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供应链融资是一种新型融资模式,是物流业与金融业共同创新的结果,通过对供应链中各参与主体的资金流、信息流和物流进行整合、管理,提高资金在供应链中的运转效率,从而保证“供—产—销”运营模式的正常运作,实现多方共赢的融资服务。近几年来,供应链金融虽然在各级政府的大力推动下得到了快速发展,但风险也随之逐渐暴露出来。由于对中小企业的资信水平、负面信用、生产经营等信息的掌握不完全,导致商业银行难以正确评估企业的信用水平,从而导致风险尤其是信用风险的产生。加之供应链融资环节的复杂性和易传导性,使风险成倍放大,易对整个产业链造成破坏性冲击。因此,如何对中小企业信用风险进行评价显得尤为重要。本文着眼于供应链融资的融资机理和客观风险评价,通过梳理近些年供应链融资的文献,阐述了供应链融资的定义、内涵以及优势。深入分析了具有代表性的三种融资模式:应收账款融资、预付账款融资、存货融资。在对每种融资模式的内在运作机理进行综合分析的基础上,从中发现其信用风险的影响因素,补充完善了供应链融资的相关理论。供应链融资业务中,针对中小企业信用风险识别难的问题,本文集成运用了层次分析法和BP神经网络法,构建出了AHP-ANN模型,提出了一种新型的信用风险评价方法。通过结合信用风险指标选取的原则,利用层次分析法对供应链融资信用风险逐层分解、细化,提出了评价供应链融资信用风险的两层次16个指标体系。以供应链中的中小企业为考察对象,对156家上市公司的基础数据进行深度学习与训练,构建了神经网络模型,并以行业特征为划分进行了模型适用性检验。检验结果表明,针对中小企业供应链融资业务,AHP-ANN模型对识别中小企业的信用风险有着较高的准确率,对不同行业也有一定的适用性,达到了理想的预测效果,而且该模型还具有收敛速度快、适用性强等特点。因此,在开展供应链融资业务时,AHP-ANN模型为商业银行提供了一种准确、快捷的识别中小企业信用风险的方法,为其在防范、控制信用风险的过程中提供参考依据。