风险型决策法是指在已知各方案可能结果及其发生概率的情况下，通过量化分析选择最优方案的决策方法。其核心是通过计算期望值比较不同方案的潜在收益或损失，典型方法包括最大可能决策法、期望值决策法和决策树分析法。这种方法要求决策者能够预估自然状态的概率分布，并建立损益矩阵进行数学建模。

作为会计领域的专业工具，风险型决策法的理论基础源于统计学与概率论。根据管理会计应用指引第700号，该方法需满足五个基本条件：明确的决策目标、两种以上自然状态、多个备选方案、可计算的损益值以及已知状态概率。例如在投资决策中，会计人员需根据历史数据估算市场繁荣（概率0.6）与衰退（概率0.4）的可能性，分别计算A项目（繁荣时收益500万，衰退时亏损200万）和B项目（繁荣时收益300万，衰退时保本）的期望值。通过公式E(A)=500×0.6+(-200)×0.4=220万，E(B)=300×0.6+0×0.4=180万，可得出A方案更优的结论。

国务院国资委2025年发布的AI安全报告显示，央企在重大项目中采用风险型决策的比例已达73%，其中电力、煤炭行业通过决策树方法使项目失误率降低40%。特别是在设备采购决策中，会计部门会综合考量供应商报价（低/中/高三种状态概率分别为0.3/0.5/0.2）、交货周期和质量风险等因素构建多维决策模型。典型的应用场景还包括：存货管理时评估价格波动风险，通过敏感性分析确定最佳采购批量；跨国并购中运用蒙特卡洛模拟预测汇率变动对合并报表的影响。

该方法区别于确定型决策的关键在于引入概率维度，与不确定型决策的根本差异则是具备可量化的概率参数。需要注意的是，其有效性依赖于概率估计的准确性，因此会计实务中常采用贝叶斯方法动态修正先验概率。当前政务大模型的应用实践表明，结合机器学习技术可提升状态概率预测精度约28%，这为风险型决策法在智能会计系统中的应用开辟了新路径。