中小企业融资难现象在中国一直广泛存在,政府部门一直以来也积极出台相关政策进行扶持。但中小企业因为企业自身规模有限,人力资源不足,无法有效的提供有公信力的企业信息等因素,从而导致中小企业很难通过常规渠道获取融资。供应链融资通过供应链核心企业的信用背书或担保,大大的降低了中小企业的融资门槛,为解决中小企业融资难的问题提供了新的解题思路。但是目前因无法有效确定供应链融资中中小企业的信用风险,导致供应链融资业务始终处于业务探索阶段,大量符合融资条件的优质中小企业无法获得融资。因此科学、有效、全面的评估供应链融资中中小企业信用风险,成为全面推广供应链融资服务,提升中小企业融资能力的首要任务。全文立足以往学者的研究成果,优化了供应链融资中中小企业信用风险评估指标体系和评估方法,为商业银行开展供应链融资业务提供决策意见。本文由四部分组成:第一部分,系统的阐述供应链以及供应链融资的基础理论,总结供应链自身特点,区分供应链融资与传统融资的不同之处,明确信用风险评估主体范围最后通过对现有的多种信用风险评估模型进行分析,了解各评估模型自身优劣,为本文的模型选择提供理论基础。第二部分,结合供应链融资特点与指标体系构建原则两方面内容,通过文献筛选法,专家评估法和相关性分析法三重筛选构建了拥有28个指标维度的供应链融资中中小企业信用风险评估指标体系。第三部分,将符合指标体系的150组样本数据,随机分为训练组和测试组并带入MATLAB环境下的BP神经网络模型进行模型预测,同时在原样本数据以及Bootstrap样本数据下对模型预测结果进行AUC区分力度量检验,证明基于BP神经网络的供应链融资中中小企业信用风险评估系统,能够有效的区分出供应链中小企业中的优质企业,为商业银行进行授信决策提供参考意见,提升商业银行盈利能力。第四部分,在本文研究的基础上,就供应链中小企业如何有效的与商业银行开展供应链融资业务,提出相关建议。