供应链金融平台是一种为供应链中的各企业提供融资和金融服务的平台。这些平台通常利用供应链中的交易数据和企业行为数据来评估企业的信用状况，并在此基础上提供融资服务。供应链金融平台可以降低企业的融资成本，提高资金使用效率，同时也为金融机构提供了新的业务机会。

供应链金融平台评估企业信用的方法通常包括以下几个方面：

1. 数据收集：平台会收集供应链中各企业的交易数据、财务报表、行为记录等信息，这些数据可以从ERP系统、交易记录、支付流水等多方面获取。

2. 信用评级模型：平台会运用大数据分析和机器学习技术，建立企业信用评级模型。这个模型可以根据企业的历史交易记录、还款能力、行业地位、合作伙伴关系等多个维度的数据，对企业进行综合评价，得出其信用等级。

3. 风险评估：除了信用评级，平台还会对企业的经营风险、市场风险、法律风险等进行全面评估，以确保贷款的安全性。

4. 核保流程：在评估企业信用的同时，平台会有专门的核保团队，对企业的信用状况进行人工审核，确保评估结果的准确性和公正性。

5. 实时监控：供应链金融平台会实时监控企业的运营状况和信用变化，通过预警系统及时发现潜在的风险点，采取相应的措施降低损失。

供应链金融平台常用的信用评级模型主要包括以下几种：

1. 大数据分析模型：利用大数据技术，分析企业的交易记录、财务报表、网络行为等多种数据源，通过机器学习算法（如逻辑回归、决策树、随机森林、梯度增强机等）建立信用评价模型。

2. 信用评分模型：类似于传统的信用评分卡，根据企业的各种属性和行为数据，利用统计学方法，如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等，提取关键特征，建立评分模型，对企业的信用状况进行量化评分。

3. 概率模型：如Logit模型、Probit模型等，通过企业的历史信用记录和其他相关数据，计算违约概率，以此来评估企业的信用等级。

4. 运营模型：侧重于企业的运营状况和现金流情况，如存货周转率、应收账款周转率、流动比率、速动比率等财务指标，来评估企业的偿债能力。

5. 行为评分模型：不仅关注企业的静态财务数据，还关注企业的动态行为数据，如交易频率、交易金额、支付习惯等，通过行为模式分析来评估信用风险。

6. 混合模型：结合以上多种模型，充分利用各种数据和方法的优点，构建更为精准的信用评级模型。

供应链金融平台的特点包括但不限于以下几点：

1.集成性：平台能够集成供应链管理系统、财务系统、交易数据以及各方参与者的信息，实现数据的实时共享和处理。

2.协同性：平台支持供应链上下游企业之间的协同作业，提高资金流转效率和业务处理速度。

3.自偿性：融资模式往往与真实的贸易背景相结合，融资款项的偿还主要依赖于企业的商业活动收入，而非其他资产。

4.封闭性：平台提供的融资服务往往与具体的交易环节紧密结合，资金流向和使用受到严格的监管，降低了挪用风险。

5.灵活性：平台能够根据不同企业的需求提供定制化的金融解决方案，包括不同期限、额度、利率的融资产品。

6.风险控制：平台采用先进的风险管理技术和手段，如大数据风控、区块链技术等，提高风险识别和防范能力。

7.技术驱动：许多供应链金融平台利用金融科技（Fintech）手段，如人工智能、大数据分析、云计算和区块链技术，提升服务质量和效率。

8.多方共赢：通过优化资金配置，平台不仅能帮助中小企业解决融资难题，还能增强核心企业的供应链管理能力，提高整个供应链的竞争力。

9.政策支持：很多国家和地区政府鼓励供应链金融的发展，认为它能促进实体经济特别是中小微企业的发展，因此供应链金融平台也受益于相关政策的支持。