文章总结： 作者回顾MBA最后一课，分享三门课程感悟：金融课强调从起源与制度视角理解行业；组织行为学提出个体看激励、群体看领导、组织看结构，并强调边界意识；AI课指出大模型非万能，应深耕业务并学会独立思考。最终感悟在不确定中保持思考，珍惜每个起舞的日子。 综合评分： 60 文章分类： 其他

MBA的最后一课

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小新的安全运营笔记

2026年10月6日 12:00 浙江

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这次国庆期间，我完成了MBA课程中的最后一次集中上课。

11天，十多门课。节奏很密，信息量很大，身体是疲惫的，但内心是充实的。因为这意味着，MBA的上课阶段，走到了一个节点。

回头再看这一路，真的很感谢每一位曾经给我们上过课的老师和同学。每一门课、每一次分享，都在我身上留下了痕迹。

这次十多门课里，有三门课让我感受最深。我试着把零散的笔记和感受整理下来。既是自己的学习记录，也分享给有缘看到这篇文章的人。

一、读懂行业，先看懂起源与立场

李鸿渐教授讲的《金融市场与金融机构》，是这次的第一课，也是我这次感受很深的一门课。

之前就知道一个道理：事物都有其两面性，有错才有对，有高才有低。同一个现象，因为立场不同，叙述方式也会不一样。

要看懂我们国家的金融市场以及金融机构，可能首先要从金融市场和金融机构的起源来看。第一家公司是怎么来的？第一家股票交易所是怎么来的？当时公司和政府之间是什么关系？

这些问题背后，不只是商业史，也是制度史。金融不是凭空出现的，它一开始就和贸易、战争、国家竞争、资本集中、风险分担这些事情纠缠在一起。理解了它从哪里来，才更容易理解它现在为什么是这样。

同时，还要从世界不同阵营和制度逻辑去看，也要看到资本主义和中国特色社会主义的不同。制度目标不同，金融机构的立场就不同，市场的运营规律也会不同。这不是简单谁对谁错的问题，而是背后的逻辑不一样。

作为一个创业者，我正处在几股力量交汇的地方。

一方面，整个社会经济都不太景气；另一方面，我也感受到国有与民营边界正在调整的大趋势；但同时，又遇到了AI这样一个大风口。

于是问题就来了：我们到底该追求小而美的活着，还是追求扩大再生产？

这个问题我暂时没有答案。但这次课让我意识到，它不只是一个经营层面的选择，也和金融制度、市场立场、时代周期有关。它不是一个孤立的问题，而是放在更大结构里才会看清的问题。

我这次最大的收获之一，不是记住了某个模型，而是换了一个视角：

看金融，先看起源、立场和制度；看创业，也要放到更大的周期和结构里。

很多问题未必立刻有答案，但能看清问题本身，已经是一种收获。

二、个体看激励，群体看领导，组织看结构

邓晰隆教授的组织行为学，提升了我的认知。

他把组织行为分成三个层次：

所有个体行为，核心问题都是激励问题；

所有群体行为，核心问题都是领导问题；

所有组织行为，核心问题都是结构和设计。

这个总结我听完觉得非常有道理。它把很多复杂的管理问题，一下子分层了。

在个体层面，激励问题里有一个“不可能三角”：名誉、金钱、权力，三者不可得兼。一个人不可能同时把这三样都占满。邓教授认为，很多个人问题，都可以放回这个三角里去看。一个人到底要什么，愿意拿什么去换什么，当三者发生冲突时，行为就会变形，激励也会失效。

在群体层面，最重要的不是讲道理，而是群体士气。影响群体士气的，往往不是制度条文，而是情绪问题。士气背后是情绪，情绪背后是领导。

领导能不能稳住情绪、调动情绪、转化情绪，直接决定一个群体的战斗力。

在组织层面，核心是结构和设计。结构决定权责怎么分、信息怎么流动、协作怎么交互；设计决定组织能不能把个体激励和群体士气，转化为持续的组织能力。

所以，我理解邓教授这个总结其实是在说：

个体看激励，群体看领导，组织看结构设计。

很多管理问题不是单点问题，而是层次问题。用错层次，就找不到答案。

邓教授还讲到一个点，我印象很深：所有的问题分析，都要讲三个词——边界、假设、逻辑。

很多人容易陷入到逻辑和假设的争论中：你说你的逻辑不对，我说你的假设有问题。但很少人能关注到边界。

边界是什么？是讨论的范围，是适用的条件，是问题的前提。边界不清，逻辑越严密，假设越精致，也可能只是在错误的范围里打转。

所以，分析问题首先要看边界：在什么范围内讨论？对谁成立？在什么条件下成立？边界确定之后，再看假设是否合理，逻辑是否自洽。

我的体会是：很多争论表面上是逻辑之争、假设之争，实际上是边界之争。边界不同，结论自然不同。

这个点让我意识到，边界意识是最稀缺的，其次是假设能力，最不缺的是逻辑能力。

三、AI不是万能智能体，未来赢家知道何时放下AI

翟广宇教授的大数据挖掘与人工智能，尤其是讲到人工智能的部分，让我印象非常深。

他讲课深入浅出，把深奥的算法问题，简化为一个导数函数，让很多非技术背景的同学，也能感受到算法背后的底层逻辑。

现在各种小红书、公众号，都在讲要AI转型，都在说“AI不会淘汰人，但会淘汰不会用AI的人”。这些说法，本质上是在制造焦虑。

翟教授在最后，不仅给了我们三个预测的风口：

1、传统行业的流程再造、产品改进等；

2、具身智能的机器人，尤其是养老陪伴方向；

3、新型人才。

重点是他的总结，让我们不再焦虑。

他的总结我详细记了下来：

AI大语言模型的本质，是基于算法的人工神经网络，基于广泛的互联网数据及知识库，并不是万能的智慧体。大家要做的是深耕自己的业务领域，让它帮你解决重复琐碎的工作，目的是提升工作效率，而非代替你的工作。所以，使用人工智能会使努力的人更加聪明，也会使懒惰的人更加愚蠢。

他还说，未来的赢家不是最会用AI的人，而是知道何时该放下AI，学会独立思考，让真实世界的阳光照进数字世界的智者。

更让我觉得亮点的，是他最后送给大家一句话：

每一个不曾起舞的日子都是对生命的辜负。——尼采

那一刻让我觉得，铁汉也有柔情的一面，搞技术的，也这么有文化。

写在最后

这也是我MBA课程中的最后一次集中上课。上课阶段到这里，算是画上了一个句号。

感谢这次国庆期间每一位授课的老师，也感谢MBA一路走来所有教过我的老师，最后还要特别感谢我们5班的全体同学。每一门课、每一次分享，都在我身上留下了痕迹。

学习不会因为最后一次课而结束，但这段集中上课的时光，值得被认真记录。

很多问题未必立刻有答案，但能看清问题本身，已经是一种收获。

愿我们都能在不确定中保持思考，在数字世界里不忘真实世界的阳光。

也把尼采那句话送给自己，也送给有缘看到的你：

每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负。

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