小贷行业经过了十余年的探索与实践,已然成为金融体系的有益补充和普惠金融的重要组成部分。目前小贷行业正处于调整期,近年来,小贷公司的机构数量不断减少,部分小贷公司的资本实力和风控水平薄弱,其运营成本和不良贷款率居高不下,随着信贷风险的日益暴露只能选择退出。因此,如何使小贷公司有效控制信贷风险的研究显得尤为重要,只有具备良好的信贷风险控制能力,小贷公司才能根据市场变化及时优化业务及风控模式,在服务“三农”和小微企业的过程中,实现自身可持续发展。本文以X小额贷款公司为研究对象,首先对公司的整体情况进行了概述,通过论述公司贷款业务现状与贷款管理情况对公司现阶段信贷风险控制状况进行了剖析,说明了公司信贷风险控制存在四点缺陷:客户特征信息统计的全面性有待提高,贷款定价方法灵活性较差,客户信用风险复测方法不够完善以及贷后管理的落实情况相对不足。其次,本文通过分析贷前调查的信息收集过程,论述了提高信息统计完整度的重要性和方法;通过适用性分析,阐述了风险调整收益定价法相较于成本加成定价法,更具有贷款定价的灵活性,并能够准确度量信用风险,实现覆盖信用风险损失,将测算利率与实际利率进行比较进一步说明了RAROC贷款定价模型的合理性;通过二元Logistic模型辨别对于客户逾期与否有显著影响的变量,同时依靠神经网络模型对客户逾期与否进行预测,得出以下结论:客户逾期概率与贷款周期、合同金额显著负相关,与家庭年收入显著正相关,并与客户性别、居住状况、个人职务、是否属于“三农”客户、贷款担保方式、以及贷款还款方式显著相关。在客户分类中,神经网络对于逾期客户的预测正确率明显高于Logistic模型;随后通过结合信用风险评估结果对贷后检查环节进行规范化,使贷后检查有了重点和方向。最后,本文阐述了主要研究结论并提出X小额贷款公司信贷风险控制优化的对策建议:建立客户特征信息库以提高信息统计完整度;建立个人信用评分机制与内部信用评级系统以完善贷款定价;运用量化手段分析以提高客户信用风险评估能力以及完善动态监测和预警机制以增强客户贷后管理。