在建工程项目风险管理：如何有效识别、评估与应对潜在风险
在建工程项目作为国家基础设施建设的重要组成部分，其复杂性和不确定性决定了风险管理成为项目成功的关键环节。从设计阶段到竣工交付，每一个环节都可能面临技术、成本、进度、安全和环境等多重风险。若缺乏系统化的风险管理体系，不仅可能导致项目延期、超预算甚至失败，还可能引发安全事故或法律纠纷。因此，建立科学、动态、闭环的风险管理机制，是提升工程质量和投资效益的必由之路。
一、为何在建工程项目必须重视风险管理？
首先，工程项目具有高投入、长周期、多参与方的特点，任何微小的疏漏都可能放大为严重后果。例如，某地铁建设项目因未充分评估地质条件导致塌方事故，直接造成数千万经济损失和人员伤亡；另一高速公路项目因材料供应商违约，工期延误超过6个月，严重影响区域交通规划。
其次，随着“双碳”目标推进和绿色施工要求提高，环境合规风险日益突出。近年来，多地因环保不达标被责令停工整改，反映出传统粗放式管理已难适应新时代发展需求。
最后，政策法规变化频繁，如招投标法修订、安全生产条例更新等，若未及时响应，极易触发合规风险。因此，风险管理不再是可选项，而是工程项目全生命周期中的核心管理职能。
二、在建工程项目风险管理的五大关键步骤
1. 风险识别：全面梳理潜在威胁源
风险识别是风险管理的第一步，也是最基础但最容易被忽视的环节。应采用头脑风暴、专家访谈、历史数据分析、SWOT分析等多种方法，系统性地列出所有可能影响项目的内外部因素。
- 技术风险：包括设计方案缺陷、施工工艺不当、设备选型错误等。
- 经济风险：如原材料价格波动、汇率变动、资金链断裂等。
- 进度风险：天气异常、审批延迟、劳动力短缺等。
- 安全风险：高处坠落、机械伤害、火灾爆炸等。
- 法律与合规风险：合同条款不清、知识产权侵权、环保违规等。
建议成立专门的风险识别小组，涵盖项目经理、技术负责人、安全员、采购经理等角色，确保视角多元、覆盖全面。
2. 风险评估：量化优先级，明确控制重点
并非所有风险都需要同等关注。通过定性与定量结合的方式进行评估，可以更科学地排序风险等级。
常用工具包括：风险矩阵图（将风险发生的可能性与影响程度交叉分析）和蒙特卡洛模拟（适用于复杂项目估算成本与时间风险）。
例如，在桥梁建设项目中，若发现“暴雨导致基坑积水”的发生概率为中等（30%），但一旦发生将导致工期延误3周且损失约500万元，则该风险属于高优先级，需立即制定应对预案。
3. 风险应对策略：主动预防 vs 被动补救
针对不同级别的风险，应采取差异化策略：
- 规避（Avoid）：彻底消除风险源，如调整施工方案避开滑坡区。
- 转移（Transfer）：通过保险、分包等方式将风险转嫁给第三方。
- 减轻（Mitigate）：降低风险发生的概率或影响，如加强员工培训减少工伤事故。
- 接受（Accept）：对低频低损风险，制定应急计划而非额外投入资源。
典型案例：某核电站建设项目引入第三方监理机构全程监督质量，将“偷工减料”风险转移给专业团队，同时设置专项质保金制度强化约束力，实现双赢。
4. 风险监控与动态调整：持续改进机制
风险不是静态的，而是随项目进展不断演变。必须建立常态化的监控机制，包括：
- 定期召开风险评审会议（建议每月一次）；
- 利用BIM+物联网技术实时采集施工现场数据（如温度、湿度、位移）；
- 设立风险预警指标体系（如进度偏差率＞10%自动报警）；
- 记录并归档每次风险事件处理过程，形成知识库。
例如，北京大兴国际机场项目使用智能工地平台整合视频监控、传感器网络和AI算法，实现对高空作业、用电安全等高危环节的全天候监测，显著降低了事故发生率。
5. 风险沟通与文化培育：全员参与才是根本
很多项目失败并非因为技术问题，而是沟通不畅或责任模糊。良好的风险文化应贯穿组织上下：
- 高层领导带头倡导风险意识，将其纳入绩效考核；
- 基层员工具备报告风险的渠道和信心（如匿名举报系统）；
- 与业主、监理、分包商保持信息透明，避免误解和推诿。
某央企建筑公司在每个项目部设立“风险观察员”岗位，鼓励一线工人提出隐患建议，一年内收集有效风险点237条，其中18条被采纳实施，极大提升了现场安全水平。
三、数字化赋能：构建智慧化风险管理体系
当前，人工智能、大数据、云计算等新技术正深刻改变工程项目管理模式。借助数字孪生、区块链、边缘计算等技术，可实现风险预测前置、决策响应提速、执行过程留痕。
1. 数字孪生技术用于风险模拟演练
通过对物理工程的虚拟映射，提前模拟极端天气、设备故障等场景，验证应急预案的有效性。例如，港珠澳大桥项目曾利用数字孪生平台测试台风期间吊装作业的安全系数，优化了吊臂角度和风速阈值设定。
2. 区块链保障合同与资金安全
将合同条款、付款节点、验收标准上链存证，防止篡改或扯皮。某市政道路改造项目通过区块链支付系统，确保分包商按时收到款项，减少劳资纠纷风险。
3. AI辅助风险趋势研判
基于历史项目数据训练模型，自动识别相似风险模式。如某集团开发的风险预警AI系统，可在开工后第15天即提示“钢筋用量异常增长”，经核查系图纸变更所致，及时止损。
四、典型失败案例反思：我们能从中吸取什么教训？
案例一：某高铁站房项目因忽视雨季排水设计，施工期间连续暴雨引发大面积积水，导致混凝土强度不足，最终返工重建，损失超2亿元。
教训：风险识别不能仅依赖经验判断，必须结合气象数据、地质资料等客观依据。
案例二：某产业园项目因未签订详细分包合同，后期出现多个承包商互相推诿责任，工期延误达9个月。
教训：风险转移必须配套清晰的责任边界和履约保障机制。
案例三：某城市综合体项目因未开展职业健康风险评估，多名工人患尘肺病，引发群体诉讼，企业声誉受损。
教训：不仅要管安全，还要管健康，把人文关怀融入风险管理。
五、未来趋势：从被动响应走向主动治理
随着“新型基建”加速推进（如5G基站、数据中心、新能源设施），工程项目的风险结构正在发生深刻变化。未来的风险管理将呈现三大趋势：
- 智能化：依托IoT+AI实现全自动风险感知与处置；
- 协同化：业主、设计、施工、运维四方一体化管理；
- 标准化：推动行业风险清单、评估模板、响应流程统一，提升整体抗风险能力。
总之，在建工程项目风险管理不是一次性任务，而是一个持续演进的过程。唯有以系统思维、科技手段和人性关怀为基础，才能真正筑牢工程安全底线，助力高质量发展目标落地。
