经过前20年的发展,我国新型电动汽车行业日益成熟,市场份额稳步增长,其发展趋势逐步超过了传统汽车行业。但近期来看,新能源汽车产业的财务状况却不容乐观。从宏观角度来看,随着近几年国内外疫情影响下,汽车制造业难以开工,导致汽车企业高投入低回报,正处于低迷的趋势走向,多数汽车企业销量未达预期,与此同时,政府方在2022年底取消对新能源汽车产业的补贴政策;从微观角度来看,传统车企也纷纷面临新能源汽车企业的压力,为了扩大市场走向转型之路,并且汽车行业出现了一些新的力量进入了市场,导致了激烈的行业竞争。在以上背景下,新能源企业面临着压力,资产负债比例不断上升,利润水平不断下降,偿还债务风险随之扩大,企业也普遍面临着超额研发费用支出剧增的困境,随之汽车成本持续上升,加上融资难度的增加带来一系列的财务压力,新能源汽车企业面临着较高的现金流破裂的潜在风险。因此,本文考虑到中国新能源汽车企业所面临的困境和行业特征,通过梳理国内外相关文献和了解财务风险的概念,选择新能源汽车行业作为研究行业对象,并且将蔚来,作为案例公司对象,结合公司基本运营和财务情况,对其当前存在的潜在风险进行剖析;同时,本文看重Light GBM模型自带预处理数据的SMOTE功能和较高预测精确度等优点,选用该模型为作为预警模型,通过了解指标选取及财务风险预警模型的使用,确定研究期间、收集数据、划分数据、设定输入输出层、模型对比等步骤,构建出适合新能源汽车行业的特征的Light GBM模型,基于训练好的模型对蔚来财务风险的数据指标进行重要性排序,按照排序结果分析企业财务风险,最后提出建设性的建议,该模型对蔚来财务预警和防范措施具有一定的针对性和借鉴意义。