新冠疫情在全球的突然爆发引起了金融市场剧烈动荡,这不免人想起2008年的金融危机,十多年前的金融危机导致了全世界多家金融机构破产倒闭。随着改革开放不断的深入,我国的金融业正面临着深化改革和智能化转型的关键时期,商业银行在这一时期面临着巨大的挑战。如今,中国互联网网民的数量已经突破9亿人,银行的声誉效应在品牌塑造上的重要性逐渐凸显,信息传播媒介和环境的巨大变化对银行对声誉风险提出了新的挑战。2020年以来,中国银行的“原油宝”事件、中信银行的隐私泄露事件等重大声誉事件的爆发使得社会民众对银行产生极大的不信任感,伤害了现有客户和潜在用户对银行的信任,对银行未来的业务拓展产生不利影响。通过对商业银行声誉风险的国内外研究文献阅读整理,发现我国关于商业银行声誉风险预警的研究相对缺乏,且过往的声誉风险预警研究仅仅建立在低频数据的基础上,在现在这样的互联网环境下很难及时有效地对声誉风险进行甄别并发出预警。本文首先通过对声誉风险度量方式的文献进行阅读整理,分析各种测度方式的优缺点,将商业银行的累积后三日的异常收益率作为声誉风险的度量指标,对异常收益率进行两层小波分解和重构,可以明显观察出声誉风险的变动的主要趋势,并以此确定声誉风险阈值。通过对商业银行声誉风险影响因素的分析,本文从商业银行的自身实力、商业银行的规模与讨论热度、商业银行相关利益者的情绪、金融市场情绪、商业银行主要业务的市场环境等角度整理45个特征因子。同时,利用爬虫和自然语言处理技术对相关评论文本进行情绪性的量化得到情绪指标用以反映银行相关利益方的情绪,并根据随机森林中的重要性原则,从特征因子库中筛选出25个特征因子。接着,利用LSTM长短期记忆神经网络搭建银行的声誉风险预警系统,并与传统的随机森林算法和XGBoost算法进行对比,分析预警效果的优劣,结果发现LSTM算法在时间序列分类预测的精度与稳定性方面均具有较好的效果。最后本文对部分预测结果进行回测,分析预警方案存在的问题和风险,并对声誉风险预警机制的建设提出一些建议。