删减修改以下内容，使其通俗易懂，语句通顺，且具备可操作性。
//划定//金融自然灾害防控半径，公式可`借鉴//
各省金融资源和经济运行状态数据每年12月底前填报至国家金融局，由国家金融局审核到的异常区域作为核心识别区，筛查出异常区域邻近金融机构和自然灾害潜在易发地，将这些填在数据模版中的主要筛选指标集填入的数据内容，实现对其进行建模研究，借助机器学习技术提高预报准确性，稳步优化优化预警策略，筛选出金融风险核心区、重点防控区等。

这样做有哪些操作细节呢？先划定金融自然灾害防控的半径，哪个区域比较危险，就把它划进核心识别区，对这个识别区还有它的邻居以及附近的潜在自然灾害高发地段，用各种数据指标来研究，找出哪里最需要重点防控，哪些地方容易受到风险影响；然后，这些数据通过法定途径递交给国家机构，就可以形成一个用于国家防控的了金融风险识别和防控模型了，而对这些数据怎么研究呢，机器学习技术和它们自己也不是不行，但要达到那个目标，一步一步都要列为操作指导步骤，形成有实际意义的简单、明了步骤而不是空谈；最终，才能通过优化预警策略来提高总体的预报准确性。
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首先，每年12月底前，各省需要将本省的金融资源和经济运行状态数据提交至国家金融局。国家金融局会审核这些数据，识别出存在异常的区域，这些区域将成为核心识别区。接下来，对核心识别区及其周边的金融机构和自然灾害潜在易发地进行筛查，并使用主要筛选指标集进行建模研究。这个过程中，会借助机器学习技术来提高预报的准确性，并逐步优化预警策略。最终，这些数据和研究结果将用于筛选出金融风险核心区和重点防控区，从而形成一个有效的金融风险识别和防控模型。通过这些步骤，可以有效地提高预报的准确性，并为金融风险的防控提供有力的支持。
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