摘 要
随着金融科技的快速发展，金融风险预测逐渐成为学术界与产业界关注的核心议题。本研究旨在探讨人工智能技术在金融风险预测中的应用潜力及其实际效果，通过整合机器学习算法与大数据分析方法，构建了一种高效、精准的风险预测模型。研究选取了多种典型金融场景下的数据集，采用深度学习框架对市场波动、信用违约及操作风险等关键指标进行建模，并引入注意力机制以提升模型对重要特征的捕捉能力。实验结果表明，相较于传统统计方法，所提出的模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升，特别是在处理非线性关系和高维数据时表现出更强的适应性。此外，本研究创新性地提出了一种基于解释性分析的风险归因方法，能够为决策者提供更具洞察力的参考依据。总体而言，本研究不仅验证了人工智能技术在金融风险预测领域的可行性，还为未来相关研究提供了新的思路与方向，具有重要的理论价值和实践意义。
关键词：金融风险预测；人工智能技术；机器学习算法
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
1 绪论 1
1.1 人工智能与金融风险预测的背景 1
1.2 当前研究现状与挑战 1
1.3 研究方法与技术路线 2
2 人工智能在金融风险预测中的理论基础 2
2.1 金融风险预测的核心概念 2
2.2 人工智能技术的基本原理 3
2.3 人工智能与金融风险预测的结合机制 4
3 人工智能在金融风险预测中的关键技术应用 4
3.1 数据挖掘在风险识别中的作用 4
3.2 机器学习模型的风险评估能力 5
3.3 深度学习在复杂风险预测中的优势 6
4 人工智能在金融风险预测中的实践案例分析 7
4.1 信用风险预测的应用实例 7
4.2 市场风险预测的技术实现 7
4.3 操作风险预测的优化策略 8
结论 9
致 谢 10
参考文献 11
