随着国内社会创新和创业人群的不断涌现,许多小微企业在这种社会的大环境下应运而生。近来,随着国家对创新和创业企业的扶助政策的相继出台,许多金融行业响应政府的决策相继把投资的利润增长点聚焦到初创的小微企业身上,希望能从它们的身上获取高额的回报,但在初创的小微企业身上也存在着许多不确定性的因素,从而投资或贷款本金的赎回和资金的监管已纳入了许多金融行业的信贷管理体系中,那么在现有金融行业的信贷系统中,怎样设计一套面向小微企业的高效的和有效的对资金或信用实施监管的信贷管理系统,将是有待解决的一个关键性问题。本文就上述问题,首先分析了现存的小微企业的特点,根据银行对小微企业信贷的需求,设计并实现了一套面向小微企业的有效的对资金或信用实施监管的信贷管理系统。在该系统的设计阶段,首先通过用例图和业务流图来分析小微企业信贷系统的功能和相互的业务关系,从而确定出小微企业信贷管理系统的功能模块结构。然后采用LASSO算法与深度BP神经网络相结合的(LASSO-DBPNN)模型有效的解决了银行信贷评级问题,该模型首先采用LASSO算法对银行现有的小微企业的财务数据进行建模并提取出有效的信用评级指标,在此基础上建立深度BP神经网络的信用评级模型。接下来采用贷款风险度作为信贷申请是否可批准的决策度量建立信贷决策模型(LRD-CD)来自动的给出企业信贷的审核结果。之后采用企业贷款时和贷款后的贷款风险度的变化值来对信贷风险进行预警,并得到了一个有效的企业信贷风险预警模型(LRD-EW)。在系统实现阶段,本文将面向小微企业的信贷管理系统分为客户管理、信贷业务管理、企业信用评级、信贷贷后管理、综合查询统计和系统管理六大功能模块;并采取JSP+Structs+Oracle9i来实现系统的功能,最终通过系统功能测试、压力测试和性能测试证实了系统可有效的被用户所使用。