介绍人工智能行业的发展现状、特点及其财务风险的复杂性，强调建立有效的财务风险预警机制的必要性。
阐述研究人工智能行业上市公司财务风险预警机制的理论和实践意义，包括对企业和市场的影响。
概述研究的主要内容和采用的研究方法，包括文献分析、模型构建和实证分析等。
总结人工智能行业的最新研究进展，利用人工智能行业真实数据进行说明，重点关注财务风险预警技术的应用和挑战。
回顾财务风险预警领域的经典模型及其应用，分析现有模型的优缺点。
探讨人工智能行业财务风险的特点及其预警方法的研究现状。
总结现有研究的不足之处，提出本研究的创新点和改进方向。
选取一些前人的关于财务风险预警机制的文献研究作为本篇论文的理论基础
拟采用传统的财务指标权重加权平均法与现代人工智能技术相结合的方式进行人工智能产业上市公司的财务风险预警机制研究。更具体而言，利用多指标、非线性复杂的财务信息数据，选取了AltmanZ-score模型与人工神经网络(Artificialneuralnetwork，ANN)进行论文预警模型方法分析。
明确研究的目标和预期成果，包括识别财务风险的主要来源和构建预警模型。
介绍选择和构建财务风险预警模型的方法，包括传统模型和智能算法的应用。
详细描述模型验证和优化的过程，包括数据预处理、模型训练和测试。
描述具体收集得到的真实数据和数据处理步骤，将实证所需数据呈现，确保数据的质量和可用性。
分析实证结果，包括模型的准确性和适用性，识别影响财务风险的关键因素。
通过具体人工智能上市公司案例分析模型在实际中的应用效果，验证模型的有效性。
总结研究的主要发现和结论，包括模型的有效性和财务风险预警机制的实际应用价值。
提出基于研究结果的具体政策建议，为企业和监管机构提供决策支持。