近年来我国经济环境波动性越来越大,中美贸易摩擦的加剧以及人口红利的消失,进一步增加了这种不稳定性,这导致各行业的发展面临更大的挑战。作为国民经济的基础,制造业对经济运行的影响面较广,在这种强压下它能否进行平稳的发展于整体经济的稳定具有重大意义。为了寻求稳固的发展,制造企业必须加强风险识别以及应对能力,这对于财务预警效率提出更高的要求。财务预警研究于90年代引入我国,后续受到众多学者的高度关注,该类研究主要通过对目标企业确立分析指标体系后构建分析模型,达到预测样本企业财务危机状态的目的。人工神经网络对样本数据的要求较低,同时具备自主学习能力和鲁棒性,学者们发现利用它进行财务预警分析的效果比一般模型更加突出。随着大数据的兴起和人工智能的发展,财务预警模型的智能化成为发展趋势。为了提升财务预警研究的有效性,文章拟设计一个系统性的财务预警指标体系,并结合优化算法和神经网络生成智能化的预警分析模型。研究时以106家相关数据较为完整的制造企业为分析样本,其中财务危机类样本的53家企业于2019年被沪深证券交易所风险标识,做为对照组的53家企业处于正常运营状态。为了取得较好的财务预警研究效果,此次研究对财务预警指标和分析模型都做出升级调整。首先,对研究指标进行了完善:设定研究指标时除构建更为全面的财务指标外,还创新性地构建了企业层面的以监管信息为主的相关非财务指标,得到一个八类共计69项的企业主导的预警分析体系,能够较为全面地反映企业的运行管理状况。其次,模型训练过程中选取两种状态的样本各80%作为训练集搭建6个标准模型,综合对20%测试集的预测准确率和模型性能分析两方面因素,在6种标准型中概率神经网络的预测效果最好,择定其为研究的基础模型。然后,为提升模型预测的效果,后续用粒子群算法和灰狼算法对概率神经网络进行优化。最后,综合指标和模型两方面的提升,构建出预警分析效率较高的模型,并为制造企业后续财务预警管理提出相关建议。经实证分析,得出如下主要结论:在指标层面,财务性指标、监管性指标对有效预警信息的贡献比例为6:1,财务类有效指标中贡献度最高的是每股类、偿债类、盈利类指标,监管类有效指标的重点在股权集中度、高管变动率;在模型层面,综合预测准确率和分类器性能两方面因素,灰狼算法优化概率神经网络的效果优于粒子群算法,经过灰狼算法优化后的概率神经网络可提升10%的预测准确度,且分类性能更稳定。