伴随着近年来多次金融危机的发生以及经济全球化进程的不断加快,全球金融环境陷入一个复杂而又多变的境地当中,各国经济都将遭遇众多困难与挑战。加之2019年全球范围新冠疫情的突如其来,进一步加剧了世界经济秩序失衡,世界经济正处在前所未有的困难时期。商业银行作为我国金融体系的一大分支,面对如此的经济环境,财务风险的识别与预警已成为了日常经营管理的重点问题。构建科学有效的风险预警模型以及不断完善财务风险预警机制目前对于我国商业银行来说是紧迫且重要的内部监管建设的核心内容。国内学者在财务风险预警机制建设方面借鉴国外研究经验的同时,应当充分结合国内当前经济发展状况水平和我国银行业监管模式,构建符合我国商业银行的财务风险预警体系并制定财务风险管控机制。本文选取我国40家A股上市商业银行近年来的季度数据作为样本数据,并依据相关监管条例和参考相关研究文献构建我国商业银行财务风险预警指标体系。所选取的样本数据具有较强的行业代表性,所构建的财务风险预警指标体系从多角度出发,选取资产净利率、成本收入比、净利差等财务指标以及不良贷款率、单一最大客户贷款比例等银行业特有财务指标,系统全面地反映我国商业银行所面临的主要财务风险,实现以较少的财务指标全面映射我国商业银行所面临的财务风险的目标。对预警指标体系进行相关性分析,运用散点图与热力图将分析结果直观输出,基于分析结果运用主成分分析法来提取主成分且确定指标权重,量化各单体银行各季度的风险综合值,以此作为划分财务风险等级的依据。并选取机器学习中的SVM模型对各单体银行进行财务风险预警。研究表明,基于SVM模型所构建的财务风险预警模型具有较高的精确度,可用于Z银行财务风险预警工作当中。将Z银行近年来的财务指标数据带入进行风险预警,并对预警结果进行精确度检验和有效性分析,进一步验证所构建模型的适用性与可靠性。最后对预警结果进行分析,并对发现的问题针对性地提出相应的风险防范措施,为Z银行在后续经营过程中财务风险的规避提高借鉴意义。