目前我国经济的外贸依存度已超过60%,并正在提升这一比率,预警并控制外贸风险正成为企业从事对外贸易十分重要的问题,而外贸信用风险又是外贸发展所面临的主要风险。本文旨在建立具有良好学习能力和反应能力的外贸信用风险预警模型,为企业防范和控制外贸信用风险提供一套具有可操作性的理论工具和技术方法。首先通过引言展示了本文研究的背景和意义。第二部分简要介绍本文立论的理论基础,即外贸企业信用和风险预警理论的基本内容以及发展趋势,重点是阐明预警原理。第三部分包括了文章的第3到6章,也是本论文的核心研究部分。第3章是完成对外贸企业客户信用风险预警系统分析,其中分为对信用风险识别的分析、对信用风险评估的分析以及对信用风险预警的分析,这三个步骤分别对应产生了第4章中的外贸企业信用风险预警指标体系的设计,第5章中基于BP网络的外贸企业客户信用风险评估模型的设计,及第6章的外贸企业客户信用风险预警控制处理,给出风险控制方案。第4到6章为预警系统的设计部分。最后部分是对全文的总结。本文是以建立一个有效的外贸企业客户信用风险预警系统为最终目标,试图根据现有的企业信用评估指标体系建立起一套更切合外贸企业的信用指标体系,并引入主成分分析法,对预警指标进行了降维处理,在保持预警信息不丢失的情况下,简化了预警工作量。在预警方法上通过对传统统计预警模型和人工智能预警模型的对比,结合现状,引入BP人工神经网络技术,建立了基于BP人工神经网络技术的外贸企业客户信用风险预警模型。并以一具体案例为研究对象,将理论和实践结合,针对案例的实际情况,设计了信用风险预警指标体系、基于BP人工神经网络技术的预警模型,为进一步充实客户信用风险预警方法提供了实证依据。