在我国经济体制中,小额信贷以其独特优势发挥着日趋显著的作用。随着社会的发展,影响信贷客户信用风险的外部环境日趋复杂化,影响因素也越来越多,信用风险的不可控性也越来越高。一方面,大部分顾客一般会首选大型银行进行信贷申请,大型银行在进行信贷审批时会对顾客进行筛选,即接受高信用顾客信贷申请和拒绝低信用顾客信贷申请,被大型银行所拒绝的这部分低信用顾客很多会退而求其次地选择小额贷款公司,小额贷款公司要生存必须追求盈利收入,而其盈利收入主要来自于贷款利息,如果放贷和贷款利息无法按时收回,不仅无法获得盈利收入,反而会带来亏损,直接影响小额贷款公司的经营。另一方面,小额贷款公司自身风险控制机制不健全,存在着诸如信用审查人员素质低或不专业、信用评估流程不完善等等问题,无法对逾期客户进行有效识别。为了维持我国金融市场的稳定,推动小额贷款公司健康持续经营,迫切需要从信用风险影响因素角度出发,对小额贷款公司客户信用风险防控进行研究。鉴于此,本文拟在分析国内外有关小额贷款公司客户信用风险的文献基础上,以贷款客户为研究主体,以影响贷款客户信用水平的因素为切入点,选取客户的三个维度特征,深入剖析小额贷款公司客户信用风险水平。具体以某小额贷款公司为例,选取某一时段内贷款数据,通过定性与定量分析,以预估贷款客户发生违约行为的概率作为衡量客户是否存在逾期风险的依据,以此构建一套简单易行的基于Logistic回归理论的小额贷款公司客户信用风险防控模型,得出客户三个维度特征与信用风险之间的量化关系模型,以期能够从客户这一源头解决小额贷款公司客户信用风险问题,从而为小额贷款公司贷款业务保驾护航。通过构建基于Logistic回归理论的小额贷款公司客户信用风险防控模型,并进行实证研究,其结果表明:贷款客户的三个维度特征确实会对客户的信用风险产生影响,Logistic回归模型能够有效评估信用风险,以此区分出信用不良客户,大大降低小额贷款公司信贷风险,降低因放贷和贷款利息无法按时收回而导致的经济损失。在此基础上,本文结合研究结论从四个方面提出了建议,即基础数据方面、信息系统方面、评估技术方面以及专业人才方面。