不良贷款余额和不良贷款率是衡量银行业经营状况的关键指标。银行业零售个人贷款主要分为房屋按揭、生产经营和消费性贷款,而衡量贷款质量的最主要因素就是借款人还款能力的高低。银行内部审计作为第三道风险管理防线,往往只能在客户的贷款出现了实质性违约后才能识别信贷风险,有严重的滞后性。基于传统的个人贷款风险管理模式,存在着客户经理贷后管理流于形式、风险管理部抽样覆盖率不足、审计部门风险识别之后、抽样针对性不强等诸多弊端。但作为独立于业务部门的监督部门,拥有着业务部门不具备的各类数据的收集和处理渠道。在这种前提下,利用银行内部审计部门对大量数据的访问权限,通过对历史不良贷款形成的经验和数据挖掘相结合的方式对潜在信用风险进行识别具有重要的指导意义。本文针对此问题,通过数据挖掘的方式,研究建立了针对于单个客户的违约指数模型,并对该模型的关键要素进行定义。通过采用K-means聚类的研究方法,以M银行现有的存量交易数据、贷款属性等数据为基础源,对存量个人贷款的潜在还款能力下降并可能导致贷款逾期风险的客户进化提前甄别,实现对个人贷款风险识别的前置,并实现对M银行零售个人不良贷款余额和不良贷款率的有效预测和控制,实现结果表明,该模型是有效的。本文首先分析了国内银行业不良贷款的现状,指出了我国银行业零售个人贷款风险管理中的痛点和难点。在此基础上,提出该课题研究的主要内容和方法以及研究的意义。然后阐述了对银行存量数据属性的分类及对个体违约指数模型的设定,提出对大型动态数据处理的简化方法。然后对不良贷款形成的问题进行分析和简化处理,并提出合理设定。在这些设定基础上逐步分析,通过聚类模型的研究方法对存量客户进行分类,并将潜在风险客户进行识别,并对模型结果给予分析和评价。检验结果表明,该模型是有效的。