近年来我国影子银行的相关业务获得了迅速发展,从数据上看:到2019年底,大约有85万亿元规模的金融业务是属于广义影子银行的,所以影子银行业务在金融体系中举足轻重。其中,融资租赁业务作为广义影子银行的典型,占有了我国影子银行业务较大的比重。融资租赁业务如何在企业管理中进行风险管理备受重视。同时,伴随着我国金融科技的飞速发展,在针对例如融资租赁业务此类的影子银行业务时,传统的风控系统对当前的风险管理需求来说已远远不够了,目前需要新的科学技术手段来助力风险管理工作。为了确保融资租赁业务（影子银行业务）的风险水平能够有效降低,需要利用现代化的数据分析技术对风险进行管理和优化。本课题虽然是金融行业的风险分析,但创新性的融合了工程管理项目风险的管理理论。在学习国内外文献后,对我国影子银行业务进行概念界定及理论总结,并基于融资租赁业务在影子银行业务中的重要性,对HX公司的业务风险管理进行研究及分析,然后结合案例风险管理现状采用python数据分析的技术进行模型研究,最后根据逻辑回归模型结论提出风险优化策略。通过本文研究,为行业相似的影子银行业务,尤其是影子银行业务的重要监控对象融资租赁业务的风险管理优化提供借鉴,为同业类似业务的风险管理优化策略及实施提供项目经验,具有一定的实用价值。