Cognitive Bias: Thiên kiến chi phối quyết định kinh doanh

Cognitive Bias là gì?

Trong nghiên cứu judgment and decision making, cognitive bias thường dùng để chỉ những sai lệch có tính hệ thống trong phán đoán hoặc quyết định.

Từ “có tính hệ thống” rất quan trọng.

Một người nhập sai một con số trong Excel chưa chắc đang biểu hiện cognitive bias.

Nhưng nếu một nhóm liên tục đánh giá quá cao xác suất thành công của chính dự án mình đề xuất, dù lịch sử dự án tương tự cho kết quả kém hơn, ta có lý do để xem xét các cơ chế thiên kiến.

Năm 1974, Amos Tversky và Daniel Kahneman mô tả ba heuristic có ảnh hưởng lớn:

• representativeness;
• availability;
• anchoring.

Các heuristic này giúp đơn giản hóa những bài toán phán đoán phức tạp. Chúng có tính kinh tế và thường hữu ích, nhưng trong một số tình huống có thể tạo ra những lỗi có tính dự đoán được. Nguồn: Tversky & Kahneman, Science.

Đây cũng là nơi cần phân biệt hai khái niệm thường bị dùng như một.

Heuristic không phải Cognitive Bias

Heuristic có thể hiểu là một “đường tắt” nhận thức.

Bias là sai lệch có hệ thống có thể xuất hiện từ cách xử lý thông tin đó hoặc từ những cơ chế khác.

Ví dụ, việc đánh giá xác suất dựa vào thông tin dễ nhớ có thể là một heuristic.

Nếu sau khi đọc liên tục tin tức về cháy nhà máy, một CEO bắt đầu đánh giá nguy cơ cháy cao hơn rất nhiều so với các rủi ro khác chỉ vì ví dụ đó dễ nhớ, judgment có thể bị ảnh hưởng bởi availability.

Nhưng không nên suy luận:

heuristic = bias = sai.

Một người có kinh nghiệm có thể sử dụng shortcut cực kỳ hiệu quả.

Nếu mỗi quyết định đều phải được phân tích từ con số 0, con người gần như không thể làm việc.

Vấn đề quan trọng hơn là:

Shortcut này có phù hợp với môi trường hiện tại không?

Vì sao Cognitive Bias xuất hiện?

Không có một nguyên nhân duy nhất.

Thiên kiến có thể xuất hiện từ nhiều lớp khác nhau.

1. Chúng ta có giới hạn về chú ý và khả năng xử lý

Một giám đốc không thể đọc toàn bộ dữ liệu thị trường.

Một khách hàng không thể đánh giá mọi thuộc tính của 20 nhà cung cấp.

Một buyer không thể kiểm chứng từng claim trong proposal.

Con người buộc phải chọn thứ để chú ý và bỏ qua phần còn lại.

Ngay tại bước chọn thông tin, một phần quyết định đã bắt đầu hình thành.

2. Não sử dụng kinh nghiệm và shortcut

Kinh nghiệm giúp quyết định nhanh.

Nhưng môi trường mới có thể khác môi trường nơi shortcut đó được hình thành.

Một sales director từng thành công nhờ giảm giá cuối quý có thể tiếp tục dùng giải pháp đó trong nhiều năm, kể cả khi vấn đề hiện tại không còn nằm ở giá.

3. Động cơ ảnh hưởng cách chúng ta nhìn thông tin

Chúng ta không chỉ xử lý dữ liệu.

Chúng ta còn có:

• uy tín;
• trách nhiệm;
• quyền lực;
• mục tiêu;
• lợi ích;
• mong muốn đúng;
• và mong muốn tránh thừa nhận sai.

Một CEO đã công khai ủng hộ một dự án có thể gặp nhiều khó khăn tâm lý hơn khi phải kết luận:

“Chúng ta nên dừng lại.”

4. Bối cảnh thay đổi judgment

Cùng một con số có thể được cảm nhận khác nhau tùy:

• điểm tham chiếu;
• thứ tự trình bày;
• phương án so sánh;
• thông tin xuất hiện trước;
• áp lực thời gian;
• và người khác đang nghĩ gì.

Vì vậy, cognitive bias không chỉ là đặc điểm nằm “trong đầu”.

Nó thường được tạo ra bởi sự tương tác giữa:

con người × nhiệm vụ × thông tin × môi trường quyết định.

Sáu thiên kiến đặc biệt đáng chú ý trong kinh doanh

Có hàng chục nhãn cognitive bias trong tài liệu và trên Internet.

Việc thuộc càng nhiều tên bias không nhất thiết khiến quyết định tốt hơn.

Với doanh nghiệp, sáu nhóm dưới đây đủ để nhìn thấy những vấn đề rất thực tế.

1. Confirmation Bias: chúng ta thích bằng chứng đồng ý với mình

Một CEO tin thị trường Indonesia là cơ hội lớn.

Ông yêu cầu team nghiên cứu.

Team tìm thấy:

• dân số lớn;
• ngành đang tăng;
• một số đối thủ quốc tế đã vào;
• nhiều distributor tiềm năng.

Kết luận:

“Thị trường rất hứa hẹn.”

Nhưng câu hỏi quan trọng là:

Team đã tìm gì?

Nếu nhiệm vụ ban đầu là:

“Hãy tìm dữ liệu chứng minh Indonesia là cơ hội”

thì quá trình nghiên cứu đã bắt đầu với một hướng rất khác so với:

“Hãy tìm cả bằng chứng ủng hộ và bằng chứng phản bác việc vào Indonesia.”

Cognitive bias không nhất thiết nằm ở dữ liệu.

Nó có thể nằm trong câu hỏi dùng để tìm dữ liệu.

2. Anchoring: con số đầu tiên có thể trở thành điểm tham chiếu

Một nhà cung cấp báo:

4,8 tỷ đồng.

Sau thương lượng còn:

4,1 tỷ.

Khách hàng cảm thấy mình vừa tiết kiệm 700 triệu.

Nhưng một câu hỏi khác là:

4,1 tỷ có thực sự tốt so với giá trị kinh tế và các phương án khác không?

Con số 4,8 tỷ có thể đã trở thành chiếc neo khiến 4,1 tỷ có vẻ hấp dẫn hơn.

Anchoring không đồng nghĩa giá đầu tiên luôn điều khiển quyết định.

Nhưng nghiên cứu của Tversky và Kahneman cho thấy việc điều chỉnh khỏi một giá trị ban đầu có thể không đầy đủ trong một số bài toán phán đoán. Nguồn: Tversky & Kahneman.

3. Availability: thứ dễ nhớ có thể có vẻ phổ biến hơn

Một khách hàng lớn vừa rời bỏ doanh nghiệp.

Trong tuần tiếp theo, CEO nói:

“Chúng ta đang có vấn đề nghiêm trọng về retention.”

Có thể đúng.

Nhưng cũng có thể một sự kiện nổi bật đang chiếm quá nhiều không gian trong nhận thức.

Điều cần làm không phải phủ nhận cảm giác đó.

Hãy quay lại denominator:

• tổng số khách hàng bao nhiêu;
• churn 12 tháng ra sao;
• nhóm khách nào đang rời;
• biến động có thực sự vượt baseline không.

Một ví dụ dễ nhớ là tín hiệu để kiểm tra.

Không nhất thiết là bằng chứng đủ để kết luận.

4. Overconfidence: độ tự tin có thể lớn hơn độ chính xác

Các nhà quản lý thường phải quyết định trong môi trường không chắc chắn nhưng đồng thời phải thể hiện sự tự tin.

Điều này tạo một nghịch lý.

Người lãnh đạo không thể nói với nhân viên mỗi sáng:

“Tôi hoàn toàn không biết.”

Nhưng khi sự tự tin trở thành bằng chứng thay cho dữ liệu, vấn đề xuất hiện.

Review về cognitive bias trong quyết định chuyên môn ở management, finance, medicine và law cho thấy overconfidence là một trong những bias xuất hiện thường xuyên nhất trong tài liệu được tổng hợp, dù mức độ bằng chứng khác nhau giữa các lĩnh vực. Nguồn: Frontiers in Psychology.

Một điểm cần lưu ý: overconfidence không phải một hiện tượng đơn nhất và các nghiên cứu đo lường nó theo nhiều cách. Meta-analysis trong tài chính cũng cho thấy tác động tổng thể có thể nhỏ hơn điều các diễn giải phổ thông thường gợi ý. Nguồn: ScienceDirect.

Vì vậy, không nên kết luận một CEO tự tin là “bị overconfidence bias”.

Cần đo dự đoán so với kết quả thực tế.

5. Sunk Cost Effect: đã đầu tư nhiều nên càng khó dừng

Một dự án ERP đã tiêu tốn 6 tỷ đồng.

Sau 18 tháng, hệ thống vẫn không đáp ứng yêu cầu.

Một phương án mới xuất hiện.

Nhưng cuộc họp xoay quanh câu:

“Đã đầu tư 6 tỷ rồi, bỏ thì phí quá.”

Đó chính là kiểu tình huống mà sunk cost effect đặc biệt đáng lưu tâm.

Nghiên cứu kinh điển của Arkes và Blumer cho thấy những khoản đầu tư đã bỏ ra về tiền, thời gian hoặc công sức có thể làm tăng xu hướng tiếp tục một lựa chọn, dù khoản đầu tư đó không thể lấy lại. Nguồn: Arkes & Blumer.

Một câu hỏi tốt hơn là:

Nếu hôm nay chưa đầu tư đồng nào, với những gì hiện biết, chúng ta có chọn tiếp dự án này không?

Nếu câu trả lời là không, 6 tỷ đã mất không tự nhiên trở thành lý do để mất thêm 4 tỷ.

6. Planning Fallacy: “Lần này sẽ đúng kế hoạch”

Dự án website dự kiến 8 tuần.

Lần trước: 14 tuần.

Dự án ERP dự kiến 9 tháng.

Các dự án tương tự trước đây: 13–16 tháng.

Nhưng đội ngũ vẫn nói:

“Lần này khác. Chúng ta chuẩn bị tốt hơn.”

Planning fallacy mô tả xu hướng dự đoán quá lạc quan về thời gian hoàn thành tương lai dù có kinh nghiệm rằng những công việc tương tự thường kéo dài hơn kế hoạch. Review kinh điển về hiện tượng này nhấn mạnh sự khác biệt giữa inside view — tập trung vào kế hoạch hiện tại — và outside view — nhìn vào distribution của những trường hợp tương tự. Nguồn: Planning Fallacy review.

Trong quản trị dự án, một câu hỏi đơn giản đôi khi đáng giá hơn một cuộc họp dài:

“10 dự án giống nhất trước đây mất bao lâu?”

Tình huống B2B: một quyết định tưởng như hoàn toàn hợp lý

Giả sử một doanh nghiệp sản xuất thực phẩm tại Việt Nam muốn đầu tư hệ thống tự động hóa đóng gói mới.

Ba nhà cung cấp được shortlist.

Nhà cung cấp A

Đã hợp tác 7 năm.

Giá: 12 tỷ.

Nhà cung cấp B

Mới vào Việt Nam.

Giá: 10,5 tỷ.

Công nghệ mới hơn.

Nhà cung cấp C

Một thương hiệu lớn quốc tế.

Giá: 16 tỷ.

CEO thích C.

Ông từng tham quan một nhà máy tại Đức sử dụng hệ thống này.

Production Manager thích A vì đội ngũ đã quen.

CFO thích B vì giá thấp hơn.

Cuộc họp có vẻ rất hợp lý.

Mọi người đều có dữ liệu.

Nhưng hãy nhìn kỹ hơn.

Quyết định trước khi kiểm tra bias

CEO mở cuộc họp:

“Tôi thấy C là lựa chọn an toàn nhất.”

Ngay sau đó, team kỹ thuật trình bày nhiều case thành công của C.

Confirmation bias có thể bắt đầu.

Con số 16 tỷ trở thành reference point.

A với 12 tỷ bỗng có vẻ “rẻ”.

Anchoring có thể xuất hiện.

Production Manager nói:

“A đã chạy với mình bảy năm rồi. Tôi biết họ.”

Status quo và familiarity có thể ảnh hưởng judgment.

CFO nói:

“B tiết kiệm được 1,5 tỷ so với A.”

Nhưng chưa ai hỏi total cost of ownership.

Một sự cố nghiêm trọng gần đây với một nhà cung cấp mới khiến cả phòng lo lắng.

Availability có thể làm một sự kiện nổi bật ảnh hưởng quá mạnh đến perception.

Không ai đang cố làm điều sai.

Đó chính là lý do bias khó xử lý.

Thiết kế lại quyết định thay vì yêu cầu “hãy khách quan”

Bây giờ hãy thay đổi quy trình.

Trước khi mở báo giá

Nhóm thống nhất năm tiêu chí:

• uptime;
• total cost of ownership;
• năng lực bảo trì;
• thời gian triển khai;
• khả năng mở rộng.

Trọng số được khóa trước.

Việc này giúp giảm khả năng điều chỉnh tiêu chí sau khi đã thích một phương án.

Mỗi người đánh giá độc lập trước

CEO, CFO, Production và Engineering chưa thảo luận chung.

Mỗi người gửi score trước.

Điều này không loại bỏ bias.

Nhưng nó giảm nguy cơ ý kiến đầu tiên của người quyền lực nhất trở thành anchor của cả phòng.

Bắt buộc có “disconfirming evidence”

Với mỗi nhà cung cấp, team phải trả lời:

Điều gì khiến chúng ta không nên chọn họ?

Không chỉ hỏi:

Vì sao nên chọn?

Sử dụng outside view

Thay vì nghe nhà cung cấp nói:

“Triển khai trong 6 tháng”

hãy yêu cầu:

• 10 project tương tự;
• thời gian thực tế;
• tỷ lệ delay;
• lý do delay.

Đặt kill criteria trước

Nếu pilot không đạt:

• throughput X;
• defect rate Y;
• downtime Z;

thì dự án không tiếp tục.

Kill criteria được thiết lập trước khi công ty bỏ thêm tiền, thời gian và uy tín vào dự án.

Đây là một cách giảm nguy cơ sunk cost biến thành lý do cho khoản đầu tư tiếp theo.

Sau khi thiết kế lại quy trình, điều gì thay đổi?

Có thể C vẫn thắng.

A cũng có thể thắng.

B cũng có thể thắng.

Mục tiêu của debiasing không phải tạo ra một “đáp án ngược với trực giác”.

Mục tiêu là:

khi quyết định cuối cùng được đưa ra, các giả định quan trọng đã có cơ hội bị thách thức.

Đây là điểm khác biệt rất lớn.

Một quy trình tốt không hỏi:

“Ai đang có bias?”

Nó hỏi:

“Điểm nào trong quy trình cho phép một bias trở thành quyết định mà không bị kiểm tra?”

Bias Blind Spot: thiên kiến đáng sợ nhất có thể là nghĩ mình ít thiên kiến

Một hiện tượng đặc biệt thú vị là bias blind spot.

Con người thường nhận ra bias ở người khác dễ hơn ở chính mình.

Nghiên cứu của West, Meserve và Stanovich cho thấy bias blind spot vẫn xuất hiện ngay ở những người có mức cognitive ability và thinking disposition cao hơn. Nguồn: Journal of Personality and Social Psychology.

Điều này giải thích một tình huống rất quen thuộc trong doanh nghiệp:

CEO:

“Marketing đang confirmation bias.”

Marketing:

“CEO đang overconfidence.”

CFO:

“Cả hai đang emotional.”

Tất cả đều có thể đúng.

Nhưng không ai kiểm tra mình.

Vì vậy, một nguyên tắc quản trị rất hữu ích là:

Đừng dùng cognitive bias như nhãn để mô tả người khác. Hãy dùng nó như câu hỏi để kiểm tra quy trình và giả định của chính mình.

Có thể “đào tạo hết bias” không?

Đây là nơi các bài phổ thông thường hứa hơi nhiều.

Một workshop hai giờ về cognitive bias có thể giúp nhân viên biết thêm khái niệm.

Nhưng:

biết tên bias ≠ không còn bias.

Review tích hợp của Fasolo, Heard và Scopelliti phân biệt hai con đường chính để giảm bias.

Debiasing

Tác động vào người ra quyết định.

Ví dụ:

• training;
• checklist;
• prompting;
• consider-the-opposite;
• structured reasoning.

Choice Architecture

Tác động vào môi trường quyết định.

Ví dụ:

• thay đổi thứ tự thông tin;
• chuẩn hóa cách trình bày;
• yêu cầu independent estimate;
• dùng default;
• thiết kế decision process.

Review gồm 100 nghiên cứu từ 62 bài khoa học. Tuy nhiên, các tác giả cũng chỉ ra những khoảng trống: rất ít nghiên cứu trực tiếp so sánh hai nhóm biện pháp, và chỉ hai nghiên cứu trong tập review tập trung vào decision making ở cấp nhóm. Nguồn: Journal of Management.

Do đó, không thể nói:

“Cách X là giải pháp tốt nhất để loại bỏ bias.”

Evidence hiện tại thận trọng hơn nhiều.

Đôi khi đừng sửa con người — hãy sửa hệ thống

Giả sử sales luôn forecast quá lạc quan.

Cách thứ nhất:

“Hãy đào tạo sales về overconfidence.”

Có thể hữu ích.

Cách thứ hai:

Yêu cầu mọi forecast phải gồm:

• best case;
• base case;
• worst case;
• probability;
• dữ liệu lịch sử của sales rep;
• và prediction accuracy sau mỗi quý.

Lúc này hệ thống bắt đầu tạo feedback.

Thay vì yêu cầu con người:

“Đừng bias nữa.”

doanh nghiệp làm cho bias khó đi qua quy trình mà không để lại dấu vết.

Đây thường là cách tiếp cận thực tế hơn.

Cognitive Bias không có nghĩa con người “phi lý trí”

Đây là phần quan trọng để tránh biến behavioral science thành bi quan về con người.

Các heuristic tồn tại vì chúng thường hữu ích.

Trong nhiều môi trường, kinh nghiệm giúp con người:

• nhận pattern nhanh;
• lọc thông tin;
• ra quyết định với dữ liệu thiếu;
• phản ứng trong thời gian ngắn.

Một số học giả cũng đặt câu hỏi liệu cách thiết kế thí nghiệm trong truyền thống heuristics-and-biases có làm nổi bật lỗi nhận thức hơn những tình huống nơi con người có cơ hội học từ kinh nghiệm.

Một phân tích lịch sử trên 604 experiments cho rằng việc chuyển từ các môi trường có learning sang các scenario được mô tả đã ảnh hưởng đáng kể đến cách khoa học nhìn nhận mức độ “error-prone” của cognition. Nguồn: PubMed.

Điều này không xóa bỏ cognitive bias.

Nó chỉ nhắc chúng ta:

Không nên biến một hiệu ứng thực nghiệm thành một tuyên bố rằng “con người vốn không biết suy nghĩ”.

Một framework đơn giản để giảm thiên kiến trong quyết định quan trọng

Trước một quyết định chiến lược, hãy thử sáu câu hỏi.

1. Chúng ta đang cố chứng minh điều gì?

Nếu câu trả lời là:

“Chứng minh dự án này khả thi”

hãy đổi thành:

“Điều gì khiến dự án khả thi và điều gì khiến nó thất bại?”

2. Dữ liệu nào có thể khiến chúng ta đổi ý?

Nếu không tồn tại loại dữ liệu nào có thể làm nhóm thay đổi quyết định, đó không còn là một quá trình kiểm chứng.

3. Điểm tham chiếu ban đầu đến từ đâu?

Con số đầu tiên có hợp lý?

Hay chỉ là con số xuất hiện trước?

4. Outside view nói gì?

Thay vì hỏi:

“Kế hoạch của chúng ta tốt thế nào?”

hãy hỏi:

“Những doanh nghiệp tương tự thường đạt kết quả gì?”

5. Nếu hôm nay chưa đầu tư gì, chúng ta có bắt đầu không?

Đây là câu hỏi đặc biệt hữu ích khi dự án đã tiêu tốn nhiều tiền và thời gian.

6. Sau này chúng ta sẽ biết mình sai bằng cách nào?

Đặt trước:

• metric;
• deadline;
• threshold;
• review point;
• kill criteria.

Nếu doanh nghiệp không định nghĩa được điều kiện khiến mình thay đổi quyết định, bias rất dễ sống lâu hơn dữ liệu.

Những cách dùng Cognitive Bias sai trong doanh nghiệp

“CEO bị overconfidence”

Không nên chẩn đoán một người chỉ từ một hành vi.

Hãy so sánh:

prediction → confidence → outcome.

“Khách hàng bị cognitive bias nên không hiểu sản phẩm”

Có thể.

Nhưng cũng có thể proposition của bạn chưa đủ tốt.

Cognitive bias không phải lý do để đổ lỗi cho khách hàng.

“Dùng bias để khiến khách hàng mua”

Đây là sự chuyển hướng từ behavioral science sang manipulation.

Hiểu judgment nên giúp doanh nghiệp thiết kế thông tin rõ hơn và lựa chọn dễ đánh giá hơn.

Không phải khai thác điểm yếu nhận thức để khách hàng đưa ra lựa chọn trái lợi ích của họ.

“Chỉ cần biết danh sách 50 bias”

Biết 50 cái tên đôi khi chỉ làm chúng ta giỏi hơn trong việc giải thích người khác sau sự kiện.

Trong quản trị, năm bias được đo và thiết kế quy trình kiểm soát thường hữu ích hơn 100 bias được thuộc lòng.

Kết luận dành cho nhà quản lý

Cognitive bias không phải một lỗi phần mềm mà chúng ta có thể “patch” khỏi bộ não.

Nó gắn với chính những cơ chế giúp con người xử lý thế giới nhanh hơn:

• kinh nghiệm;
• shortcut;
• trí nhớ;
• cảm xúc;
• điểm tham chiếu;
• nhận dạng pattern.

Vì vậy, mục tiêu không nên là:

“Làm sao để tôi không còn thiên kiến?”

Một câu hỏi tốt hơn là:

“Quyết định nào đủ quan trọng để tôi không nên tin vào phán đoán đầu tiên mà chưa kiểm tra?”

Và ở cấp doanh nghiệp:

“Quy trình nào đang cho phép một giả định, một con số ban đầu hoặc một ý kiến quyền lực trở thành quyết định quá dễ dàng?”

Một tổ chức trưởng thành không phải tổ chức không có bias.

Nó là tổ chức có khả năng:

nhìn thấy giả định → tạo phản biện → tìm bằng chứng ngược → đưa outside view vào → đặt tiêu chí kiểm chứng → học từ kết quả.

Nếu chỉ nhớ một điều từ cognitive bias, hãy nhớ điều này:

Cách tốt nhất để chống lại thiên kiến không phải luôn là yêu cầu con người “khách quan hơn”. Đôi khi hiệu quả hơn là thiết kế một hệ thống trong đó một quyết định quan trọng phải sống sót qua nhiều cơ hội bị chứng minh là sai trước khi được triển khai.

Câu hỏi thường gặp

Cognitive bias là gì?

Cognitive bias là những khuynh hướng có tính hệ thống có thể khiến judgment hoặc decision lệch khỏi một chuẩn đánh giá phù hợp trong một bối cảnh cụ thể. Bias có thể liên quan tới cách con người chú ý, ghi nhớ, diễn giải và đánh giá thông tin.

Cognitive bias và heuristic có giống nhau không?

Không hoàn toàn. Heuristic là shortcut giúp đơn giản hóa quá trình phán đoán. Shortcut có thể hiệu quả. Cognitive bias là sai lệch có tính hệ thống có thể xuất hiện từ heuristic hoặc các cơ chế nhận thức, động lực và bối cảnh khác. Nguồn: Tversky & Kahneman.

Người thông minh có ít cognitive bias hơn không?

Không thể kết luận đơn giản như vậy. Ví dụ, nghiên cứu về bias blind spot cho thấy cognitive sophistication cao hơn không nhất thiết làm con người nhận ra bias của chính mình tốt hơn. Nguồn: West, Meserve & Stanovich.

Chỉ cần nhận biết bias có giảm được bias không?

Không phải lúc nào cũng vậy. Nghiên cứu về mitigation xem xét cả các biện pháp debiasing nhắm vào người quyết định và choice architecture nhắm vào môi trường quyết định. Hiệu quả thay đổi theo loại bias và bối cảnh. Nguồn: Journal of Management.

Cognitive bias có phải lúc nào cũng xấu?

Không nên hiểu như vậy. Những quá trình nhận thức tạo ra bias trong một số điều kiện cũng có thể giúp con người xử lý thông tin hiệu quả trong những điều kiện khác.