在当今的世界上,信息技术是提高竞争力和经济增长的关键,信息技术对经济运作效率的提高、产业结构变革和新兴产业发展发挥着巨大作用。信贷风险是银行业面临的共同风险,如何控制和管理信贷风险是银行业一个永恒的主题。为了进一步加强金融监管,我国于1998年开始提出了与国际通行做法协调的贷款风险五级分类方法。并倡导采用现代化信息技术手段进行风险防范控制研究,把提高信贷资产质量、防范信贷风险作为金融控制的目标。光大银行是全国性股份制商业银行,经过多年的发展,逐步形成了与现代商业银行相适应的多元化股权结构、日益完善的公司经营机制。然而,在其迅速发展的同时,防范和化解资产风险的压力也在不断增加。一方面该行不良资产的历史包袱沉重,另一方面,不良信贷资产的数量在不断累加,其信贷风险的管理模式已不能适应形势的发展。研究应用于信贷风险分类管理的决策支持系统,以提高其的信贷风险管理水平,为科学决策和管理提供支持显得尤为必要。本文以光大银行为背景,通过对知识管理、人工智能及决策支持系统理论的研究,并将人工智能的专家系统和神经网络技术相结合,提出了光大银行信贷风险分类决策模型;构建了以知识管理为基础、人工智能技术为手段、面向贷款风险分类的信贷风险管理和控制研究的信贷风险分类管理决策支持系统。这对于提高光大银行信贷资产管理质量,增强自身竞争力,实现可持续发展意义重大。