供应链金融是从整条产业链出发综合考虑链条上各企业的贸易真实性和资信状况,为供应链上的企业提供授信的创新融资模式,有效的缓解了中小企业融资难、融资贵的困境。但由于传统的供应链金融审批程序繁杂,融资效率低下,随着互联网、大数据算法和人工智能等技术的出现,供应链上企业的融资需求能得到快速的匹配,同时能对整条供应链上中小企业的资信状况和供应链上的风险进行全面的监控,极大的提高了企业的融资效率,降低了融资的风险,互联网供应链金融迅速得到市场的青睐。另外,互联网供应链金融的融资模式不同于传统的融资模式,因此需要对其信用风险进行精准的评估,控制好融资的风险。本文第一部分对国内外互联网供应链金融的概念、融资模式和信用风险评价进行归纳阐述,帮助我们更好地理解供应链金融和信用风险的本质;第二部分对互联网供应链金融的相关理论进行阐述并介绍了传统和现代的信用风险评价理论;第三部分通过整合归纳相关文献,对互联网供应链金融信用风险的影响因素进行分析研究,构建信用风险评价指标体系,同时选取主成分分析法和Logistic回归模型进行建模;第四部分利用主成分分析法和Logistic回归模型对样本数据进行实证研究,构建Logistic回归模型对企业的信用风险进行评估;最后以新三板上市企业钢银电商为例,运用本文第四部分构建的Logistic回归模型对钢银电商的信用风险进行评估,并为其降低信用风险提供相关建议。通过研究可知,互联网供应链金融在解决中小企业融资难、融资贵方面发挥了积极作用,但互联网供应链金融信用风险的影响因素较多,因此金融机构在发放贷款时仍需控制好风险。