黑天鵝、灰犀牛是什麼?差異在哪?當危機降臨,靠這3招化險為夷
黑天鵝、灰犀牛是什麼?差異在哪?當危機降臨,靠這3招化險為夷

黑天鵝(black swan)原本是指一種從未被發現的天鵝,但後來因為它的寓意: 過往重複千百遍的真理(天鵝都是白色的),只要一個反例出現就會被顛覆,而被拿來形容「從未發生過,影響卻非常劇烈的事件」 ,像是金融海嘯、川普當選、新冠肺炎。

舉例來說,次級房貸危機爆發之前,分析師會跟你說,現在買房是最好時機,利率非常低,而且根據過去幾年的經驗,未來景氣只會愈來愈好,不用擔心借錢還不了。在這個例子中,分析師幾乎沒錯,因為從他開始工作,景氣就一直是往上漲的,從未衰退,就像是天鵝一直是白色的,直到雷曼兄弟(Lehman Brothers)倒閉,債權人跟著還不出錢,股市泡沫化,分析師才知道股市是會崩盤的(發現黑天鵝),而且大蕭條還會持續數十年。

Lehman Brothers
投資銀行雷曼兄弟(Lehman Brothers)倒閉。
圖/ 截圖自Twitter

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黑天鵝不是風險,影響極大卻無法預測

《黑天鵝》作者納西姆.塔雷伯(Nassim Taleb)指出,黑天鵝效應有3項特性:

1. 稀少性: 這種事件不是不存在,只是從未發生。為什麼沒發生過?因為發生的機率太小,可能只有0.0001%,所以非常稀少。

2. 極度衝擊: 一旦發生,影響極大,像是次貸危機一爆發,股市蕭條持續十幾年。

3. 事後諸葛: 因為稀少,所以不只你沒遇過,可能連你的爸爸和爺爺也沒遇過,所以它沒辦法變成經驗。缺乏經驗,決策時就沒有資訊,因此不可能預測,不存在先見之名。想發現黑天鵝,只有在它出現後才有可能,所以是事後諸葛。

黑天鵝最常被誤用的情形,就是認為它可以被預測,但這其實是混淆了黑天鵝和風險。所謂的風險是指,過去曾經發生過的問題,變成經驗,讓人在做相似決策時,可以預測它會出現並提早防範;反之, 黑天鵝因為稀少性,是一種可能從未發生過的事件,沒有發生過,就很難想像它要怎麼發生,因此無法預估,無法預測

黑天鵝重要但不急迫,你更該擔心灰犀牛

諷刺的是,許多人辯稱黑天鵝是可以預測的,像是次級房貸發生之後,分析師紛紛表示,金融商品連業內人士都看不懂,怎麼可能不出問題?或是前美國總統唐納.川普(Donald Trump)當選,名嘴才說他的數據分析團隊很強,是致勝關鍵。 但當「真的」可以預測的風險發生時,卻沒人想要阻止。這種現象被稱為「灰犀牛(Gray Rhino)」

《灰犀牛》作者米歇爾.沃克(Michele Wucker)解釋,灰犀牛跟黑天鵝很像,都會產生劇烈的影響,但兩者相反之處在於,前者機率大、可預期,後者機率小、不可預期。然而,灰犀牛雖然機率大,可預期,但就像是人在看見一隻犀牛往你衝過來,會嚇在原地無法動彈,許多領導者雖然能看見灰犀牛,卻因為種種原因推遲決策,最終失敗。 因此沃克認為,相比黑天鵝,領導者更應該先處理灰犀牛

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圖/ Dmytro Zinkevych via shutterstock

舉例來說,氣候變遷就是典型的灰犀牛現象。微軟(Microsoft)創辦人比爾.蓋茲(Bill Gates)在新書《如何避免氣候災難》指出,化石燃料的過度排放造成溫室效應,讓地球的平均溫度上升,預估到了21世紀中葉,氣溫上升的致死率會與新冠肺炎(黑天鵝)相當。然而,即使已有眾多數據支持氣候變遷的威脅,多數龍頭企業依舊無法停止使用化石燃料。

黑天鵝會傷害所有人,比的是誰恢復更快

有一則笑話是這樣說的,兩個人到樹林裡遊玩,突然出現一隻黑熊向他們跑來。其中一人馬上跑了起來,回頭卻看見另一人在換球鞋,因此大喊「換鞋有什麼用?難道能比熊快?」換鞋的人卻說,不用跑贏熊,只要跑過你就行了。先不管出現的是黑熊、老虎或是黑天鵝,道理都是一樣的, 傷害一定會造成,你只要恢復比別人快就行了

塔雷伯在《反脆弱》裡提出,應對黑天鵝的3種方法:

1. 快速恢復: 面對黑天鵝,許多人第一時間會想把自己變得非常強硬,讓黑天鵝傷害不到你。然而,黑天鵝由於無法預測,所以傷害常常會比你想像的還要大,因此再強壯,還是會受傷。所以與其讓自己變強,不如培養恢復力,就像黏土不怕被摔碎、砸爛,因為它可以再黏回原本的樣子。

2. 減輕傷害: 在日常生活中保有餘裕,不要追求最佳、最適化。這次新冠肺炎使許多企業的供應鏈出現狀況,就是典型的例子。由於專業經理人會避免一切無效率、浪費的行為,所以不會囤積過多的存貨,生產流程也要緊密相連。但這種「完美」其實很脆弱,一旦面臨突發狀況,因為沒有多餘的時間和資源,全部行程都得往後移。如果突發狀況是黑天鵝這種擴及整個產業的事件,由於別人也沒時間和資源,就會發生大缺貨或斷鏈的現象。

半導體
圖/ shutterstock

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3. 小賭怡情: 黑天鵝帶來的衝擊極大,但這個影響可以是壞的,也可以是好的,就像塔雷伯就從金融風暴中獲利數億美金。而他的方法是槓鈴策略,指一面做出極端保守的行為,像是當公務員,一邊又極端冒險,像是投資。這裡的冒險不是把薪水全部拿去投資,而是把一小部份薪水拿去投資在黑天鵝事件上,就像塔雷伯賭金融風暴一定會爆發。如此一來,就算黑天鵝沒發生(賭100次可能不會發生1次),因為賭金小,所以不影響生活,但一旦黑天鵝出現,因為影響極大,所以投資再小,也會發生驚人增長。

延伸閱讀:
1. 一張圖找出企業的潛在危機!擬定防範策略,不怕下隻黑天鵝
2. 庫存變多,反而是好事?疫情衝擊全球供應鏈,一圖看有「韌性」的企業都怎麼做

本文授權轉載自:經理人
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

關鍵字: #疫情動態
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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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