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本文将HM小额贷款公司作为案例，进行信用风险管理的分析和探究，对该小额贷款公司的客户状况、经营情况和业务情况进行了介绍。并通过对HM小额贷款公司的分析，研究了客户属性和信用风险的关系，找出信用风险的影响因素，分析客户违约的具体状况，探究违约形成的原因。在对小额贷款公司信用风险研究的过程中建立了神经网络模型和Logistic回归模型，对风险的产生因素和风险大小量化的关系进行分析，促进小额贷款公司更好地进行风险管理。希望通过本文的研究能够促进小额贷款公司的发展，降低小额贷款公司的风险。 本文的研究立足当前小额贷款企业的发展现状，采用科学规范的方法对小额贷款公司违约风险和客户属性之间的关系进行探究。采用的研究方法有实证分析法、定量分析法、定性分析法和文献研究法等等。通过探究和分析可知，小额贷款公司信用风险的主要影响因素有客户贷款的信用记录、经济收入的稳定性、个人的素养等等。通过对HM小额贷款公司的全方位实证分析可知，建立合理的评分模型，能够促进信贷员及时发现可能会违约的客户，采取一定的措施规避风险。因此，为了提升小额贷款公司的信用保障，降低信用风险，我们提出如下几点建议：第一，要重视信贷员的作用，将信贷员作为信用风险评估的第一道防线。第二，建立全面合理的征信数据库。第三，建立高效、科学的信用审核制度，确保小额贷款公司能及时了解客户信息，明确客户的信用状况，降低小额贷款公司的信用风险，促进该行业健康发展。第四，建立全面的客户信息档案管理系统。第五，在进行客户信用评价的时候选择合理科学的评价模型。