银行商业贷款一直是银行发展的动力，商业贷款风险管理水平的高低不但决定了银行发展水平的高低，更关系到银行的生死存亡。21世纪以来，各个主要经济体之间的依存度不断提高，商贷风险的联动性、易发性和破坏性也越来越明显。因此如何做好商贷风险的预警是银行的重中之重。本文在对国内外商业银行贷款风险预警形成原因进行深入分析的基础上，结合海南交通银行商业贷款风险管理的特点，以及风险管理中的一般操作流程，建立了商业贷款风险预警的模型；通过对商业贷款风险影响因素的分析，建立了商业贷款风险预警指标体系。本文在对人工神经网络适用范围、应用特点分析的基础上，重点研究了三层三节点的BP神经网络，给出了基于BP神经网络的风险预警模型，实现了对商业银行贷款风险的科学评价。本文在对贷款风险预警相关理论和技术方法研究的基础上，利用.NET开发平台，用Visual Basic完成了商业贷款风险预警系统的开发，并给出了商业贷款风险预警系统指标选取模块、神经网络训练模块、风险预警模块的实现和功能界面设计。在完成预警系统开发的基础上，利用已有的海南交通银行商业贷款相关数据对系统进行了实证研究，结果表明，系统的可靠性较高，适应性较强，能够很好的识别风险，具有较高的自动化和智能化水平。最后，本文对现有工作进行了总结，并对下一步工作进行了展望。