我对人的研究越多，就越明显地看到，人分为不同类型，而类型大体相同的人在相同类型的情况下，会创造相同类型的结果。换言之，了解了人的个性，我们就能对其形成合力的预期。所以我以前所未有的动力继续收集很多关于人的数据，绘制出他们的个人画像，以帮助桥水更好地将人和职责匹配。以证据为基础推进这项工作，将强化创意择优，让不同人的工作与其优点合力搭配。

    尽管这一切在我看来是清晰且合理的，但在现实中落实困难得多。在转型开始约一年后，我发现很多新管理者（以及一些更资深的管理者）仍然不能逐渐发现不同人的行为模式（换言之，他们无法把人的类型与他们创造的结果联系起来）。他们不愿努力探究不同人的个性，而这会让事情变得更加困难。

    但接着我取得了一次突破，缘起是我发现我们在做出管理决策方面面临的挑战在投资决策方面并不存在。我发现，利用大数据分析工具以及其他算法，计算机能比我们任何人都更有效地把人和成果联系起来，就像计算机能够帮助我们认清市场一样。计算机系统也没有需要克服的个性偏见和情绪障碍，所以计算机得出的由数据驱动的结论不会让分析对象觉得受到冒犯。事实上他们可以考察这些数据和算法，自己做出评价，愿意时也可以提出修改建议。我们就像是科学家，努力开发测试方式和算法，对自身进行客观分析。

    2012年11月10日，我在一封电子邮件中与管理委员会分享了我的想法。这封邮件的主题是“出路：把良好的管理系统化”，邮件内容如下：现在，在我看来很明显的是，桥水的投资管理部分将会继续变现良好，而大多数其他部分将不会表现的同样好（假如我们还改变运作方式的话）。主要原因在于，投资管理方面的决策程序已经非常系统化了，所以人们通常不会把事情搞砸（因为他们主要遵循系统指令），而桥水其他部门对人及其决策质量的依赖度要高得多。
    想想看，假如桥水的投资决策方式和管理决策方式一样（取决于我们聘用的人以及他们如何以各自的方式共同决策），投资决策将会如何。那将是一团糟。
    投资决策程序之所以表现良好，是因为一小群创造这些系统的投资管理者看到了系统的结论和系统的逻辑，而我们只是做出自己的结论，依靠自己探索逻辑… … 机器做了大部分工作，我们以高质量的方式与其沟通… …（同时）我们不需要依赖那些可能常犯错误的人。
    想想看，管理方面是多么不同。在这方面，尽管我们有原则，但我们没有决策系统。
    换言之，我认为投资决策程序是有效的，这是因为投资原则已被纳入决策规则，决策通过规则作出，然后人们遵行；而管理决策程序不够有效，这是因为管理原则并没有被纳入决策规则，人们无法依据其作出管理jue c决策。
    事情不一定非得是这样。（在其他人的帮助下）我建立了投资体系，我也了解投资和管理两方面的决策，我很自信地认为，二者可以是一样的，问题只在于我们能不能尽快使其一致，以及如何操作。
    我正在和格雷格（以及其他人）合作建立这些管理体系，就像以前和格雷格以及其他人（鲍勃等）建立投资体系一样。你们能看到我们的成果，如棒球卡、集点器、痛苦按钮、测试、工作细则等。因为我在这方面的时间有限，所以我们必须快速行动。同时我们将不得不打一场殊死之战，短兵相接，淘汰那些不称职的人，引入或重用卓越的人。

    像算法一样决策的一个好处是，这可以让人们把注意力集中在因果关系上，并以此培养真正的创意择优。当所有人都能看到算法使用的标准并参与其制定时，他们就都会一致认同，这个系统是公开的，并放心地让计算机考察证据，正确地对人作出评估，给他们分配合理的职权。算法本质上就是在连续性基础上运行的原则。

    尽管要让我们的管理系统达到投资系统那样的自动运行水平还需要很多努力，但我们已经探索出的一些工具，尤其是集点器（一款实时收集个人信息的APP，将在“工作原则”中详述），已经给我们的工作方式带来了不可思议的改变。

    所有这些工具都强化了好习惯、好思维。好习惯源于以一种遵守原则的方式不断思考，就像学习说一种语言一样。好思维源于探求原则背后的逻辑。

    这一切的最终目标是帮助那些我关心的人在没有我的情况下获得更大的成功，这变得越来越紧迫了，因为生命的里程碑一直在提醒我，我已处于生命的哪个阶段。例如，2013年5月31日，随着克里斯托弗.达里欧的出生，我成了祖父；2013年夏，我经历了一场严重的健康恐慌，虽然最后没什么大碍，但这提醒我自己也会失去生命。同时，我依然喜欢在市场上博弈，我计划一直持续到生命的最后一刻，这让我更急于加快我的生命从第二阶段到第三个阶段的转型。