当前国内外经济形势复杂多变,存在诸多不确定性,我国商业银行在开展国际贸易融资业务的过程中也容易受到多种内外部风险因素的影响,潜在的风险不断聚集,对商业银行的经营效益和风险管理产生一定程度的影响。国家风险、信用风险、汇率风险等诸多风险对我国商业银行的国际贸易融资业务有着不同程度的影响,但其中信用风险尤为突出。在新冠疫情的影响下,国家对于商业银行的监管更加审慎,银行自身也需加强信用风险管理和控制。论文对国际贸易融资信用风险进行评价研究,从信用风险成因、风险度量和管理方法三个方面分析当前国内外该领域研究现状,阐述国际贸易融资的相关概念和理论。以中国银行M分行为研究案例,归纳出目前该分行国际贸易融资信用风险的现状和问题。在实证部分,运用Logistic回归和BP神经网络两个模型,分别从违约率和信用度的准确性进行实证分析,来综合评价第四章中所筛选的评价体系的有效性,以此验证国际贸易融资信用风险的评价体系的准确度,来为商业银行国际贸易融资信用风险的评价提供度量依据和体系标准。首先对国际贸易融资信用风险评价指标进行筛选和预处理。结合商业银行的贸易融资业务的特殊性,经过T检验进行指标筛选,构建具备良好稳定性与一致性的国际贸易融资信用风险指标体系。运用主成分分析法提取国际贸易融资信用风险评价指标的主成分,为实证分析做预处理。基于SPSS的Logistic回归模型预测融资企业的违约率,基于MATLAB软件的BP神经网络仿真模型预测融资企业的信用度,全面考察国际贸易融资业务信用风险评价体系的可行性、准确度和有效性。两个模型结果的准确度都较高,准确度在85%-95%之间,结果表明,国际贸易融资业务信用风险评价体系的运用性较强、误差较小,模型评价较为客观。双模型从不同角度进行验证和预测,证明了融资业务信用风险评价体系的有效性。结合中国银行M分行国际贸易融资信用风险管理的现状和实证结果,论文从夯实贸易融资信用风险管理基本制度、完善贸易融资信用风险全程管理机制、改进贸易融资信用风险管理的配套制度三方面对中国银行M分行国际贸易融资信用风险管理提出改进建议。