改革开放40年来,我国中小企业和民营企业的数量和发展速度都有着日新月异的变化,逐渐成为了我国经济发展的中坚力量。然而与大型企业相比,中小企业的规模较小且管理水平较低,由于其缺乏合格抵押物,中小企业往往很难获得商业银行的贷款。为了解决这一困境,原深发展银行于2006年率先推出供应链金融产品,缓解了中小企业迫切的融资需求。近些年来,随着电子信息技术的飞速发展,供应链金融初步具备了“线上化”特点,拓展出了线上供应链金融创新业务。该项业务通过使用网络平台提升业务的操作效率,实现多方信息的线上共享以及金融服务的在线可得。但是,这项业务由于其“线上化”的特点,业务操作流程更加复杂,以及网络虚拟性可能引发的欺诈行为等,会使商业银行面临与传统供应链金融业务相比更加复杂的风险隐患,其中信用风险则是商业银行面临的最大风险。因此,本文将选择线上供应链金融服务的一个行业,筛选出符合条件的案例数据,进而逐步建立起该行业的信用风险评价指标体系和模型。首先,通过文献综述梳理国内外学者对供应链金融和信用风险评价方法。经过评价方法的对比和分析,确定使用主成分分析法和Logistic回归模型作为本文的研究工具。其次,明确线上供应链金融的定义、在我国的发展现状、运作架构以及新型运营模式。再次,使用文献阅读法初选指标并分类,文献词频统计法复选指标,再向银行专业人士发放调查问卷对指标进行打分和补充。经过这三个步骤得到最终的指标体系。在实证分析中,以农副产品行业中的69组相关数据作为研究对象,使用SPSS 25.0进行主成分分析,得出主要的9个主成分因子,再利用Logistic回归模型计算出融资企业的违约概率,并与当年官方发布的行业带息负债比率值对照,得出模型预测准确率。此外,将传统模式下的数据也进行实证分析,得出新建立的指标体系具有更高的预测准确率。再对评价指标和模型进行显著性检验,得出其具有实际意义的结论。最后结合实证研究分析的结果,多方面为线上供应链金融业务提出防范信用风险发生的合理建议。