2014年以来,小额贷款公司受国家经济下行影响,局部地区出现企业资不抵债、资金链断裂、借款跑路等现象,使得小贷公司面临极大的生存挑战。因此,针对小贷公司的经营特点,研究构建科学合理的信用风险预警模型,准确预测小贷公司的违约风险,降低其风险发生概率,具有重要的理论与实践意义。首先,本文在对山东省JH小额贷款等公司进行实地调研基础上,选取2013年-2015年数据为样本,结合专家访谈、文献参考等方式,针对小贷公司经营特点分别建立适合个人客户和公司客户的信用风险指标体系,并运用正态检验、非参数检验以及因子分析进行指标筛选;其次,根据不同客户群体指标体系及样本数据的特点,选用CHAID算法作为个人客户信用风险预警的方法,选用C5.0算法作为公司客户信用风险预警的方法,通过训练样本构建决策树模型,运用检验样本进行模型的准确性验证。实证研究结果表明,小额贷款公司的信用风险影响因素复杂,需要根据不同客户群体构建指标体系,并选取进入模型的指标变量;针对个人客户与公司客户选择适合的算法构建基于决策树技术的小贷公司信用风险预警模型,可以较为准确的预测信用风险的发生情况,具有很强的实用性,有利于小贷公司进行风险防范,降低违约率,促进行业的持续健康发展。