随着我国加入WTO，各商业银行间及中资银行与外资银行间的竞争将更激烈，管理现代化、决策科学化必将成为商业银行参与竞争、寻求发展的重要手段，而先进的计算机技术和网络通讯技术已成为科学化管理和参与竞争的必备工具和先决条件。通过建立银行的智能决策系统，快速获取决策信息，深入分析贷款质量，完善风险控制是迎接挑战、提高竞争力的有利方式。 本系统采用人工智能专家系统推理机的技术方案，遵循《巴塞尔新资本协议》和中国人民银行《信贷风险五级分类法》要求，满足金融机构使用的信用评估技术标准，基于JAVA开发平台，设计并实现了与国际接轨并符合我国国情的能满足金融机构应用的信用风险评估决策系统。建立具有自修正与更新功能的信用数据库、信用模型库和知识库，通过规则推理(RBR)和案例推理(CBR)，分析企业评估模型中的定量和定性指标，最终推理出企业信用等级，为金融机构向企业提供贷款的风险给与衡量和参考，以减少不良贷款和降低风险。 文中主要讨论了案例推理(CBR)所涉及的案例库的组织、案例的检索、案例的维护等问题，介绍了案例检索算法：最短距离算法、改进的最短距离算法和最近使用的最短距离算法，提出了两种解决方案用于实现案例的维护(案例的添加和删除)：施加控制的案例添加和折半数量案例删除法，并通过实验进行了检验，从一定程度上提高了系统推理的运行效率。最后，本文对于该系统仍然存在的问题和将来的进一步改进和研究方向进行了探讨。