近年来，农村信用社信用风险的计量评估中，发展比较成熟且投入运用的是以定性为主的五级分类法。贷款五级分类法的实施，有效促进了农村信用社对信贷资产的风险管控，但定性方法易受人为的主观评价因素影响，无法精准的界定风险划分范围。通过引入基于Logistic回归分析的数据挖掘技术，在农村信用社五级分类信贷管理系统的基础上进行了个人信用风险评估系统的应用研究。按照系统设计与实现的流程，对系统中数据采集、数据筛选、数据清洗、数据变换处理、数据特征处理、数据抽样、Logistic回归模型构建、模型测试、模型评价逐步开展分析阐述；在此基础上导入五级分类信贷管理系统的400例客户样本，保持其五级分类形态为优质与不良各占200例，开展系统平台选择、数据分类设计、样本数据采集、数据构成、数据规范化、数据离散化分层、特征变量分组、数据抽取、Logistic模型研究、Logistic模型应用、Logistic模型测试与评估等11个部分的研究与实现。个人信用风险评估系统在五级分类信贷管理系统基础上实现了功能升级，对个人信用风险进行量化评估，相对于五级分类系统更加精准、灵敏，可以弥补五级分类法对贷款风险管理中时间滞后的缺陷，为贷款风险管理提供指导性建议的作用，具有较强的实际应用意义。