本发明公开了一种面向时序数据的风险预测方法及系统，包括：获取样本集合中每个风险事件的时间信息和内容信息；将事件信息通过词嵌入技术转换为等维度高维向量；用风险事件向量对预设的预测模型进行训练，获得训练后的风险预测网络模型；用获得的风险预测网络模型处理待预测的风险事件，输出风险事件的风险水平和影响水平的因素所占比重。本发明通过注意力机制和深度网络，可以在保证模型高精确度的前提下，并行训练网络而且可对预测结果进行分析，可解释性强，具有说服力。