当前,随着我国金融市场日益繁荣,银行在我国金融体系中处于中流砥柱的位置,它在经济调节、货币流通、投资融资等渠道发生着至关重要的作用,使得银行业在我国市场经济体系中饰演着不可或缺的角色。随着经济全球化的到来,资本的流动性在不断地加剧,给商业银行带来机遇的同时,也迫使其面临极大的挑战。2019年5月24日,由于包商银行出现严重信用风险被中国人民银行实行接管。此次包商银行事件具有特殊性,但也同时也为我国中小银行敲响了一记警钟。我国中小银行在发展过程中虽然存在各种机遇,但其挑战也接踵而至。中小银行作为银行业的重要部分,其财务风险亟需得到社会各界的重视。中小银行是我国银行业体系的一个重要成员,在我国银行业中的占比日益增加的同时,也成为国民经济发展的推动力量,尤其是对当地小微民营企业的发展起了至关重要的作用。本文构建了我国中小银行财务风险预警评价指标体系,并基于改进的粒子群算法优化BP神经网络模型构建其财务风险预警模型。首先通过对文献的整理和汇总,对国内外商业银行财务风险评价方法进行了理论部分的综合评述,在评述过程中分析各个预测方法的优点和局限性。其次分析影响银行财务风险的主要因素,探索描述银行业务多元化属性的预测能力,并从反应商业银行信用安全、资本流动性、盈利能力、操作方式、资本质量和操作方式六个方面的各种财务指标和非财务指标构造预警指标体系,随后针对各单项指标使用熵值法对其进行赋权。随后选取47家样本中小银行在2014-2019时间段内的财务表现构建基于改进后的粒子群算法优化的BP神经网络模型构建中小银行财务风险预警模型,并对模型的有效性和稳定性进行验证。再次,以龙江银行作为实例代入预警模型具体分析其财务风险状况。最后从有效预警中小银行财务风险,维护中小银行稳定发展的角度提出相关政策建议。研究结果表明:相对于BP神经网络模型,利用粒子群算法改进后的BP神经网络模型预测的准确率提高了19.41%,模型精度更优,拟合程度更高。以龙江银行作为实例进行模型的应用,证明本文所提出的预测方法应用于中小银行财务风险预测的可行性和有效性,具有较强的稳定性和精确度,在实际应用中具有较强的应用型和操作性。