随着近年来我国商业银行信贷资产规模的增加和扩大,信贷风险也越来越凸显,并逐步成为商业银行日常管理中的一个主要课题。由于我国农村金融市场的独特性和其农村金融生态环境的脆弱性,导致了农村金融机构存在的信用风险等诸多问题的频繁发生,严重影响了我国农村金融机构转型过程以及对农村金融生态环境的建设。因此,积极开展农村金融机构对客户的信用评级工作,建立一套能够适应当前经济状况的农村信用评级体系,已经成为每个农村金融机构当务之急。本文研究的重点是通过分析传统企业信用风险评级管理现状,改进传统企业客户信用评级管理模型,更有效地防范风险。主要使用神经网络算法设计了福建省农村信用社的客户风险评级模型,实现了对客户信用风险在进行更为准确的评级。首先,本文详细分析了客户信用评级的特征和因素,设置了11项评级指标,进行数据预处理、探索分析,使用WOE和IV值对所有指标进行了合理量化定义;其次,确定了基于BP神经网络的客户信用风险评级过程,并且使用了开源机器学习框架Tensor Flow、Sklearn神经网络和逻辑回归算法进行模型搭建;继而在随后的章节中使用客户数据对该神经网络模型进行训练及验证,使该神经网络在评级数据中准确率高达90%以上,并使用AUC指标、ROC曲线、KS曲线对模型进行验证,发现BP神经网络在信用风险评级方面具有比较高的区分度和实践意义;最后,总结现有研究成果,并在此基础上提出了未来的改进方向。本文贡献在于建立的BP神经网络模型能够帮助福建省农村信用社更好、更快地评估客户的信用风险和信用等级。该模型能够对客户信用评级业务和信贷业务提供帮助,为常规情况下实现自动化审批做好铺垫,从而实现减人增效和降低客户违约风险的目的,符合农信社的现有实际情况,具有较大的实践意义和价值。