基于机器学习的财务风险识别与防范系统研究

史依婷; 高嘉馨; 关重一; 佟锐; 曾梅; 孟丹

doi:10.12184/wspcyjjWSP2516-414707.20250902

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9卷第2期

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基于机器学习的财务风险识别与防范系统研究
基于机器学习的财务风险识别与防范系统研究
辽宁科技大学，辽宁鞍山 114000
2025年9卷第2期页码：31-37
纸质出版日期：2025-02-28
DOI：10.12184/wspcyjjWSP2516-414707.20250902
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史依婷,高嘉馨,关重一等.基于机器学习的财务风险识别与防范系统研究[J].创意经济,2025,09(02):31-37.

史依婷, 高嘉馨, 关重一, 佟锐, 曾梅 & 孟丹. (2025). 基于机器学习的财务风险识别与防范系统研究. Creative Economy(Chinese Version), 9(2), 31-37..
史依婷,高嘉馨,关重一等.基于机器学习的财务风险识别与防范系统研究[J].创意经济,2025,09(02):31-37. DOI： 10.12184/wspcyjjWSP2516-414707.20250902.

史依婷, 高嘉馨, 关重一, 佟锐, 曾梅 & 孟丹. (2025). 基于机器学习的财务风险识别与防范系统研究. Creative Economy(Chinese Version), 9(2), 31-37.. DOI： 10.12184/wspcyjjWSP2516-414707.20250902.

摘要

随着金融市场复杂性的增加，传统的财务风险识别方法已难以满足现代企业对高效、精准风险预警的需求。本文基于机器学习技术，构建了一套全面且高效的财务风险识别与防范系统。研究从数据收集与预处理、特征提取与选择、模型构建与优化，到防范策略制定与实施，进行了系统的研究与实验验证。通过深入分析金融机构和企业的财务数据、交易数据以及市场数据，本研究成功构建了一套基于机器学习的财务风险识别与防范系统。实验结果表明，该系统能够有效识别财务风险，并通过针对性的防范策略降低风险发生的概率，提高企业和金融机构的风险管理水平。本研究的创新之处在于全面性与系统性的构建、特征工程的优化、模型融合与优化，以及防范策略的创新。未来的研究将进一步提升数据质量与数据量，优化特征工程，深化模型融合与优化，并完善防范策略的制定与实施。

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关键词

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