小微企业始终是我国社会主义市场经济的重要组成部分,在增加我国就业、技术创新、经济增长和缴纳税收上都发挥着不可替代的作用,一方面,在当前互联网和人工智能大数据时代的助力下,小微企业循序发展的路径更是得到了有效开拓。但与此同时,小微企业面临的融资问题成为了时刻困扰其发展壮大的主要原因之一。另一方面,在银行业改革以来,一大批乡镇银行的兴起,使得银行业竞争加剧,其针对小微企业的贷款业务也便成为了其抢占市场份额的主要阵地。本文构建了一套银行的小微企业违约风险评估模型。以广州市X行开展的小微企业贷款业务活动为研究对象,结合广州市X行个例,利用广州市X行个体样本数据,筛选出贷款利率、贷款期限、贷款金额、抵押品分类、贷款用途、贷款投向、贷款发生类型以及贷款来源作为统计分析的基本数据,构建COX模型和逻辑回归预警模型,并进行检验后发现,COX模型的预警效果在实际运用中要优于逻辑回归模型。并得出以下发现:在抵押品分类中,流动资产抵押的小微企业客户要比固定资产抵押的小微企业客户更容易逾期;就贷款用途而言,流动资金贷款的小微企业客户比固定资金贷款的小微企业客户逾期概率更大;在贷款投向中,与房地产相关行业的小微企业逾期可能性更低,而从事实体行业经营的小微企业逾期可能性更高;在贷款发生类型中,借新还旧的小微企业客户最易逾期,其次是新增贷款的小微企业客户,还旧借新的小微企业客户逾期可能性最低;就贷款来源来说,线上贷款的小微企业客户逾期概率明显比线下贷款的小微企业客户要高。鉴于上述情况,在此提出商业银行应对小微企业信用风险的防范措施和建议,使银行在积极拓展小微企业市场时,能提高自身风险管控能力,注意信用风险防范。同时,也为国内其他商业银行信用风险的控制提供借鉴和参考。