中小企业如何能够获取融资一直以来都是社会一大难题,因其往往存在着资金实力薄弱、经营能力不强、财务不透明等特点,使得其难以获取商业或者银行融资。而供应链金融的出现为这一困境提供了一个优秀的解决方案。供应链金融（Supply Chain Finance,SCF）指的是银行充分考虑供应链整体的行业地位、经济实力、风险水平等因素以及供应链条上核心企业的经济实力的情况下,向除了核心企业之外的供应链上位于上游和下游的中小企业（中小企业）提供贷款和融资服务,从而降低中小企业的资金压力。然而,供应链金融模式中,为中小企业提供贷款的银行依然面临着一定的企业风险,此时企业风险不仅和中小企业自身的财务和经营状况有关,还和供应链整体结构以及供应链上的核心企业有关。文章以汽车行业为例,深入探讨了供应链金融下中小企业的信用风险,研究内容主要包括三个方面:首先通过研究当前市场环境下的各种供应链金融模式差异,以及信用风险的判定基本概念,来明确研究的范围;进而描述了对供应链金融信用风险评估体系的搭建过程,确定研究的方式;最后通过建立Logistic Regression和Factor Machine两个模型对汽车行业信用风险展开实证研究。文章从阐述供应链金融的发展史以及信用评估方法的发展开始,供应链金融于上世纪八十年代起源于国外,在二十一世纪初期杭州召开的“首届供应链金融国际研讨会”上首次在国内被提及,自此便引起了国家和学者广泛的讨论和关注。国外供应链金融信用风险评估理论,经过多年的发展与革新,积累了很多优秀的模型,主要包括有Logistic模型、专家评分法、KMV模型以及深度神经网络等。在以上的信息探讨之后,本文对供应链金融和信用风险的概念做出了详细的介绍,即信用风险（Credit Risk）是银行面临的主要风险,它指的是借款或贷款人由于各种原因导致最终无法履行与银行签订的协议的可能性。信用风险往往具有系统性和非系统性、传染性和难以量化的特点,而供应链金融是金融经济发展的必然产物。国内的供应链金融,主要是从核心企业、上下游中小企业以及银行三个参与者的角度来看,主要有应收账款融资、预付账款融资和存货融资三个模式,其中应收账款融资和存货融资主要是供应链上核心企业和上游中小企业发生交易时用到的供应链金融模式,而预付账款融资则是核心企业和下游中小企业发生交易时使用的供应链金融模式。文章的第二部分主要阐述了供应链金融下汽车行业中小企业信用风险评估指标的选取过程。第一步,通过对30余篇经典参考文献进行阅读挑选和整理,将于文献中出现的指标进行频数统计,选出频数较高的指标,初步确定了9个中小企业信用风险评估指标,同时选定3个核心企业相关的指标;第二步,通过万德数据库获取数据,并对所得到的指标数据进行归一化,计算相关系数矩阵,从相关性较高的3个指标中剔除与标签相关性较低的2个,最终剩下10个评估指标;第三步,对于筛选的指标进行描述性统计。这部分的最后,概述了几个后续模型评估用到的指标,包括准确率、召回率、log损失函数以及AUC等。文章核心部分阐述了供应链金融下汽车行业中小企业信用风险评估建模的过程。其一是建立了LR模型对供应链金融信用风险进行评估:首先,对LR模型进行系统的介绍,然后根据选出的10个评估指标,通过LR模型对全部数据进行回归,根据回归因子的P值剔除掉不显著的因子,最终保留了流动比率、净资产收益率、总资产增长率、大企业营业利润率这几个指标,最后将所有数据分成5组,进行交叉验证,分析LR模型的性能,最终五次测试得到的测试集上平均AUC为0.8535,平均准确率为0.9477。其二是建立了FM模型对供应链金融信用风险进行评估:首先对FM模型,将数据分成5组,进行交叉验证,分析FM模型的性能,最终五次测试得到的测试集上平均AUC为0.9141,平均准确率为0.9529,并且对比了仅采用中小企业财务指标,所得到的平均AUC为0.8645,平均准确率为0.9446,论证出在评估供应链金融模式下中小企业的信用风险时FM模型相较于LR模型具有更优秀的表现、综合考虑核心企业指标和中小企业指标的思路是正确的。进而对实际的金融工作生产起到一定的参考作用。