我国自从进行改革开放以来，人民生活水平不断提高，我国人民的观念逐渐发生改变，利用信贷这一方式来改善自身生活条件已经成为了我国居民的一种重要的生活方式。而随着我国个人信贷市场的不断扩大，商业银行作为我国金融板块的重要组成部分，在如何有效管理个人信贷信用风险上遇到了很大的挑战。如何建立一个高效的个人信用风险预警模型来正确对个人信用风险进行评估，是商业银行在新形势下所需要面对的难题。
　　本文从目前我国商业银行在个人信用风险方面的管理现状出发，在前人研究基础上，通过优化个人信用风险预警模型，构建一个以个人信用风险预警模型为核心的个人信用风险预警机制体系。本文主要包括以下几个方面：第一，介绍商业银行个人信用风险预警相关概念以相关文献综述。第二，从商业银行个人信用风险成因角度出发，结合我国在个人信贷市场上的相关特征及发展现状，分析我国商业银行个人信用风险管理现状及管理中存在的相关问题。第三，以国内外在个人信用风险预警机制指标的相关研究为基础，结合我国商业银行在个人信贷业务上的特点，建立商业银行个人信用风险预警机制的指标体系。第四，建立商业银行个人信用风险预警模型，对商业银行个人信用风险进行评估，通过对比各种个人信用风险模型的特点，结合我国商业银行在个人信贷业务上的特点，选择支持向量机为基础模型。利用对去江西某商业银行合作调研而来的数据，建立一个在支持向量机模型下的商业银行个人信用风险预警模型，之后针对支持向量机模型参数的优化问题上进行比对研究，分别使用交叉验证法、PSO粒子群算法、神经网络算法对同一样本进行实证分析，通过对比研究验证了在支持向量机模型这个框架下，神经网络优化算法在为支持向量机模型进行参数寻优时，相比与交互验证寻优法与PSO粒子群算法有着更高的准确性。第五，从预警机制的部门机构、系统结构以及在实际管理中需要注意的细节出发，系统阐述了商业银行个人信用风险预警机制的部门之间的运作关系以及各个系统间的运作关系，并且系统阐述商业银行个人信用风险预警机制的运作机理，为商业银行提供建设个人信用风险预警机制方面的相关建议。
　　本文通过实证研究发现，在支持向量机模型为商业个人信用风险预警的基础模型下，基于神经网络优化算法下的商业银行个人信用风险预警模型在模型预测的准确性上优于基于交叉验证法下的商业银行个人信用风险预警模型。并且在用神经网络优化算法进行参数选择时，准确率提升的速度比交叉验证法下与粒子群算法下的速度快很多，在寻找最优参数组合的速度上有着很大的提升。本文研究的商业银行个人信用风险预警模型能够对于有很好的预测，为商业银行个人信用风险预警机制打下好的基础，能为银行风险控制人员对借款人的风险管理发挥有效的作用。