1. 引言 建筑业是全球基础设施发展的重要组成部分，涵盖范围广泛，从住宅和商业建筑到桥梁、道路和水坝等大型基础设施 (Adetola 等人，2011) [9]。建筑业具有多样性和多面性的特点，需要复杂的规划、各利益相关者之间的协作以及复杂任务的执行。该行业在经济增长、创造就业机会和整个社会福祉中发挥着关键作用。建筑业是城市化和现代化的驱动力，具有独特的优势。随着人口的不断增长，对新建和改进基础设施的需求也日益增加，这给建筑项目带来了前所未有的压力，要求其精确、快速、高效地执行 (Evans 和 Annunziata，2012) [20]。然而，尽管建筑业意义重大，但它经常受到项目延期、预算超支和安全问题等挑战的困扰。这些挑战凸显了对创新解决方案的需求，这些解决方案可以彻底改变传统的建筑管理方法（Okem 等人，2023 年）[41]。效率和成本效益是建筑项目成功的关键因素。建筑行业在竞争激烈的环境中运作，利益相关者（包括客户、承包商和监管机构）要求在规定的预算和时间内实现最佳项目成果。项目管理效率低下会导致延误、成本增加和整体项目质量下降。及时完成项目不仅对于满足客户期望至关重要，而且对于最大限度地减少对社区的干扰并确保项目融资者的投资回报也至关重要。另一方面，成本效益是建筑项目财务可持续性不可或缺的一部分。有效的成本管理使利益相关者能够明智地分配资源、提高盈利能力并在市场上保持竞争力。人工智能 (AI) 已成为各个行业的变革力量，其在建筑管理中的潜力越来越受到认可（Odonkor 等人，2024 年）。人工智能涵盖的技术使机器能够模拟人类智能、从数据中学习、适应新信息以及执行通常需要人类认知能力的任务。在建筑管理的背景下，人工智能通过引入高级数据分析、预测建模和自动化提供了范式转变。人工智能在建筑管理中的潜力在于它能够分析大量数据、识别模式并做出预测以优化决策过程（Okem 等人，2023 年）[41]。从项目