「點亮」風險應對的一盞明燈
項目風險應對時，你有沒有經常在多個應對方案之間拿不定主意?又或者在多個應對方案中不知道重點在哪?本文將通過決策樹分析法開啟一些風險應對的「靈感」。
初 識
所謂的決策樹分析，是在不確定因素的背景下，對可能出現的風險定量分析，用來作出有利決策的一個工具。通過在若干備選方案中對不同分支事件的產生的發展路徑分析發生概率及產生的風險(包括威脅和機會)，計算每條路徑淨值，根據預期收益選出最優路徑。
決策樹分析的應用場景非常廣泛，不經意中我們就已經用很多次決策樹分析。例如買西瓜時我們可以根據紋理、根蒂及觸感來挑好瓜;銀行在審批貸款時根據借款人的信用情況判斷是否能放款;新產品商業論證時面臨多條發展方案時根據各方案的預期收益來決策。
初 探
PMBOK中關於決策樹分析的計算方法的例子很詳細。但肯定還有不少人跟我一樣，看完那個例子並不知道如何下手決策樹分析?來吧，我們探索一下決策樹分析。
1、決策樹的要素與結構
決策樹分析的要素包括決策點(決策的出發點，可以有多個層級的決策點)、方案枝(決策的若干備選方案)、結點(每個方案枝在各種自然狀態下的收益結果)、概率枝(每種自然狀態對應的發生概率)及結果點組成。由決策點出發，從左到右根據需要決策的問題、可供選擇的各種方案、各種方案的自然狀態展現出決策樹圖。
2、決策樹繪製的前提與準備
首先要明確有哪些備選方案：決策樹分析要解決的是可選方案太多的「痛苦」，因此要先弄明白「痛苦」有哪些。舉個簡單例子，某個以新增利潤為目標的項目交付過程中，業務方發現了新的商機，發起了一項需求變更，讓業務方「痛苦」的可選方案有：
1)、實施變更，但上線計劃要推遲一個月，研發費用100萬;
2)、當前版本保持現狀，下個版本(2個月後)實現新需求方案，研發費用新增80萬;
3、)當前版本實施臨時方案，效果不能完全實現，下個版本(2個月後)再完成最終方案，研發費用新增120萬。
實際情況可能更複雜，某個備選方案自身可能就是一個決策點，這種情況就需要把這個決策點看成一個整體，繪製多階決策樹。
其次要分析各項概率枝及預期收益：這是決策樹的關鍵，直接影響著最終決策的準確性及有效性。
這裡有兩個重點：
1)、概率枝的考慮要儘可能全面，
2)、各個概率枝發生的概率和預期收益要儘可能準確，可以藉助結合數據、趨勢、環境及專家評估等工具手段。
繼續前面變更的例子，三項變更實施方案，最主要的差異在於新商機方案投產時間對於收益等影響，通過對類似方案的運營情況及歷史數據分析，方案3採用了臨時方案的折中方案，可能會出現一定概率1200萬的利潤情況，方案1和2受投產時間影響，只可能會出現1000萬和1500萬利潤情況。
於是，通過上面兩步走，決策樹分析樹基本可完成繪製：
3、決策分析的結果與應對
根據上面繪製的決策樹分析圖，計算出預期收益和期望值，方案1的預期收益最高，自然就是最佳決策方案。
決策方案的確定並不意味著風險已經解決，只是在當前不確定因素前提下綜合發生概率集影響作出的最佳決策，而針對其中的不確定因素還需進一步進行風險識別並記錄到風險等級冊，制定有效風險應對措施，增加正面預期收益的發生概率，降低負面收益的發生概率。
引 申
決策樹分析還可以作為一種預測性分析的方法，通過分析當前和歷史數據對未來的事件做出預測，提前「預演」未來事件，並根據發生概率有針對性地進行有效風險應對。
進行預測性分析的關鍵點有兩個：
1)、對於決策結點進行有效分類，
2)、決策結點的發生概率分析。
1、決策結點的有效分類
決策結點的分類，通常需要遵循以下原則：
1)、結點包含的樣本具有相同的屬性;
2)、結點中的樣本屬性無法再細分;
3)、當前結點的已經是最終結點，無法繼續劃分;
再來個例子：項目組識別到某個需求依賴外部合作方配合排期的風險，經項目組分析，對可能的結點進行歸納，繪製出下面的決策樹：
從上面的劃分可以看出，不管是由誰去要求業務方去協調排期，都是同樣的屬性，都可以歸類成同一類;風險解決的結點也不難理解，達到了我們風險應對的效果，無需再劃分;上升到決策委員會則是風險解決的最終策略，無法再進一步劃分。
2、決策結點發生概率分析
根據每個決策事件，進一步分析其發生概率，計算每個決策結果發生的最終概率，那我們就可以把更多的精力放到高概率決策結果的應對中去。根據上面每個決策結點的概率，易知最終調整我側排期並跟相關方達成一致的概率最高，那我們就應將風險應對重點在這之前過程。
總 結
項目風險管理的核心是採取有效的風險應對措施，決策樹分析法通過理性的數據分析為風險應對提供有效的決策依據，如果你經常拿猶豫不決，如果你經常不知道風險應對的重點在哪，試試上面的決策樹分析法吧。
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