神经网络在金融风险评估中扮演着重要角色，它可以用于识别和预测金融风险。具体来说，神经网络可以通过大量的历史数据来学习金融市场的规律和趋势，从而帮助管理者进行风险评估和预测。神经网络可以处理非线性关系，对于金融市场这种复杂的非线性系统来说，能够更好地拟合数据，并提高预测的准确性。
在实际应用中，神经网络可以用于信用评分模型的建立，通过分析客户的信用记录、财务状况等大量数据，来评估客户的信用风险；也可以用于股票市场的预测，通过分析股票市场的历史数据，来预测未来的股票走势。此外，神经网络还可以用于欺诈检测，通过分析交易记录等信息，来识别潜在的欺诈行为。
当然，神经网络在金融风险评估中并非万能的，其模型的复杂性也带来了一些挑战，比如需要大量的数据来进行训练，模型的解释性较差等。因此，在应用神经网络进行金融风险评估时，管理者需要谨慎选择合适的模型和算法，并结合其他方法进行综合评估。
总的来说，神经网络在金融风险评估中的作用主要体现在提高预测的准确性和处理非线性关系，但在实际应用中需要注意模型的选择和综合利用其他方法。