本发明提供了一种信用风险评估方法及装置、存储介质、计算机设备，通过通过获取待评估用户的资产特征数据；根据预设分类规则对资产特征数据进行分类，得到离散特征数据和连续特征数据；对离散特征数据和连续特征数据分别进行数据预处理，得到处理后的目标离散特征和目标连续特征；利用目标离散特征和目标连续特征基于预先建立的信用风险评估模型对待评估用户进行信用风险评估，得到待评估用户的风险评估结果。本发明通过结合深度学习网络构架和因子分解机FM构建信用风险评估模型，提升了信用风险评估模型的准确性和鲁棒性，实现了全面、准确、合理地预测待评估用户的还款概率。