美军参加朝鲜战争时，兰德公司给过结果预测，预告这张战争美国必败，兰德是怎么预知的呢？
兰德公司采用的是一种叫德尔菲法Delphi method预测方法，目前已经广泛应用在各种业务预测中。
德尔菲法（Delphi method）是一种结构化的决策支持技术，它的目的是在讯息收集过程中，通过多位专家的独立的反复主观判断，获得相对客观的讯息、意见和见解。
Delphi基于以下原则：来自结构化个人的预测（或决策）比非结构化个人的预测（或决策）更准确。专家分两轮或更多轮回答问卷。在每一轮之后，主持人或变更代理人会匿名提供专家对上一轮的预测以及他们做出判断的原因的摘要。因此，鼓励专家们根据小组其他成员的答复来修改其先前的答案。可以认为，在此过程中，答案的范围将减小，并且该小组将朝着“正确”的答案收敛。最后，在预定义的停止标准（例如，回合数，达成共识，结果的稳定性）之后停止该过程，最后一轮的均值或中位数会确定结果。
德尔菲法模型思维是一种流程方法的思维模型。
德尔菲法的实施过程：
1.组建专家小组。
2.设置预测任务/挑战并分配给各个专家。
3.专家提交初步的预测和理由。然后对这些内容进行汇总和总结以提供反馈。
4.向专家提供反馈，接着专家根据反馈回顾他们的预测。这个步骤可能会重复，直到满意水平。
5.最终预测通过汇总专家的预测来构建的。
德尔菲法在实施过程中难点和特点。
专家和匿名
协调者的第一个挑战就是确定一组能够参与预测的专家。通常是选择5到20名具有不同专业知识专家。这些专家需要提交预测结果并对该结果作出详细的解释。
德尔菲法的一个关键特点是参与的专家始终保持匿名，意味者专家们不受政治和社会压力的影响，所有专家享有同等的发言权，避免召开小组会议，不受性格或资历的影响。不需要共同开会讨论，意味者成本较低和时间安排的灵活，只要在截止时间前给出预测结果即可。
预测任务设置
在德尔菲法中，一种有效的方法是设定预测任务之前，先从专家那里进行初步信息收集。或者，当专家提出初步预测和理由后，协调者整理出所有专家之间没有共享的有价值信息，再进行反馈。
反馈
对专家的反馈中包括对预测的汇总统计和定性论证的概述。数值数据的汇总和图形表示可以 用来总结专家的预测结果。
由于反馈是由协调者控制的，因此可以将专家的注意力和信息引导最需关注的领域。例如，协调者可以引导专家注意四分位数范围以外的结果，以及这种预测的定性理由。
迭代
专家提交预测，专家接受反馈并根据反馈调整预测的过程是重复进行的，直到专家之间达成满意的共识。满意的共识并不意味着预测值需要完全收敛，它只是意味着结果的波动性降低到一个令人满意的水平。通常来说，迭代两轮或者三轮就足够了。随着迭代次数的增加，专家更可能会退出，因此应避免太多回合。
最终预测
最终预测通常是对所有专家的预测给予同等权重来构建的。但是，协调者应该时时刻刻注意极端值对最终预测结构的影响。
限制和变化
应用德尔菲法十分耗时，在小组会议中，最终预测可能在几个小时甚至几分钟内完成，这在德尔菲法中几乎不可能。如果用德尔菲法达成共识需要很长时间，专家组可能会失去兴趣和凝聚力。
在小组环境中，个人互动可以更快更好地阐明定性理由。常用的一个对德尔菲法的改进方法是“估计—谈话—估计”方法，专家们可以在迭代过程中进行交流，尽管提交预测结果仍然可以保持匿名。这种改进方法的缺点是最积极的人可能会对其他专家施加不适当的影响。
协调者
协调者角色至关重要，他主要负责德尔菲法流程的设计和管理。协调者还负责向专家们提供反馈并产生最终预测。在这个角色中，协调者需要有足够的经验去识别需要更多关注的领域，并引起专家的注意力。另外，由于专家不存在面对面的交流，协调者需要负责传播重要信息。协调者的效率和影响力可以在判断预测的环境中大大提高德尔菲法的成功概率。
总之，因为在实施德尔菲法的过程中，各专家能够在不受干扰的情况下，独立、充分地表明自己的意见；预测值是根据各位专家的意见综合而成的，能够发挥集体的智慧，是一种结构化的预测方法。