研究中国金融安全问题的最终目的，是防范金融风险。在金融全球化背景下，瞬息万变的市场变化要求金融业必须面对来自外部的挑战和冲击，对自身所面临的风险、危机进行监测并及时做出反应。树立危机意识，提高金融安全预警能力是中国金融改革的当务之急。
预警离不开指标，建立金融安全预警系统，指标体系的研究和设置是最关键的部分也是难点，它决定预警的质量。为了比较规范而清楚地构建我国金融安全监测预警指标体系，本章在对金融安全监测预警系统设计的原则、基本结构及运作程序探讨的基础上，参考亚洲金融危机之后国际基金组织研究人员的相关分析以及我国现有的有关资料，从现存统计指标中挑选出一套数量适合而又能够最大限度地刻画金融变化状态，揭示我国经济、金融运行中的最合适的指标体系。本书认为，完善的金融稳定自我评估体系至少由四个子系统指标组成：即国家宏观经济安全运行子系统、金融机构安全运行子系统、外部金融安全运行子系统和金融软环境安全子系统。这四个子系统包括31个监测指标，每一类指标组成一个监测子系统。这四个子系统的整体运行状况比较全面地反映了金融安全状况。
在现代市场经济条件下，金融活动和金融行为已经渗入经济生活的各个领域，并日益成为各类经济主体相互联系的中介，致使金融安全运行机理既受到多种因素，诸如：政治，经济，市场因素的影响，亦受消费者和投资者行为因素的影响，是典型的非线性问题。针对这一情况，本章将可有效处理非线性问题的神经网络引入到金融安全预警中来，但由于神经网络具有收敛慢，易陷入局部极小点，出现振荡，鲁棒性差等缺陷。故在此用遗传算法来优化神经网络，建立了相应的优化模型，即用它来优化神经网络的连接权。依据遗传算法的神经网络，提出了一种金融安全预警的新方法，实现了动态的、具有自我学习、自适应性和高度可靠性特点的预警功能，使预警更具动态性，高度可靠性和智能化，超越了传统预警模型，可获得理想的结果，为金融安全预警研究提供了一条可行的实现途径。