绿色信贷作为支持环境保护、促进可持续发展的重要金融工具，近年来在我国发展迅速。
然而，绿色信贷业务的开展也面临着新的风险挑战，如何有效识别和评估绿色信贷风险成为金融机构和监管部门关注的焦点。
本综述从绿色信贷的内涵和意义出发，梳理了国内外绿色信贷风险评价研究现状，重点探讨了BP神经网络在绿色信贷风险评价中的应用。
首先，概述了绿色信贷的定义、政策演变以及风险特征；其次，分析了传统绿色信贷风险评价方法的局限性，并介绍了BP神经网络的基本原理和优势；接着，总结了现有文献中BP神经网络在绿色信贷风险评价中的应用案例，并对不同模型的设计思路、指标选取、数据处理方法等进行了比较分析；最后，展望了BP神经网络在绿色信贷风险评价领域的未来研究方向。
关键词：绿色信贷；风险评价；BP神经网络；兴业银行；文献综述
1.1绿色信贷绿色信贷是指金融机构为支持环境改善、应对气候变化和资源节约高效利用的项目提供信贷资金支持，引导社会资金流向绿色环保领域的一种金融服务方式。
绿色信贷的本质是将环境因素纳入信贷决策全流程，通过信贷资源的配置引导企业践行绿色发展理念，推动经济结构转型升级和生态文明建设。
1.2绿色信贷风险绿色信贷风险是指借款人在绿色信贷项目建设、运营过程中，由于各种不确定性因素的影响，导致其无法按期足额偿还贷款本息而给金融机构带来经济损失的可能性。
与传统信贷风险相比，绿色信贷风险更加复杂多样，除了传统的信用风险、市场风险和操作风险外，还包括环境风险、技术风险、政策风险等特有的风险因素。
1.3BP神经网络BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其结构包含输入层、隐藏层和输出层，层与层之间通过权重连接。
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