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金融产业日益成为现代经济的主导产业和经济发展的持续推动力,我国商业银行进行金融创新是必然的选择和发展的趋势。对我国金融企业而言,产品创新既是机遇又是挑战,如自主研发能力较差,缺乏整体的规划性,以及对市场的细分难以满足客户多样化的要求等。要使产品创新取得更好的绩效,金融企业必须能够识别影响创新绩效的各种风险因素,并合理监控及时对这些风险进行预案管理。现有的相关研究成果在研究目标、研究方法、研究结论等方面都不能满足金融产品创新风险管理的系统要求。本文从生物免疫学理论的角度出发,研究商业银行金融产品创新风险预案多智能体系,以人工免疫系统的相关理论和免疫网络克隆选择算法及一般免疫算法模型为基础,进行基于免疫学的金融产品创新风险预案多Agent系统研究。在对国内外的相关研究状况的阅读整理的基础上,首先对生物免疫系统和商业银行金融产品创新风险系统进行了类比,对人工免疫系统应用于商业银行金融产品创新风险主动防范的可行性进行了论证,进而建立了基于免疫学的商业银行金融产品创新风险预案系统的理论框架。其次,建立了基于人工免疫学的商业银行金融产品创新风险预案多Agent系统模型。对金融产品创新风险预案多Agent系统中各要素进行设定,并对商业银行金融产品创新风险预案系统如何对商业银行金融产品创新风险进行测度进而生成初始预案库,商业银行金融产品创新风险预案基于免疫网络克隆选择算法进行自我优化,以一般遗传算法进行更新等问题进行了阐述。最后,以金融产品创新风险中的信用风险为例,运用MATLAB编程将160家金融机构的信用风险指标数据作为样本,运用免疫网络克隆选择算法,实现了预案的生成和优化,经100代的循环,预案的平均浓度趋于稳定,输出预案库的最优结果。本文的创新点在于提出了基于人工免疫学的商业银行金融产品创新风险预案多Agent系统理论框架,建立金融产品创新风险预案多Agent系统模型,提出了基于金融产品创新风险预案的免疫网络克隆选择优化算法。本文是国家自然科学基金重大研究计划培育项目“基于免疫学的非常规突发事件应急管理主动防御多智能系统”(项目批准号：91024020)子课题研究成果。