基于大数据的工程项目风险管理与控制策略研究

摘要： 本文聚焦工程管理领域，深入探讨大数据技术如何赋能工程项目风险管理与控制。剖析传统工程项目风险管理困境，阐述大数据在风险识别、评估、应对、监控全流程应用优势，从数据采集整合、风险量化建模、智能预警、动态应对优化、协同管理强化维度，构建基于大数据的风险管理体系，探讨面临的数据质量、技术融合、人才短缺挑战及应对，旨在提升工程项目抗风险能力，保障项目顺利推进，实现工程管理精细化、智能化。

一、引言

在当今复杂多变的工程建设环境下，工程项目面临诸多风险，如成本超支、工期延误、质量缺陷、安全事故等，传统风险管理手段渐显乏力。大数据技术蓬勃兴起，宛如一把精准手术刀，为工程项目风险管理与控制开辟全新路径，深度挖掘海量数据价值，实现风险精准洞察、高效应对，对推动工程行业稳健发展意义非凡。

二、传统工程项目风险管理困境剖析

（一）风险识别滞后片面

依赖经验判断、问卷调查等方法，难以及时捕捉项目全生命周期潜在风险。对新技术应用、政策法规变动敏感度低，常遗漏新兴风险；各参建方信息孤岛，风险信息分散，识别视角局限，无法全面勾勒风险全貌，导致风险发现时已具一定破坏力。

（二）风险评估主观性强

多采用定性评估，专家打分受个人经验、知识局限，不同专家结论差异大；定量评估因数据不足、模型粗糙，难以精准量化风险概率与影响程度，风险评级不准，后续应对策略缺乏科学依据，易造成资源错配，防控效果大打折扣。

（三）风险应对僵化被动

应对策略多为事前预设、静态执行，缺乏灵活性。项目实际进展偏离计划时，难以及时调整应对；突发风险来袭，应急响应迟缓，协调资源效率低，无法快速适应复杂多变风险情境，使项目陷入被动困境。

（四）风险监控乏力间断

监控手段单一，依赖人工巡检、阶段性报告，数据采集不及时、不准确；风险监控频率固定，难实时跟踪风险动态，预警滞后，无法为风险处置争取先机，难保障项目平稳推进。

三、大数据在工程项目风险管理中的优势

（一）海量数据多源采集

整合项目各阶段、各参与方数据，涵盖设计图纸、施工日志、材料采购、设备运行、人员资质等信息，还可接入外部市场、气象、政策法规数据，全方位、多维度反映项目运行状态，打破信息孤岛，挖掘隐藏风险线索，拓宽风险识别广度与深度。

（二）精准风险量化建模

凭借大数据分析算法，对海量历史项目数据挖掘学习，构建风险量化模型，精准测算风险概率、影响范围、损失程度。如基于神经网络模型预测成本超支风险，依项目特征输入数据，输出科学风险指标，克服传统评估主观性，为决策提供有力支撑。

（三）实时智能预警推送

通过实时数据监测与分析，设定风险阈值，一旦突破，系统立即自动预警，借助短信、APP 推送等多渠道通知责任人。如安全风险监测，传感器采集现场数据，实时分析判断，遇异常瞬间预警，确保风险处置及时性，防患于未然。

（四）动态优化应对策略

依据实时风险数据反馈，动态调整应对策略。如工期延误风险出现，利用大数据模拟不同赶工方案效果，结合资源、成本约束，选出最优解，持续优化风险应对，提升项目韧性，适应多变环境。

四、基于大数据的工程项目风险管理体系构建

（一）全方位数据采集与整合

1.内部数据集成：搭建统一项目管理信息平台，贯通设计、施工、监理、业主等各方系统，实现数据实时共享。将 BIM 模型数据、进度计划、成本核算、质量管理数据无缝对接，构建项目数字化孪生体，精准反映项目实时物理状态。

2.外部数据引入：利用网络爬虫、数据接口等技术，采集市场价格波动、原材料供应、政策法规更新、区域地质灾害预警等外部数据，与内部数据融合，为风险分析提供全面信息支撑，提前预判外部因素引发风险。

（二）基于大数据的风险量化建模

1.风险特征提取：从海量项目数据中挖掘风险关键特征，如成本超支风险关联因素有设计变更频次、材料价格涨幅、施工工艺复杂程度等，运用数据降维、聚类分析提炼特征，为模型构建奠定基础。

2.模型构建与训练：选用适宜大数据算法，如决策树、支持向量机、深度学习等，结合历史项目风险数据训练模型，不断优化模型参数，提高风险预测准确性。定期更新模型，适应项目新特点、新环境，确保风险量化精准度。

（三）智能风险预警与推送

1.阈值设定：依据风险量化模型输出结果、项目风险承受能力，分级别设定风险预警阈值。如将成本超支风险分为轻度、中度、重度，对应不同预警阈值，确保预警精准匹配风险严重程度。

2.预警推送：搭建预警信息推送系统，一旦实时监测数据触发阈值，立即通过多渠道向项目经理、相关部门负责人推送预警信息，包含风险详情、可能影响、建议措施，确保信息及时送达，责任人快速响应。

（四）动态风险应对与优化

1.预案库建立：基于风险量化与预警，结合历史经验、专家智慧，建立动态风险应对预案库，涵盖各类常见风险应对策略、资源调配方案、责任分工。如针对质量风险，制定返工、修补、加强检测等预案。

2.实时优化：收到风险预警后，利用大数据快速检索预案库，结合当前项目实际情况，如进度节点、资源可用状况，运用模拟仿真技术优化预案，生成定制化应对方案，实时跟踪执行效果，动态调整，确保风险有效控制。

五、基于大数据的工程项目风险管理面临的挑战及应对

（一）数据质量参差不齐

1.问题剖析：工程项目数据来源广泛，格式多样，数据录入错误、缺失、重复现象频发；部分数据采集设备精度不足，数据更新不及时，影响大数据分析准确性，“垃圾数据” 易导致错误风险判断。

应对策略：建立严格数据质量管理规范，明确数据采集、录入、审核流程，落实责任人；采用数据清洗、校验工具，自动识别纠正错误数据；定期更新维护数据采集设备，确保数据精准可靠，为风险管理筑牢数据根基。

（二）大数据技术与工程管理融合困难

1.问题剖析：工程管理人员熟悉传统管理流程，对大数据技术理解应用能力不足；大数据技术供应商缺乏工程专业背景，开发系统与工程实际需求脱节，导致技术落地困难，无法充分发挥大数据优势。

应对策略：加强复合型人才培养，高校工程专业增设大数据课程，企业开展在职培训，提升管理人员技术素养；促进工程企业与大数据企业深度合作，联合研发适用于工程项目风险管理系统，优化系统功能，实现技术与管理无缝对接。

六、结论

基于大数据的工程项目风险管理与控制是工程管理领域革命性变革，从数据采集、风险建模、预警、应对到协同管理全链条重塑风险管理范式。虽面临数据、技术、人才挑战，但借数据治理、融合创新、人才培育之力可破局。充分运用大数据技术，将精准把控工程项目风险，护航项目顺利实施，推动工程管理迈向智能化、精细化新高度，铸就工程行业高质量发展未来。

参考文献

[1] 郭婧，丁晓婷. 大数据时代电力工程造价的控制与管理研究[J]. 数字化用户，2024（25）：161-162.

[2] 樊倩. 基于大数据技术的海外通信项目风险预控模式研究[D]. 湖南：湖南大学，2018.

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