近几年，信贷风险已渗透到银行的每一信贷经营之中，严重影响到银行的生存和发展。出于控制信贷风险等业务上的紧迫需求，建设银行开发出了信贷管理信息系统用于建行的信贷管理。 本文在对数据仓库技术、OLAP进行研究的基础上，分析了建行信贷管理信息系统的系统结构，着重阐述了数据仓库应用方案。同时，也研究了数据挖掘技术在信贷管理信息系统中的应用，以达到改进系统的信贷管理效能的目的。具体地，完成了如下实例研究：①利用判定树算法对信用度好的个人信贷客户进行归纳分类模型的建立。②将两种不同的聚类算法用于信贷风险评价指标权重分析，使得信贷风险评价能做到更加合理有效。另外，在自己多年的实践过程中，发现建行现用的这套系统在数据分布模型上存在问题，因而提出了一种两层数据分布的改进模型，让数据适度集中，从而有效解决现有系统所存在的安全方面等的问题。并在最后一章对前面的工作做了一个总结，提出进一步展望。