随着银行汽车消费金融贷款业务的不断发展，市场竞争日益激烈，银行汽车金融贷款的不良率快速升高。因此，优化汽车金融贷款客户风险评价方法，降低客户汽车金融贷款不良率是当前银行的迫切需求。本文基于银行在汽车金融消费贷款客户风险评价中遇到的问题，对银行汽车金融贷款风险评价进行研究。
　　本文通过充分的文献调研以及理论分析，针对当前汽车金融贷款中客户信用评价指标体系的不足，创新性地引入了第三方客户信息，并提出新的信用评价指标体系，最终通过构建基于PSO优化算法的随机森林分类模型，实现汽车金融贷款风险的精准评估。本文使用A银行的真实数据，实证了新的指标体系和模型的良好性能。
　　本文具体工作如下：（1）分析问题。本文以A银行为研究对象，分析A银行目前汽车贷款业务的发展、存在的问题以及原因；（2）构建指标体系。本文设计新的汽车消费贷款评价，包括基本信息、贷款信息、金融交易、银联第三方信息等四个维度29个指标；（3）模型构建。本文提出基于PSO算法的随机森林分类模型，对汽车贷款违约风险进行预测；（4）实证研究。本文以A银行真实数据为基础，通过实证分析，验证了基于PSO算法优化的随机森林模型优于逻辑回归模型，并且通过对随机森林模型输出的变量重要性进行比较分析，验证了本文设计的指标体系的有效性。
　　本文的研究对于A银行完善汽车金融贷款的风险评价体系具有重要的现实意义，也对其他类似银行完善自身的汽车贷款信用风险评价体系提供了借鉴。