随着我国科技和经济不断发展壮大,汽车行业逐步发展成为国民经济的支柱产业。但在国内及国际市场激烈竞争的情势下,由于我国汽车行业研发资金有限、技术人员缺失、自主品牌影响力薄弱等一系列问题,导致汽车产业未来的发展面临着重重阻碍。我国作为全球汽车生产和销售大国,拥有极大的市场潜力。因此,对于汽车行业的企业来说,有效的风险管理显得至关重要。而财务风险作为企业中风险控制的核心,是管理者进行风险评估和管控的重中之重,将财务风险控制在合理的范围之内,增强汽车产业的发展能力,以保持我国经济健康可持续发展。如果企业不能及时了解自身的财务风险状况,根据自身财务状况作出不同的应对措施,企业将会逐步陷入财务困境,导致财务危机,企业破产等不良后果。在整个汽车行业中,乘用车占据市场主导地位。本文选取了我国汽车行业中的乘用车上市公司为研究对象,通过分析国内乘用车企业的特点和发展现状,得出我国乘用车企业的财务风险评价指标体系。为提高模型对财务风险预判的精准度,运用主成分分析和人工鱼群算法对传统BP神经网络的输入层数据和相关参数进行了优化,简化了财务风险模型输入层的数据,并利用人工鱼群算法的全局寻优功能优化传统BP神经网络的初始连接权值和阈值,据此构建了人工鱼群算法优化BP神经网络的财务风险模型,并验证模型的有效性。还与传统BP模型的判别效果进行对比,证明了经过鱼群算法优化的BP模型具有更高的判别准确率。研究结果表明,相较于传统BP神经网络,人工鱼群优化的BP神经网络模型在判别乘用车企业的财务风险方面具有更高的准确性。另外,此方法可以推行到其他企业的财务风险控制中,以便更好地掌握企业经营过程中的财务状况,有利于企业长久发展。