本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于神经网络的个人征信评分方法，本发明将收集的客户人行征信报告输入至搭建好的神经网络模型中对神经网络模型进行训练，输出训练好的神经网络模型，再将需要进行人行征信评分的客户的人行征信报告输入到训练好的神经网络模型中进行训练，最终得到人行征信评分；通过上述方法进行处理后，本发明相较于依赖人工加工特征的评分方法来讲，本发明使用深度神经网络充分发觉原始数据中的高维度有效特征，不仅不需要人工干预，而且极大的减少了特征加工导致的信息丢失问题，使得最后的信用评分准确性较现有方法来讲得到了极大的提升。