摘要
供应链金融作为一种创新的融资模式，有效缓解了中小企业的融资困境，但同时也带来了新的信用风险挑战。
传统的信用风险评估方法难以适应供应链金融的复杂性和动态性，因此，改进供应链金融信用风险评估方法成为学术界和业界关注的焦点。
本文回顾了供应链金融信用风险评估的研究现状，重点阐述了改进的信用风险评估模型，包括机器学习、深度学习、大数据分析等方法的应用。
通过比较分析不同改进模型的优缺点，揭示了其在评估精度、风险识别能力、可解释性等方面的差异。
最后，展望了供应链金融信用风险评估的未来发展趋势，并提出了相应的建议。
关键词：供应链金融；信用风险评估；机器学习；深度学习；大数据分析
#1.1供应链金融
供应链金融是指将供应链上的核心企业及其相关的上下游企业作为一个整体，以核心企业的信用为支持，依托真实的贸易背景，运用金融科技和金融工具，构建供应链中资金流的封闭循环，为供应链上下游企业提供综合金融服务的业务模式。
#1.2信用风险
信用风险是指借款人、发行人或交易对手因某些原因未能履行合同义务而导致银行、企业或金融机构发生损失的可能性。
#1.3供应链金融信用风险
供应链金融信用风险是指在供应链金融业务中，由于供应链上任何一方出现信用问题，导致其他参与方遭受损失的可能性。
其与传统信用风险相比，具有以下特点：
风险来源更广:供应链金融信用风险不仅来自于借款企业自身，还来自于其上下游企业，甚至整个供应链的运行状况。
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