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一个完整的风险分析与评估过程可归纳为对象目标定义、风险辨识（风险识别）、风险评估、风险规避与控制、风险决策等。图2.2是定量的风险分析与评估过程。图中：第一步是定义评估目标，定义时，应清晰说明评估的对象、范围、目的和所关心的伤损状态，是一个界定问题；第二步是确定风险系统，大部分风险仅涉及系统的一部分，可构成所要研究的（子）系统；第三步是建立风险事件列表，列出所关心的各种风险事件及其进行识别与研究的方法，如危险分类法可用于识别风险事件，故障树法可细化风险事件、分析风险事件发生的原因，破坏模式与效用分析法可用于描绘由特定因素引发风险事件时的具体伤损信息；第四步是绘制功能事件树，显示风险事件的发生与风险事件的控制之间的关系；第五步是计算风险破坏概率；第六步是确定风险后果，评定方式可以是定性的，也可以用多种方式进行定量分析，具体方法取决于分析后想要获得的结果；第七步是风险评估，可绘制风险图，通过风险图可方便地比较各种风险，并能更好地理解各种风险的危害程度；第八步是风险决策与控制。
实际的风险分析与风险评估大多采用半定量化或定性方法，不一定完全与图2.2一致，一般大致分为4个阶段。
●准备阶段：明确评估对象、要求和范围，熟悉有关文件资料并进行现场调查。
●初步风险分析阶段：确定风险的种类和来源，初步分析引起风险的事件链及有关措施和后果，根据实际评估的需要，将风险评估分成若干个评估单元，划分评估单元的原则有按专业领域划分、按危险因素类别划分、按事件性质与评估成员的情况划分等，使评估单元相对独立，且具有明显的区别特征。
●风险研究阶段：确定风险分析方法，以判定风险发生的可能性和后果的严重性。传统风险分析方法包括事件树方法和故障树方法：前者是归纳式风险分析方法；后者是演绎式风险分析方法。根据选定的分析方法，可给出由风险因素导致事件发生的可能性和严重程度，最终给出风险等级的评定，为制定风险防范对策和减灾措施提供依据。
●制定防范措施阶段：根据风险研究阶段得到的评估结果，制定防范、消除、减弱、转移或接受风险的策略，以及相应的技术、管理措施和建议。
图2.2 定量的风险分析与评估过程
风险辨识（Risk Identification）是通过风险调查和风险分析，查找风险管理对象的风险源，找出风险因素向风险事件转化的条件。风险辨识是风险防范和风险管理过程中最基础和最重要的内容之一。其他环节都必须以风险辨识为基础。
目前，由于许多风险目标的规模庞大、技术复杂、综合性强，风险源又多是潜在的不确定因素，具有一定的隐蔽性，因此风险辨识是一项既重要又困难的任务，对于辨识人员的素质要求很高。风险辨识队伍由各种具备专业知识和实践经验的人员组成。
风险辨识目前尚无固定、普适的方法。常用的风险辨识方法大致可分为下面两类。
●第一类方法：基于专业人员的直觉判断，主要有专家调查法（头脑风暴法和德尔菲法）和情景分析法。风险辨识人员需要根据以往的相关事件，特别是以往发生的类似风险事件，通过查找其中的隐患，运用专业知识对现实中的风险因素做出判断。这类方法在具体实施时，可首先按照风险规范、决策规程等制作详细的风险检查表，然后进行头脑风暴式的调查，并汇总风险源。
●第二类方法：统计决策分析法，主要有层次分析法和风险树法，可以揭示系统中可能导致风险的多种因素及其相互作用，从而辨识系统中隐含的风险。
第一类方法的优点是简单易行，缺点是可能遗漏某些风险，特别是对于没有先例的风险目标，效果不佳。第二类方法适宜对复杂且无经验的风险进行辨识。
风险辨识是分析风险的第一阶段，主要内容包括确定风险的种类、确定系统中易受损害的部分及相应的风险源、确定风险分析的范围等，主要任务是从广义上确定可能的潜在风险和风险分析目标。
风险评估的方法有多种，归纳起来，大致可分为定性风险评估方法、定量风险评估方法，以及定性与定量相结合的综合风险评估方法。
定性风险评估方法主要依据评估人员的知识、经验、教训及特殊事件等非量化信息对风险状况做出判断。典型的定性风险评估方法有专家调查打分法、层次分析法、因素分析法、逻辑分析法、历史比较法等。定性风险评估方法的优点是可以挖掘一些蕴含的思想，使评估的结论更全面、更深刻；缺点是主观性强、对评估人员要求高等。
专家调查打分法是一种简单、易用的方法，由两步组成：首先，辨识某一特定对象可能遇到的风险，列出风险调查表；然后，利用专家的经验对风险因素的重要性进行评估，综合得到整个系统的风险。具体操作步骤如下：
第一步，确定每个风险因素的权重，以表征对系统风险的影响程度。
第二步，确定每个风险因素的等级值，按可能性很大、较大、中等、不大、较小共5个等级，分别打分1.0、0.8、0.6、0.4、0.2。
第三步，将每个风险因素的权重与等级相乘，先求出得分，再求出系统风险的总分，总分越高，风险越大。
风险分析和风险评估是主观与客观相结合的过程，对某些过程中潜在风险因素的评估很难用定量数字描述。层次分析法可以较合理地解决这个问题。该方法处理问题的程序与决策者的思维过程、解决问题的思路基本一致，在实际运用时，首先要对某特定对象的某一指定目标进行风险分类和风险辨识，做出相应的风险分析框图，然后遵循如下步骤进行逐层次分析：
第一步，构造风险因素和子因素的判断矩阵，邀请专家按照层次分析法的规则对因素层元素和子因素层元素的相对重要性给出判断，求出各元素的权重。
第二步，构造可反映风险因素严重程度的判断矩阵，严重程度通常用高、中、低来表示，求出风险因素的相对严重程度。
第三步，利用层次分析法的计算模型对专家判断的一致性进行检验，若不通过，则要求专家重新评估，调整评估值，直至通过，一般情况下，一致性检验系数应小于0.1。
第四步，将求出的风险因素的相对严重程度统一起来，即可求出风险处于高、中、低的概率，由此可判断风险的严重程度。
定量风险评估方法的优点是，用直观的数据来表述评估结果，使结果更科学、更严谨。定量风险评估方法主要有直接积分法、蒙特卡罗方法、CIM模型、最大熵风险分析方法、模糊风险分析方法、灰色随机风险分析方法等。
直接积分法通过对风险对象和风险因子的概率密度分布函数进行解析和数值积分，得到风险模型的评估结果，在处理影响因素较少且机理较为简单的线性系统时是比较有效的，对影响因素较多、影响过程较复杂的非线性系统，很难求出风险概率，适用性不强。
蒙特卡罗方法又称随机模拟法或统计实验法，即先制定各影响因素的操作规则和变化模式，然后用随机数生成方法人工生成各影响因素，并进行相应计算，从大量的计算结果中找出风险概率的分布规律，是经济风险评估和工程风险评估的常用方法之一。
在不确定因素的决策过程中，通常只考虑最好、最坏和最可能三种情况。如果不确定性因素很多，则只考虑三种情况会使决策产生偏差。蒙特卡罗方法可以避免这种偏差的发生，使复杂情况下的决策能够更加合理、更加准确，基本操作过程如下。
第一步，编制风险清单：通过结构化方式，把已辨识出来的影响系统目标的重要风险因素构造成一份标准化的风险清单。该清单能充分反映风险分类的结构和层次。
第二步，采用专家调查方法，确定重要风险因素的影响程度和发生概率，并编制风险评估表。
第三步，模拟确定风险组合，以便对专家评估结果进行量化，采用模拟技术评估专家调查时获得的主观数据，并在风险组合中体现出来。
第四步，分析与总结：通过蒙特卡罗方法可以得到系统总风险的概率分布曲线，由曲线可以看出系统总风险的变化规律，并据此确定风险防范措施。
蒙特卡罗方法可以直接处理每个风险因素的不确定性，并把这种不确定性的影响以概率分布的形式表示出来，是一种多元分析方法，可以克服敏感性分析方法只受一维元素变化影响的局限性。蒙特卡罗方法的难点是对风险因素相关性的辨识与评估。总之，蒙特卡罗方法既有对系统结构的分析，又有对风险因素的定量评估，比较适合对大中型风险系统或项目的评估。
当有多个风险因素影响系统目标时，就会涉及概率分布的叠加问题，CIM模型就是解决该问题的有效方法，即用直方图代替影响的概率分布，用求和代替概率函数积分，利用串联响应模型或并联响应模型进行概率叠加。
1929年，匈牙利科学家L.Szilard最先提出了熵与信息不确定的关系，使得信息科学应用熵成为可能。1948年，美国知名数学家香农创立了信息论，把通信过程中信源信号的平均信息量称为熵。最大熵风险分析方法的基础是信息熵。信息熵被定义为信息量的均值，是对整个范围内随机变量不确定性的度量。由于风险分析的依据是风险因素这一变量的影响概率特征，因此，首先需要根据所获得的先验信息设定先验分布，然后利用最大熵原理设定风险因素的概率分布，并将问题转化为信息处理和寻优问题。
黄崇福等人 ［4］ 认为，由于概率风险评估模型难以描述系统的模糊不确定性，因此在进行实际评估时，可行性和可靠性仍存在问题。在客观世界中，许多概念的外延存在着不确定性，对立概念之间的划分具有中间过渡阶段。这些都是典型且客观存在的模糊现象，应该采用模糊集理论进行研究。模糊风险分析方法包括模糊层次分析、模糊聚类分析、模糊综合评判、信息扩散 ［5］ 以及内集-外集 ［6］ 等方法。
Jone ［7］ 在进行复杂系统的风险评估时，将不确定性分为随机不确定性和主观不确定性，并认为前者的产生源于系统的特性，后者的产生源于对系统认知信息的缺乏。胡国华等人 ［8］ 将因对系统认知信息的缺乏所产生的主观不确定性归结为灰色不确定性。所谓灰色随机风险分析方法，就是综合考虑系统的随机不确定性和灰色不确定性，用灰色-随机风险率来量化系统失效的风险。不过，灰色随机风险分析方法仅代表风险分析的一个方向，且理论体系尚需进一步完善。
定性与定量相结合的综合风险评估方法可以相互取长补短，有很大的潜在优势和发展前景。定量分析是定性分析的基础和前提。定性分析只有在定量分析的基础上才能更精确、更科学地揭示客观事物的内在规律。因此，在实际风险评估中，应避免将定性分析和定量分析割裂开来，应针对具体的研究对象和评估目标，将其有机地结合起来。