信用风险是商业银行风险管理中的核心问题，根据新资本协议内部评级法的要求，商业银行应将银行账户中的风险划分为具有不同信用风险特征的六个大的类别，即公司、银行、主权、零售、项目和股权。本文的研究对象就是我国商业银行所面临的银行类客户信用风险。　　 因为同业拆借、资产或债券回购、银行承兑汇票赔现、外汇买卖、债权投资、衍生产品（利率掉期、期权、货币掉期、CDS）等各类交易的增加，我国商业银行面临的银行类客户风险愈加广泛。历史上多次银行危机和仍未结束的次贷危机告诉我们，银行类客户的违约问题对商业银行的经营影响深远。建立一个科学的银行类客户信用风险评级模型有现实的必要性。考虑到境外银行类客户大部分都已经具备外部评级结果，本文的核心研究问题就是如何建立一个针对境内银行类客户信用风险的评级模型。而且，该模型需要满足新资本协议项下内部评级法的要求，可以有效的识别和衡量银行类客户的信用风险，应全面广泛的包容各类对银行类客户信用风险有影响的定性和定量因素。更重要的是，该模型应具备现实可操作性。　　 本文研究的要点如下：　　 一、全面扼要的分析了我国传统的对银行类客户的信用风险分析方法一专家制度、西方现代的信用风险计量工具和打分卡信用评级模型。研究认为，传统的专家制度在计量境内银行类客户的信用风险方面，面临着成本较高，效率较低，效果不稳定，应变能力差的缺陷；西方各类现代信用风险评级模型虽然在理论上对银行风险的描述和计量比较客观和精确，但考虑到其前提假设的严重局限，无法描述非理性下金融危机中各银行类客户的行为导致对信用风险的变化状况，也无法描述国内银行内客户的道德风险问题，同时因严重缺乏样本量和历史数据，也无法有效运用西方各类现代信用风险评级模型；而打分卡模型则排除了上述两类方法的局限性，同时在实际应用中具备可行性。　　 二、以M银行为案例对象，以M银行管理其银行类客户信用风险为需求，在M银行实施新资本协议的背景下，对境内银行类客户的打分卡信用风险评级模型进行实践研究，采用专家判断与数量分析相结合的方法构建模型的指标体系，并通过对指标的有效性检验，最终得出以有限的定量定性指标为计量因子的境内银行类客户的信用风险评级模型。案例研究以M银行的数据记录和外部数据为数据来源，详细阐述了建立银行类客户信用风险评级模型的思路与过程：包括数据的收集和整理，定性和定量备选指标的确定，定性和定量因素的分析和筛选，各因素权重的确定和分配，各因素标准值的设定，评级模型的试运行等。从试运行的结果看，评级的结果是较为令人满意的，而且该模型也具备实际可操作性，并通过定性因素的设定，使模型的结果可以容纳宏观和各类主观因素的影响。　　 由于该类模型在我国商业银行中的实践应用仍处于初步阶段，未来仍需要改进其内在缺陷，并进一步后续的研究。