仿真模拟系统能够帮助预测系统性风险的原因在于其具有高度的复杂性和真实性。通过对各种因素进行建模和模拟，仿真系统能够模拟出各种可能的情景和结果，从而帮助分析人员更好地理解系统的运作规律和潜在风险。这种高度的真实性和细致性使得仿真系统能够在虚拟环境中模拟出各种复杂的情况和可能性，从而揭示系统中存在的潜在风险和问题。

此外，仿真模拟系统还能够通过大数据分析和算法模型来对系统进行全面的监测和分析。通过对大量的数据进行收集和整理，仿真系统能够更好地捕捉系统中的关键变量和趋势，从而帮助分析人员更准确地预测系统的发展和可能出现的风险。同时，通过建立复杂的算法模型，仿真系统能够模拟出不同变量之间的相互作用，揭示系统中潜在的风险传播路径和演化趋势。

此外，仿真模拟系统还能够通过多次模拟和实验来评估系统的稳定性和弹性。通过不断地对系统进行模拟测试，仿真系统能够揭示系统在不同情况下的表现和反应，从而评估系统对不同风险和冲击的承受能力。这种多次模拟和实验的方法可以帮助分析人员更全面地了解系统的弱点和漏洞，进而采取相应的措施来提高系统的韧性和应对能力。

此外，仿真模拟系统还可以帮助预测系统性风险的发生概率和可能的影响程度。通过对系统进行多次模拟和实验，仿真系统可以生成大量的数据和情景，从而帮助分析人员更好地评估系统中不同风险事件发生的可能性和潜在影响。这种基于数据和模型的预测方法可以帮助管理者更好地制定风险管理策略，从而降低系统性风险的发生概率和影响程度。

综上所述，仿真模拟系统通过其高度的复杂性和真实性、大数据分析和算法模型、多次模拟实验和可视化展示等特点，可以帮助预测系统性风险。通过对系统进行全面的建模和模拟，仿真系统能够揭示系统中存在的潜在风险和问题，帮助管理者更好地了解系统的运作规律和潜在风险，从而制定相应的风险管理策略，提高系统的韧性和应对能力。