本发明公开了一种基于知识指导的时序数据风险预测方法、系统及其应用，包括以下步骤：采集样本时序数据，将每个样本时序数据转换为输入序列矩阵，从知识图中获取风险事件及事件关系的特征信息；将距离权重矩阵、风险事件及事件关系的特征信息输入到预先设定的网络模型中，获得两个上下文向量，将两个上下文向量进行全连接，进行风险预测；根据各样本时序数据序列以及两个上下文向量训练预先设定的网络模型，进行有监督的训练，得到发生风险的概率后训练至预设收敛条件，获得训练好的风险预测模型；通过得到的风险预测模型进行风险预测。本发明对时序序列数据表示更加合理有效，能够提升时序数据风险预测的准确性。