信用风险是商业银行运作过程中所面临的最重要的风险类型之一。对信用风险进行有效的管理不仅对微观金融机构的安全稳健经营具有特殊意义，而且对于宏观经济与金融稳定也具有重要意义。自20世纪90年代以来，理论界对信用风险内涵的理解进一步拓宽，银行业关于信用风险的度量于管理方法也不断推陈出新。总结近几年我国商业银行在信用评级方法选择方面，还存在评级方法偏于简单，对风险揭示能力尚显不足等问题，以至于信用评级的结果与企业的实际风险等级并不匹配，不能真正反映企业目前的真实经营状况。 目前企业信用评级所采取的各种不同的评价方法，实际上是从不同的角度进行的综合评价，如果仅仅使用一种方法进行评价，其结果很难令人信服。因而有必要采取多种方法进行评价，而后将集中评价结果进行组合。本文作者的研究目的，就是对我国商业银行企业信贷客户的信用评级的传统单一方法基础上，引入组合评价方法，将层次分析法与神经网络评价法进行集成，层次分析法设法通过一定模式使决策思维过程规范化，使之适用于定性与定量相结合特别是定性因素起主导作用的评价问题，结合专家评价法确定信用评级模型的指标体系和各指标的权重；神经网络方法在人的参与过程中，尽量减少主观上的随意性、思维上的不定性以及认识上的模糊性等不利的主观因素影响，使用BP神经网络方法将以得出的指标体系及权重进行调炼，确定信用评级模型的可行性，从而为评估多层次复杂企业信用状况提供一种新的思路和方法。 目前，比较系统的基于我国商业银行信贷客户信用评级方法的论述还是比较少见的，将几种综合评价方法进行结合和集成、对企业信用状况进行评定的应用就更为少见。因此，本文的创新之处还在于利用主观赋权评价法和客观赋权评价法中比较有代表性、同时又适合于对企业信用评级进行评价的层次分析法和神经网络方法进行结合，从而达到较为理想的评级效果。通过采取层次分析法和神经网络方法相结合的综合评价方法，弥补我国商业银行对信贷客户传统的信用评级方法的不足，解决以前信用评级中存在的确定指标和权重中人为因素太大、对贷款企业未来还款能力预测性不强等问题，提高评级结果的准确性和权威性。同时，通过结合两种评价方法，能够扬其所长、避其所短，形成一种科学的综合分析方法。