改革开放以来,我国在各个领域均取得巨大的成就,发展速度举世震惊。这期间,民营企业举足轻重,大力推动经济、税收、市场等方面的发展,尤其在扩大就业岗位与技术创新等领域遥遥领先。2018年召开的民营企业座谈会,再次强调大力支持民营企业发展的必要性与重要性。在民营企业座谈会之后,银保监会也出台一系列保证民营企业经济发展的政策支持民营企业发展。然而,近年来商业银行贷款不良率持续走高,其中民营企业贷款占比更高,说明民营企业信贷风险依然是当今金融市场的主旋律之一。如果我们能准确识别并预测出其信贷风险状况,就可以大大降低商业银行贷款不良率,从而拥有更多的资金帮助民营企业进行发展,切实履行扶持民营企业的职责。本文从科学的角度对民营企业信贷风险因素进行定量挖掘,找到其决定因素,使用因子分析法设计民营企业信贷风险指标体系。通过构建Logistic模型与GA-BP神经网络模型对民营企业信贷风险进行双模型比较。最终得出,在解释能力方面,Logistic模型能力更优,它在判断变量重要性的同时,能给出相关变量对于信贷违约风险的重要程度;在预测能力方面,GA-BP神经网络模型具备更高的准确性。利用上述结果,创建了一套适用于我国商业银行的民营企业信贷风险预警机制,根据不同的风险预警指标制定合理的风险管控措施,挖掘出民营企业信贷风险的重点关注指标,减少监测成本。为商业银行有效降低民营企业信贷风险提供了理论依据和技术支持,并对民营企业信贷风险管理的发展与改进提出展望。