本文探讨了金融风险预测的新方法，包括数据标记、机器学习和生成模型。研究表明，聚类和自我学习框架能有效识别信用风险，并提出了FinPT和FinBench以提高预测准确性。此外，混合集成模型在欺诈检测中表现优异，展示了其实际应用潜力。