近两年来由于疫情的持续影响以及中美两国经贸摩擦不断升级,我国企业所处的市场环境竞争也越发激烈,对企业的经营管理,特别是财务危机管理的要求也越来越高。面对瞬息万变的市场环境,诱发企业出现财务危机的因素也更加多种多样,所以如何构建更加科学有效并且高精度的财务危机预警模型对于企业实现更高质量的财务管理目标,就显得尤为重要。目前已有的财务危机预警模型由于受到数据分析技术发展的制约,大都基于简单的Z分数模型、支持向量机、BP神经网络模型等,在构建模型时会存在样本资料选择范围不够广、指标体系选取不全面、建模过程受人为因素影响较大等不足,因此在大数据时代的背景下,针对上述问题本文利用人工智能领域中的深度学习技术来构建一个预测性能更高的财务危机预警模型。首先在回顾梳理国内外研究者进行的相关研究成果的基础上,从以下五个维度:偿债能力、运营能力、盈利能力、企业成长能力和现金流能力来从WAND数据库中选取反映上市公司财务状况的财务指标,同时又选取其他同样可以反映企业财务状况变化的非财务指标,搭建了包含“所属行业”这一虚拟变量在内的48个指标的指标变量体系,其次在此基础上,筛选出沪深两市1999年至2020年的749家A股上市公司T-2和T-3年的财务报表数据作为样本数据进行研究,然后在验证了财务指标在行业间存在显著性差异的基础上分别建立了基于行业差异性和卷积神经网络的上市公司财务预警模型、不考虑行业差异性的基于卷积神经网络的财务预警模型以及构建基于行业差异性的BP神经网络财务预警模型。实证研究结果表明,基于行业差异性和卷积神经网络的财务预警模型预测准确率为95.11%,较不考虑行业差异性的卷积神经网络预警模型的预测准确率91.56%和基于行业差异性的BP神经网络财务预警模型的预测准确率87.33%都有了明显的提升。验证了新模型具有更准确的预警评估性能,并进一步提升了财务危机预警模型的稳定性和可适用性。