近年来,供应链金融因其在投融资模式上的优势,引起了实业界与学术界的普遍重视。供应链金融是商业银行为供应链企业提供的一种新型金融业务服务,与已有贸易融资产品有所不同,供应链金融服务产品是一种由银行与供应链中的核心企业合作并提供直接投资、理财咨询服务等作为基础,为其上游供应商提供快速货款收入、下游经销商进行预付款融资和存货融资的业务。换言之,供应链金融作为一种新型金融业务,为供应链中的部分或全部成员提供了一种新的融资便利。目前,对于供应链金融中企业的信用风险度量,主要还是以单个企业的信用风险测度和评价为研究对象。然而,出于现实因素的考虑,供应链金融业务中企业之间的联系更为紧密,存在着更高的违约相依和违约传染现象,如若忽略这种特殊性,直接套用传统的信用风险度量方法,不但影响供应链金融业务的良序发展,还会对供应链中的企业、甚至整个产业造成严重的损失。本文从商业银行的角度,总结了供应链金融中违约传染的理论依据和途径,提出了供应链金融信用风险的分析框架,为后续研究奠定了基础。对汽车产业链中的供应商-核心企业-经销商三级产业链进行研究,并选取样本公司的财务数据作为研究依据。借助Matlab（R2021a）计算工具软件,结合KMV模型与Copula函数,进行了如下探索。第一,使用KMV模型,根据已有的研究经验调整KMV参数,测量了单一企业的资产波动性、资产价值等指标,从而计算单一企业的期望违约概率。第二,引入Copula函数,计算相关系数、欧氏距离等评价因素,通过对比选择最优Copula函数,对供应链中企业进行组合信用风险的度量。第三,根据选择的最优Copula函数,描述供应链金融公司之间的违约依赖结构,并对比单一企业与企业组合的违约最大可能损失,阐述信用风险传染的不对称性以及传染性。研究结果表明,通过度量单一企业的违约概率,能够较好的度量相同宏观环境下的周期性传染,在此基础上运用Copula函数进行企业的组合信用风险度量,能够在剔除周期性传染的前提下,更加准确计算供应链金融中企业组合违约概率和最大损失,从而使金融机构能够精准地捕捉供应链金融服务对象,更高效提供供应链金融服务。