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那这其实就是一个因果关系的判断。因果关系的判断其实也可以用科学的方法来做，原来大家可能很多时候是凭感觉，但在数字化时代，因为有太多的数据，你可以用算法，用数据，可以把你的这个角色做得更好。

Q：刚才机器学习识别财务造假案例的模型，在不同国家的上市公司的造假比率和监管发现造假比率及财务制度、管理政策不同，对造假模型适用影响会有不同吗？

答：会有不同的影响是肯定的，比如在我讲的案例当中，用的是美国的数据，美国的预测。

如果在中国遇到这个情况，这个美国的模型，你能不能照搬过来就用？

如果你懂机器学习的话就知道这肯定不现实。因为模型就像机器，机器到了新的环境，你需要调试才行，你不调试直接用这个机器的话，可能会有很多的杂音，那这样的话，你用这台机器的效果就不好。

其实你在一个新的环境，即使原来模型的理念可以用，你还是要有一个调试的过程。

当然像有一些环境下，比如说一些新兴市场，很多财务造假永远不会被发现，但是它却存在，作为一个商业公司，你需要跟别人打交流，尽管这个造假永远可能不见天日，但对你的角色还是有很大影响。

这时候，我们机器学习模型的方法和理念也许就不能适用，因为我们这个方法是基于财务造假最终是会被挖掘出来的假设。

假如造假永远不被挖掘出来的话，你的算法就不能按照这种方法做，你就要采纳不同的方法。

这就变成了另外一个研究的课题，有一些学者也在研究，包括我自己在内，我们也在探索，如何把财务造假这个模型在新兴市场中做一个研发，来解决财务造假的问题。

Q：请问老师，您刚才提到的数据专家和智能管理都需要人来实现，您如何看待当今的组织设计？请给一些建议。

答：我今天的讲座，可能组织层面讲得比较少。从管理理论框架的角度来讲，人是在组织底下去运作，其实人的变化，也相当于是组织的变化。

比如刚才我在讲座里讲到文化的变革，数字化所需的文化和20世纪管理所需的文化是很不一样的。

因为现在这个时代，我们强调要快，要创新，尤其在数字化时代的创新，跟之前的创新是很不一样的。

在这种情况下你的组织设计就变得非常重要。我认为是八仙过海各显神通，没有千篇一律的方法，每个企业都需要根据自己独特的地方进行设计，组织的设计本身就具备创新。

关键是大家的目标是一致的，我们最后要把组织的效率给挖掘出来。你如何达到这样的效率？那就是八仙过海，各取所长。

不同组织的创新，有很多可能我们还没有看到，包括我自己也在思考，尽管这个理论很清楚，但"药引"是什么？

例如你看病给你一副药，你肯定需要药引，才可以有效。

组织的变革也是同样的道理，有些地方你动一动，能触及全身，说不定你的变革就会变得很通畅。关键是每个决策者、领导自己去体会，多交流。

*文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。

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