本书共十章，以企业财务风险演化特征与预警需求为切入点，阐述机器学习赋能财务预警的技术契机与研究价值；夯实理论根基，梳理企业财务预警理论体系与机器学习核心方法，明晰二者融合逻辑；围绕指标体系构建、算法原理比较、模型开发流程三大核心环节，提出适配财务数据特征的指标优化策略与模型构建路径，并开展实证分析，验证机器学习模型的预警优势；同时针对模型“黑箱”问题，引入可解释机器学习方法提升模型可信度，并落地财务预警系统设计开发；拓展至多行业应用场景，分析潜在风险、构建管控体系，总结研究结论与未来方向。