随着经济全球化特别是金融全球化的快速发展,我国金融市场受到多方面因素的影响,不稳定性日趋明显,而我国目前正处于利率市场化的快速推进阶段,商业银行面临的机遇和挑战并存,特别是信用风险的挑战前所未有。当前商业银行的生存环境竞争日趋激烈,如何科学有效的管理信贷业务中存在的信用风险直接关系到商业银行的健康发展。处于改革转型和发展阶段的商业银行,原有的信用风险的管理体系已经难以适用,传统的分析方法无法满足其在新形势下快速发展的需求。基于此,本文立足于商业银行现阶段的基本特征,试图将神经网络研究方法运用到信贷业务中信用风险管理问题研究上,以期提供一种行之有效的风险评估技术。本文首先对现有的商业银行信用风险评估模型进行了梳理分析和论证,在界定商业银行信用风险内涵的基础上,较为深入的研究影响信用风险的各项因素,从而总结出现有信用风险管理体系的不足。进一步的,本文从五个层面上提取出17个指标,并将这一指标体系纳入到BP神经网络中,从而建立了一套完整的商业银行信用风险评估模型。最后,通过广泛的数据收集,应用MATLAB统计软件对模型的准确性进行研究和论证。最终结果表明,本文构建的风险评估模型具有较高的判别准确率,在实践中有助于商业银行对信贷业务的信用风险进行有效的评估,为信用风险管理提供了可靠的参考依据,具有一定的研究价值。