随着中国市场化改革的深入,企业的信用风险评估显得尤为重要,金融机构已经将其作为评估信贷风险、降低违约率以及增加现金流的关键途径,因此,加强企业信用风险评估模型的研究势在必行。本文选取上交所555家上市公司2012-2018年的财务数据作为研究样本,首先运用因子分析方法筛选企业信用风险评估模型的财务指标;其次构建基于决策树与神经网络两种不同算法的企业信用评估模型;最后将两者进行比较,结果显示,从综合性能看神经网络比决策树效果更好。