AI 算法在工程造价风险评估与智能决策中的实践研究

引言：工程造价管理贯穿于工程项目的全过程，从项目决策、设计、招投标到施工和竣工结算，每个阶段都涉及到大量的成本估算、预算编制和费用控制工作。准确的风险评估和科学的决策对于确保工程项目的经济效益和质量安全至关重要。然而，传统的工程造价风险评估方法往往依赖于专家经验和简单的统计分析，存在主观性强、效率低下、难以应对复杂多变的市场环境等问题。AI 算法的出现为解决这些问题提供了新的途径，它能够处理海量的数据，挖掘数据背后的潜在规律，从而实现对工程造价风险的精准评估和智能决策。

一、AI 算法在工程造价风险评估中的应用

（一）风险识别

AI 算法可以通过对历史工程造价数据、市场信息、项目特征等多源数据的分析，自动识别出可能影响工程造价的风险因素。例如，利用自然语言处理技术对工程合同、设计文件等文本数据进行挖掘，提取出与成本相关的条款和要求，识别出潜在的风险点；运用机器学习算法对大量的工程造价案例进行学习，总结出不同类型项目在不同环境下的风险特征，建立风险识别模型。

（二）风险量化

在识别出风险因素后，AI 算法可以进一步对风险进行量化评估。通过建立风险评估指标体系，将各种风险因素进行量化表示，然后利用神经网络、支持向量机等算法对风险发生的概率和可能造成的损失进行预测。例如，对于材料价格波动风险，可以利用时间序列分析算法对历史材料价格数据进行建模，预测未来价格的变化趋势和波动范围，从而评估其对工程造价的影响程度。

（三）风险预警

基于风险评估结果，AI 算法可以构建风险预警模型，实时监测工程造价的动态变化，当风险指标超过设定的阈值时，及时发出预警信号。通过将预警信息与项目管理信息系统相结合，能够为项目管理人员提供及时的风险提醒，使其能够提前采取措施应对风险，降低风险损失。

二、AI 算法在工程造价智能决策中的应用

（一）成本估算与预算编制

AI 算法可以根据工程项目的特征参数，如建筑规模、结构形式、装修标准等，结合历史数据和市场价格信息，快速准确地估算出工程项目的成本。例如，利用深度学习算法建立成本估算模型，通过对大量类似项目的成本数据和特征数据进行训练，模型能够自动学习到成本与特征之间的复杂关系，从而实现对新项目的成本估算。在预算编制过程中，AI 算法还可以根据风险评估结果对成本进行动态调整，提高预算的准确性和合理性。

（二）投标决策

在工程招投标阶段，AI 算法可以帮助企业进行科学的投标决策。通过对招标文件、竞争对手信息、市场行情等多方面数据的分析，评估项目的盈利空间和风险水平，结合企业的战略目标和资源状况，为企业制定合理的投标报价策略。例如，利用博弈论算法模拟竞争对手的投标行为，预测不同报价下的中标概率，从而选择最优的投标报价。

（三）施工过程中的成本控制与优化

在施工过程中，AI 算法可以实时采集和分析工程进度、质量、成本等多方面的数据，对成本偏差进行动态监测和分析。当发现成本偏差超过一定范围时，算法能够自动分析偏差产生的原因，并提出相应的成本控制措施和优化建议。例如，利用强化学习算法根据施工过程中的实际情况，动态调整施工方案和资源配置，实现成本的最小化和效益的最大化。

三、AI 算法在工程造价风险评估与智能决策中的优势

（一）提高效率和准确性

AI 算法能够快速处理海量的数据，自动完成复杂的计算和分析任务，大大提高了工程造价风险评估和决策的效率。同时，通过机器学习和深度学习算法的不断优化，其评估和决策结果的准确性也得到了显著提高，减少了人为因素的干扰。

（二）适应复杂多变的环境

建筑市场环境复杂多变，各种风险因素相互交织。AI 算法具有强大的学习和适应能力，能够根据不断变化的市场数据和项目信息，实时调整风险评估模型和决策策略，更好地适应复杂多变的环境。

（三）提供数据驱动的决策支持

AI 算法基于大量的历史数据和实时数据进行风险评估和决策，能够为项目管理人员提供客观、准确的数据支持，使决策更加科学合理。通过对数据的深度挖掘和分析，还能够发现一些潜在的风险和机会，为企业的战略决策提供参考。

四、AI 算法在工程造价风险评估与智能决策中面临的挑战

（一）数据质量和可用性问题

AI 算法的性能高度依赖于数据的质量和可用性。然而，在工程造价领域，数据往往存在不完整、不准确、不一致等问题，影响了算法的准确性和可靠性。此外，由于数据涉及企业的商业机密，数据共享和开放程度较低，也限制了 AI算法的应用范围。

（二）算法的可解释性

一些复杂的 AI 算法，如深度学习算法，虽然具有很高的预测准确性，但其决策过程往往是“黑箱”的，难以解释其背后的逻辑和原因。在工程造价风险评估和决策中，项目管理人员需要了解算法的决策依据，以便做出合理的判断和决策。因此，提高算法的可解释性是当前面临的一个重要挑战。

（三）人才短缺

AI 算法的应用需要既懂工程造价又懂 AI 技术的复合型人才。目前，这类人才在建筑行业相对短缺，制约了AI 算法在工程造价领域的推广和应用。

五、实际案例分析

以某大型商业综合体项目为例，在项目前期，利用 AI 算法对工程造价风险进行了全面评估。通过对类似项目的历史数据、当地市场价格信息、政策法规等多源数据的分析，识别出了材料价格波动、设计变更、施工工期延误等主要风险因素，并利用神经网络算法对这些风险因素进行了量化评估，预测了不同风险情景下工程造价的变化范围。

在投标决策阶段，结合风险评估结果和企业的成本预算，利用博弈论算法制定了投标报价策略。最终，该项目成功中标，并且在施工过程中，通过实时采集工程进度、成本等数据，利用 AI 算法对成本偏差进行动态监测和分析，及时调整了施工方案和资源配置，有效控制了成本，确保了项目的经济效益。

结论

AI 算法在工程造价风险评估与智能决策中具有广阔的应用前景。它能够提高风险评估和决策的效率和准确性，适应复杂多变的市场环境，为工程造价管理提供数据驱动的决策支持。然而，要实现AI 算法在工程造价领域的广泛应用，还需要解决数据质量、算法可解释性、人才短缺等问题。未来，随着技术的不断进步和应用的不断深入，AI 算法将与工程造价管理更加紧密地结合，推动工程造价管理向智能化、精细化方向发展。同时，还需要加强跨学科研究，培养更多的复合型人才，为AI 算法在工程造价领域的应用提供有力的人才保障。

参考文献

[1] 陈健 . 工程造价风险评估与控制策略研究 [C]// 中国智慧工程研究会 .2024 工程技术应用与施工管理交流会论文集（上）. 杭州电力设备制造有限公司 ;,2024:178-179.

[2] 郑永林 . 基于 AHP- 灰色聚类评估的工程造价风险评价研究 [J]. 中国建筑金属结构 ,2024,23(06):44-47.

[3] 邱邓浩 . 建筑工程造价中的风险评估与控制研究 [J]. 住宅与房地产 ,2024,(11):89-91.