本文选取我国商业银行操作风险管理作为研究对象,因为与信用风险、市场风险相比,操作风险的研究刚刚起步。我国近几年来关于银行操作风险的损失数额巨大,对其进行具有可操作性的实证研究迫在眉睫。从我国目前学者的研究成果来看,操作风险定性研究较多。定量研究方面,对于复杂的损失分布理论与极值理论的研究较多。由于我国现阶段损失数据严重缺乏,这些损失分布模型与极值理论模型的适用性还有待进一步考察。基于这种情况,本文使用将情景分析融入其中的贝叶斯网络模型进行研究,贝叶斯网络是一种统计模型,是数据缺乏情况下处理不确定性信息的重要工具。本文首先分别从贝叶斯网络的特点与我国商业银行操作风险的特点两个方面证明贝叶斯网络模型应用于商业银行操作风险管理研究的可行性。然后,从公开媒体报道中收集2000年至2006年6月的操作风险损失数据。接着,在已有的数据的基础上,分析我国商业银行操作风险损失的主要影响因素,并构建模型。将收集到的数据代入模型,运行网络模型得出损失分布的概率范围。根据贝叶斯网络的特点,本文引入了风险假设分析,由结果尝试推测主要影响因素的状态概率,系统论述了在我国使用贝叶斯网络管理操作风险的方法。最后,本文从员工素质和企业内控两个角度提出了操作风险管理的若干建议。