一种基于区块链联邦学习的金融风险预测方法及系统，方法包括：步骤A：参与方在本地依据所持有的数据，训练基于LSTM的金融风险预测模型，寻找模型参数；步骤B：将参数传输至区块链网络模块，联邦学习节点收集各用户的模型参数，以交易的形式存储到各参与节点；步骤C：产生交易区块；各参与节点收集模型参数打包进区块，各参与节点间通过运行PoQ共识机制，决定出块权所属，获得出块权的参与节点加入区块链网络；步骤D：选出协调节点，协调节点用于汇聚训练结果，聚合节点依据区块链网络的记录和结果，聚合模型参数，并更新金融风险预测模型，将更新后的金融风险预测模型下发至各参与节点，开始新一轮的训练学习；步骤E：设置贡献激励评估机制。