导读：模型 (model) 概念的使用非常广泛，在当下的热点中，计算机神经网络被称为模型，大数据应用算法也被称为模型。史蒂文·科恩和马修·格拉内德在华尔街日报撰文，主张“模型驱动业务”(model-driven business) 将是未来商业形态的主流。其模型大致可理解为指人工智能/大数据支持的业务决策/支持模型。这篇文章一度成为华尔街日报在线热文，引发不少评论和分享。这里编译了一个概要。其中的配图则是编译者另选的，来自“模型驱动机制”(model-driven mechanism, MDM) 的最早提出者 (见此文)。这个图基于MDM揭示了所谓“模型驱动”的基本要点；尽管其并非直接针对本文的用例，但可以帮助我们深入地理解模型是如何实际地“驱动”一件事的——例如开发过程 (MDA/MDE)，应用系统 (MDApp)，或本文所述：业务。
在过往一段时间，软件革命改变了生意。下一步的主角将是模型。如果说软件吞噬我们的世界，模型则将成为主宰。
人工智能与大数据从来不乏炒作，但模型才是这些工具背后真正的力量之源。模型是决策框架，其中的逻辑由算法从数据中导出，而不是由开发人员显式编程或靠直觉决定。模型一旦建立，还将以人工无法企及的速度和复杂性进化。
模型驱动业务 (model-driven business) 用模型为其业务流程中的关键决策提供动力，创造收入或成本效益。建立这样的系统需要一些新的机制，通常基于软件。首先是数据搜集，通过对数据和模型本身的处理创造（新的）模型。另一种机制用来交付模型，或基于模型行动。
模型驱动业务是对数据驱动业务的超越。数据驱动业务收集和分析数据，以帮助人们做出更好的业务决策；而模型驱动业务则围绕持续改进的模型建立系统，模型界定了业务。在数据驱动的业务中，数据辅助了业务；在模型驱动的业务中，模型就是业务。
模型如何能驱动业务？将这个图中的“目标 (执行) 体系”换成业务 (运营) 体系，就得到一种答案。要点在于模型与建模知识、作用机构三者的分立与协同关系，和在此基础上不断更新模型的动态循环。图示取自：余彤鹰，暨南大学讲座文稿，2007 (编译者配)
模型驱动业务的崛起影响巨大。从业务的角度，我们看到五个关键点：
- 首先、企业价值的成长将愈发基于其创建数据的完整性，而不仅仅是数量。且数据是闭环的，即基于模型做出建议之后的数据，将被捕获并用于改进模型。
- 第二、目标就像是飞轮或良性循环：模型改进产品，产品得到更多的使用，新数据进一步改进产品。模型驱动的改进是一个近乎无摩擦的持续改进过程，发生在更高效的运营与改进决策表层之下，自我加力，而不是由人类的判断和进步驱动。
- 第三、与软件崛起时代相比，在这场战役中，在位者将成为更强的竞争者。这是因为他们通常拥有大量初创者没有的数据。
- 第四、正如传统公司所必须的深入管理能力、软件时代公司所需的软件开发与运维能力，想要变得更模型驱动的公司将需要建立新的模型管理能力——包括开发、验证、交付、监控模型以创建新的关键竞争优势所需要的人、流程和技术。
- 第五、企业将面临新的道德和合规挑战。随着数据变得愈加全面和重要，消费者对其过度使用或滥用的担忧也在同时增长。模型本身会引发一些复杂的问题。例如，当做出重大决策时（比如诊断疾病、提供贷款或大学录取），模型需要保持何种精确度标准？公平、义务、或透明等即是商业问题，也是哲学问题。稍有不慎，就可能失去客户信任，招致重大社会责任。
软件继续吞噬世界，昨天的优势在今天就是桌面上的筹码。在角逐竞争优势的过程中，模型驱动型的公司将会加速脱离这一群体，因为软件已经变得无处不在。正如安德森的预测，过去7年软件是赚钱的好地方。在接下来的七年，我们的赌注是模型驱动业务。
原文：史蒂文·科恩, 马修·格拉内德
https://www.wsj.com/articles/models-will-run-the-world-1534716720
(译文原发于微信公众号区块链共业号，这里增加了配图说明)
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