信用是经济健康发展的基石。近年来,我国市场经济和信用经济不断完善,信用监管越来越受到普遍关注,如何有效控制失信现象,防范信用风险,解决市场交易中信息不对称等问题,则需要大力发展企业信用评价业务,以制约商业交易中的各种失信行为,这是我国未来经济社会健康发展亟待解决的重大问题之一。现有评价模型中指标的选取大多基于企业的财务数据和少量非财务数据,无法全面多方位的衡量企业的信用状况,而且信息不对称等现象使得部分财务数据难以获取,增加了研究难度。但随着互联网大数据的日益丰富,与企业相关的信用信息可以很容易通过互联网获取,能够很好的弥补现有模型的不足。为了全面动态地刻画企业的信用状况,本文利用互联网大数据技术,建立了利用互联网公开数据评价企业还款能力和还款意愿的两步法信用评价模型,实现了对企业信用的综合评价。企业还款能力主要通过企业在互联网上的财务信息来衡量,本研究以我国上市公司的财务数据为样本,从盈利能力、营运能力、偿债能力和成长能力四个维度选取55个财务指标,然后通过数据挖掘算法筛选出16个指标建立了定量的财务评价指标体系,最终利用熵值法建立了基于财务指标的企业信用评价模型;而还款意愿主要通过对互联网上与企业信用相关的非财务定性数据的定量化来实现,利用大数据分析技术将企业互联网信用信息进行分类,然后按照信息权威程度,从企业违约、法律诉讼、行政处罚、企业经营、企业管理和舆论评价六个维度,遴选出18项非财务指标,并建立定量转化规则,最终结合模糊综合评价方法建立了基于非财务指标的企业信用评价模型。依据此定量和定性转化模型,最终形成了本文新颖的两步法评价体系,最后,本文以企业A为例对模型进行了验证,并将综合评价结果与其他征信机构的评价结果进行对比,一定程度上证明了该模型的可操作性和有效性。