针对金融机构响应提振消费政策、开展个人消费贷款业务时，需精准进行信贷风险评估以保障资金安全，同时面 临单一模型适配性不足、难以筛选最优评估工具的问题，本文基于澳大利亚信贷批准数据对 Logistic 回归、神经网络及支 持向量机三类机器学习算法进行对比研究，首先通过预处理数据，构建三类经典二分类模型，从训练准确率与测试准确率核 心维度对比模型性能，以筛选适配消费信贷场景的最优风险评估模型，提升评估精度与业务适配性。然后，结合模型可解释 性、计算效率与落地成本分析，避免复杂模型 “黑箱” 特性及高维护成本问题，增强方案在实际信贷审批中的稳健性与可 操作性。最后，研究结果表明针对本文的数据集， Logistic 回归模型兼具高准确率、强可解释性与低计算成本，为金融机 构优化个人消费信贷审批流程、提升风险控制能力提供了可行性。