điều gì cần làm” và “điều gì cần tránh”.
Charles Munger
đưa ra một ví dụ về một qui tắc:
Bất kỳ lúc nào ai đó mời bạn bất kỳ cái gì
có tỷ lệ hoa hồng lớn và một quyển quảng cáo 200 trang, đừng mua nó. Nói chung,
bạn sẽ sai lầm nếu bạn áp dụng “Qui tắc của Munger”. Tuy nhiên, trong suốt cuộc
đời, bạn sẽ ngẩng cao đầu trên đường dài – và bạn sẽ mất nhiều trải nghiệm
không vui vẻ có thể làm giảm tình yêu của bạn với người đồng hành.
Một qui tắc khác
từ Benjamin Franklin: “Áp dụng cần mẫn cho bất kỳ việc kinh doanh nào tôi nắm
trong tầm tay, và không làm chuyển hướng suy nghĩ của tôi khỏi công việc kinh
doanh bởi những dự án làm giàu chóng vánh ngu ngốc; vì sự cần mẫn và kiên nhẫn
là những phương tiện chắc chắn nhất của sự giàu có.”
Các qui tắc khác
có thể là, “Tránh xa khỏi thứ tôi không hiểu hoặc không thể định lượng hoặc
không làm việc. Chỉ làm ăn với người tôi tin tưởng.”
Warren Buffett
cung cấp cho chúng ta hướng dẫn về cách chiến thắng trong bảo hiểm, cũng áp dụng
cho các lĩnh vực khác nữa:
Cái cần tính toán trong ngành kinh doanh này
là kỷ luật bảo lãnh. Kẻ thắng là người tuân thủ không bao giờ sai ba nguyên tắc
chính:
1.
Họ chỉ
chấp nhận những rủi ro mà họ có khả năng đánh giá rõ ràng (trong phạm vi năng lực
của họ) và, sau khi đã đánh giá tất cả những yếu tố liên quan gồm cả kịch bản mất
mát nơi xa xôi, vẫn mang lại hy vọng có lợi nhuận. Các nhà bảo hiểm bỏ qua các
cân nhắc về thị phần và lạc quan khi mất vụ kinh doanh vào tay các đối thủ thường
mời chào mức giá hay các điều kiện chính sách ngu ngốc.
2.
Họ giới
hạn việc kinh doanh họ chấp nhận bằng cách đảm bảo, họ sẽ chịu đựng không tập hợp
các thua lỗ từ một vụ đơn lẻ hay từ các sự kiện liên quan có thể đe dọa khả
năng thanh toán. Họ không ngừng tìm kiếm quan hệ có thể giữa các rủi ro có vẻ
không liên quan.
3.
Họ
tránh những vụ kinh doanh có rủi ro về đạo đức: Dù tỷ lệ là thế nào đi nữa, cố
lập hợp đồng tốt đẹp với những kẻ tồi tệ sẽ không đi đến đâu. Trong khi hầu hết
người giữ khế ước và khách hàng đều đáng kính trọng và đạo đức, làm ăn với số
ít các ngoại lệ thường đắt đỏ, đôi khi cực kỳ đắt đỏ.
Tôi biết chi tiết của hầu hết mọi chính sách
mà Ajit [Ajit Jain] đã viết… và không bao giờ, dù chỉ một cơ hội riêng lẻ, tôi
từng nhìn thấy anh ta phá vỡ bất kỳ điều gì trong ba qui tắc bảo lãnh trên. Kỷ
luật đặc biệt của anh ta, tất nhiên, không loại bỏ hết thua lỗ; tuy nhiên nó
ngăn chặn những thua lỗ ngu ngốc. Và đó là chìa khóa: Chỉ trong trường hợp đầu
tư, các nhà bảo hiểm tạo ra kết quả xuất sắc trong dài hạn về cơ bản sẽ tránh
những quyết định khờ dại, hơn là làm vài vụ chói sáng.
Bộ lọc
Chúng ta thực sự có thể nói không trong 10
giây hoặc như vậy tới 90% + tất cả những thứ đi cùng vì chúng ta có bộ lọc.
-
Warren Buffett
Bộ lọc (hay sự
sàng lọc) giúp chúng ta phân loại ưu tiên và tính toán những gì có ý nghĩa.
Khi chúng ta biết
chúng ta muốn gì, chúng ta cần tiêu chí để đánh giá các lựa chọn thay thế. Hãy
hỏi: Điều gì là yếu tố quan trọng nhất (và có thể biết được) sẽ khiến tôi muốn
đạt được hay tránh đi? Tiêu chí phải dựa trên bằng chứng và có thể tiên đoán hợp
lý, ví dụ, chúng ta phải làm tốt hơn nếu may mắn dựa vào chúng. Hãy cố sử dụng
càng ít tiêu chí càng tốt để đánh giá. Sau đó hãy phân hạng chúng theo tầm quan
trọng và sử dụng chúng như các bộ lọc. Thiết lập các ngưỡng cho quyết định theo
cách tối thiểu hóa khả năng cảnh báo sai và nhầm lẫn (trong đầu tư, chọn một vụ
đầu tư tồi hay nhỡ mất một cơ hội đầu tư tốt). Hãy xem xét hậu quả của sai lầm.
Ví dụ, trong y học, một ngưỡng phụ thuộc vào các yếu tố như sự thịnh hành của
điều kiện, mức độ nghiêm trọng của nó, sự sẵn có của các thước đo đúng, và chi
phí tình cảm và tài chính nếu cảnh báo sai.
Các bản ghi tội phạm và tù đày trong quá khứ
đáng tin hơn hơn các chuyên gia tội phạm học tiên đoán thành công bằng lời nói.
Các nghiên cứu
cho thấy trong một số lĩnh vực, khi dựa trên vài bằng chứng, một qui trình tiên
đoán gồm một số nhỏ các biến liên quan dựa trên máy móc càng nhiều sẽ càng tin
cậy hơn những tiên đoán của các chuyên gia được đào tạo và có kinh nghiệm. Điều
đó được minh chứng trong việc chuẩn đoán các điều kiện y tế, tiên đoán hiệu quả
giáo dục hàn lâm, xác định tỷ lệ cược trong cờ bạc, vay nợ và rủi ro tín dụng.
Tại sao nó làm việc tốt hơn? Vì con người chúng ta không phải lúc nào cũng nhất
quán. Như chúng ta nhìn thấy, kinh nghiệm hiện tại, các đề xuất, hoặc thông tin
hiện ra thế nào có thể tác động tới chúng ta. Hãy thêm giới hạn tự nhiên này của
chúng ta vào để ghi nhớ, chú ý và xử lý.
Nhiều thông tin
không có nghĩa chúng ta sẽ làm tốt hơn. Đôi khi quá nhiều thông tin lại thành
vô dụng và rối loạn.
Một người bị đưa vội vào bệnh viện vì đau
tim. Bác sỹ cần quyết định liệu nạn nhân nên được điều trị như bệnh nhân rủi ro
cao hay rủi ro thấp.
Tiêu chí không
phải số nhiều hay phức tạp. Cố giáo sư thống kê Leo Breiman và các đồng nghiệp
tại đại học California, Berkeley, đã phát triển một phương pháp phân loại các bệnh
nhân bị bệnh tim có rủi ro cao chỉ sử dụng tối đa 3 biến. Huyết áp, tuổi và sinus
tachycardia (tim nhịp nhanh xoang - tim đập nhanh).
Nếu huyết áp tâm
thu tối thiểu của bệnh nhân trong vòng 24h đầu tiên dưới 91, anh ta sẽ được
phân loại là rủi ro cao ngay lập tức. Nếu không, biến số thứ hai là tuổi. Nếu bệnh
nhân trên 62.5 tuổi, một biến số nữa là sinus tachycardia – cần để phân loại
anh ta ở nguy cơ cao hay thấp. Nếu bệnh nhân xuất hiện sinus tachycardia, anh
ta được phân vào nhóm nguy cơ cao. Do đó, bác sỹ cần trả lời 3 câu hỏi Có –
Không để ra quyết định. Phương pháp này có độ chính xác cao hơn các phương pháp
phân loại thống kê phức tạp khác trong phân loại bệnh nhân bị tim nguy cơ cao.
Trong hội thảo
báo chí năm 2001, khi Warren Buffett được hỏi ông đánh giá ý tưởng kinh doanh mới
như thế nào, ông nói ông sử dụng 4 tiêu chí như bộ lọc:
-
Tôi có hiểu được nó không? Nếu nó thành công đi
qua bộ lọc này,
-
Có vẻ nó có loại lợi thế cạnh tranh bền vững nào
đó chứ? Nếu nó trót lọt đi qua bộ lọc này,
-
Bộ máy quản lý là những người có khả năng và
trung thực chứ? Nếu nó tiếp tục qua được bộ lọc này,
-
Giá có được không? Nếu lại qua được bộ lọc,
chúng tôi sẽ viết séc.
Warren Buffett
muốn nói gì khi bảo “hiểu nó”? Có thể tiên đoán: “Định nghĩa của chúng ta về hiểu
biết là suy nghĩ rằng chúng ta có một xác suất hợp lý để có khả năng đánh giá
việc kinh doanh sẽ ở đâu trong 10 năm tới.” Ông tiếp tục:
Cách duy nhất chúng tôi biết kiếm tiền như
thế nào là thử và đánh giá các việc kinh doanh. Và nếu chúng tôi không thể đánh
giá một công ty thép carbon, chúng tôi sẽ không mua nó. Không có nghĩa là nó
không phải là vụ mua bán tốt. Không có nghĩa là nó sẽ không bán nổi phần lẻ giá
trị của nó. Chỉ có nghĩa là chúng tôi không biết đánh giá nó thế nào. Nếu chúng
tôi không thể đánh giá ý nghĩa của việc đổ tiền vào một nhà máy hóa chất hay thứ
gì đó ở Brazil, chúng tôi sẽ không làm điều đó…
Chúng tôi hiểu sản phẩm. Chúng tôi hiểu nó
làm gì cho con người. Chúng tôi chỉ không biết [giá trị kinh tế của nó sẽ thế
nào] trong 10 năm tới… Bạn có thể hiểu về thép. Bạn có thể hiểu việc xây nhà.
Nhưng nếu bạn nhìn vào một chủ đầu tư thi công nhà và cố nghĩ xem giá trị kinh
tế của họ sẽ ở đâu trong 5 hay 10 tới, đó là một câu hỏi khác. Đó không phải là
câu hỏi về hiểu biết một sản phẩm họ làm ra, phương tiện để họ phân phối nó – tất
cả các dạng như vậy – đó là khả năng tiên đoán về tính kinh tế của tình hình 10
năm nữa.
Hãy lấy một ví dụ
trong đó chúng ta sẽ kết hợp qui tắc và bộ lọc. Thực tế thường cho thấy một
nguyên nhân của các vấn đề là “sai người”. Qui tắc do đó có thể là: “Tránh những
người có phẩm chất thấp”. Kết quả, bộ lọc có thể là: “Bản ghi theo dõi và các đặc
điểm nhân cách tốt.” Sau đó chúng ta tìm kiếm bằng chứng và hỏi các câu hỏi được
thiết kế để trả lời câu hỏi: “Cá nhân này được cho điểm cao hay thấp?”.
Loại bỏ
Loại bỏ là người
bảo vệ vĩ đại cho sức lực. Ví dụ, hãy làm nghĩa vụ chứng minh các phát biểu ngược
lại với những ý tưởng khoa học cơ bản. Hãy loại bỏ những tình huống có thể khiến
đau thương, loại bỏ những thứ không quan trọng hoặc không thể biết, những thứ
không thể xảy ra hay không thể đạt được, những thứ không thể được tiên đoán hay
được giải thích hữu dụng, những thứ không thể kiểm nghiệm, những thứ đã bị bác
bỏ, các quyết định dễ dàng, các giả thiết sai, những thứ chúng ta không thể làm
gì hoặc những vấn đề chúng ta không có thẩm quyền quyết định.
Khoa học làm việc
bằng cách loại bỏ. Để tránh chết chìm trong các quan sát hay thí nghiệm nghèo
nàn thông tin, các nhà khoa học đã nghĩ trước về những gì quan trọng nhất và
quyết định nhất thí nghiệm có thể cho ra: Chúng ta đang cố đạt được hay chứng
minh cái gì? Và chúng ta đạt được kết cục đó như thế nào? Điều gì không thể xảy
ra? Theo cách này, họ giảm các khả năng xuống. Nó tương tự những gì Warren
Buffett nói với chúng ta trong Phần Một – loại bỏ các khả năng và chỉ đi vào
vài cái có cơ hội thành công. Hãy tìm kiếm những thứ chắc chắn làm giảm các khả
năng xảy ra.
Phương pháp Danh mục kiểm tra (Checklist)
Các danh mục kiểm tra buồng lái tàu bay của
hàng không được kiểm tra lại trong nỗ lực đảm bảo mỗi danh sách cung cấp một
phương tiện nhắc nhở phi hành đoàn, ngay trước khi cất cánh, rằng tất cả các mục
quan trọng thiết yếu đối với sự an toàn của chuyến bay được hoàn thành.
-
Ban An toàn giao thông Quốc gia, 1969
Năm 1987, chuyến bay 255 của hãng Northwest
Airlines bị rơi ngay sau khi cất cánh. Toàn bộ 155 người trên khoang trừ một
người đã thiệt mạng. Một báo cáo liên bang kết luận rằng nguyên nhân chắc chắn
của tai nạn là lỗi của phi hành đoàn đã sử dụng danh mục kiểm tra của taxi để đảm
bảo cánh đã mở rộng khi cất cánh. Đóng góp vào tai nạn là sự vắng mặt của nguồn
điện cho hệ thống cảnh báo khi máy bay cất cánh, có thể đã không cảnh báo phi
hành đoàn rằng chiếc máy bay chưa được cấu hình sẵn sàng cho cất cánh.
Hãy sử dụng phương
pháp danh mục kiểm tra. Đi cùng với các công cụ khác, chúng giúp chúng ta giảm
nguy cơ gây hại. Hãy tập trung vào các mục quan trọng. Nếu chúng ta không kiểm
tra chúng, chúng ta có thể bị nguy hiểm. Các phi công gọi đó là “những mục chết
người”.
Charles Munger đề
xuất sử dụng các mô hình trong một loại hình danh mục kiểm tra:
Nói chung, tôi nghĩ bạn cần các mô hình tư
duy – và cái tôi gọi là phương pháp danh mục kiểm tra – trong đó, bạn lấy một
danh sách có giá trị các mô hình và dò từ trên xuống dưới: “Nó đây à? Cái đó ở
đâu?” v.v… Giờ nếu có hai hay ba mục rất quan trọng không có trong danh mục kiểm
tra của bạn – à, nếu bạn là một phi công máy bay, bạn có thể rơi. Tương tự như
vậy, nếu bạn cố phân tích một công ty mà không sử dụng một danh mục kiểm tra đầy
đủ, bạn có lẽ sẽ có một vụ đầu tư rất tệ.
Vài vấn đề cần
suy nghĩ về nó khi thiết kế các danh mục kiểm tra:
-
Các vấn đề khác nhau cần những danh mục kiểm tra
khác nhau.
-
Một danh mục kiểm tra phải chứa từng mục thiết yếu
cần thiết cho “sự an toàn” và tránh “các tai nạn”, vì thế chúng ta không cần phụ
thuộc vào trí nhớ để ghi nhớ những mục cần kiểm tra.
-
Có thể sử dụng dễ dàng và dễ dùng.
-
Phù hợp với thực tế.
Đóng góp vào vụ tai nạn là sự quá phụ thuộc
của cơ trưởng vào hệ thống lái tự động.
Tránh việc quá
phụ thuộc vào các danh mục kiểm tra. Chúng đôi khi đưa ra cho chúng ta một ý
nghĩa an ninh sai. Các danh mục kiểm tra vẫn làm việc tốt ngay cả khi những thứ
có thể xảy ra đều có thể nhìn ra trước đó. Nhưng đôi khi điều không mong muốn vẫn
xuất hiện. Một mục không được đề cập có thể là nguyên nhân cốt lõi của vấn đề.
Làm theo các qui
tắc, các bộ lọc và danh mục kiểm tra được thiết lập trước đó thường có ý nghĩa
hơn làm theo cảm xúc thuần túy. Nhưng chúng ta không thể có quá nhiều qui tắc,
bộ lọc hay các mục mà không suy nghĩ. Chúng ta phải luôn hiểu rõ những gì ta
đang cố gắng hoàn thành.
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét