近年来,由于中小企业发展速度越来越快,在国民经济中的地位越来越重要,中小企业融资难的问题受到了广泛的关注。根据现实情况的分析,银行在解决这个问题上充当着十分重要的角色。由于中小企业自身的弊端,对于银行来说就意味着中小企业信贷存在着较大的风险。然而由于经济环境的变化和国家政策的导向,银行也充分意识到发展中小企业信贷的优势和必要性,那么控制中小企业信贷风险就成了银行发展中小企业信贷的主要问题,本文为控制中小企业信贷风险做了一定的探索性研究,构建了中小企业信贷准入筛选模型,希望能起到一定的理论指导作用。首先,本文在研读大量国内外文献的基础上,从四个方面综述了这些文献,为下文打下了一定的理论基础。其次,深入研究了我国商业银行中小企业信贷的现状和现行的信贷准入机制中存在的问题,分析出了银行发展中小企业信贷已是大势所趋,但是由于中小企业信贷的风险较高,银行必须采取正确的模式发展中小企业信贷,文章依据现行信贷准入机制存在的问题给出了一定的改进措施。再次,研究了神经网络方法和贝叶斯网络方法的原理,分析了用这两种方法构建模型的可行性,并从几个方面对这两种方法进行了比较,为下文构建模型做了铺垫。最后,根据一定的原则和前人的研究,选取了指标体系,分别用神经网络方法和贝叶斯网络方法构建出了商业银行中小企业信贷准入筛选模型,用银行实际数据训练成功了网络,然后用测试集测试了模型的准确性,取得了满意的效果。