信用风险是商业银行需要面对的一个重要挑战,商业银行信用风险的度量与管理研究,是银行风险管理的重中之重,不断对信用风险管理领域探索,可以丰富当下我国商业银行风险管理的理论体系,为商业银行有效控制自己的信用风险,降低不良贷款率提供理论指导,是商业银行有效识别、防范与控制风险,提高经营效率的重要途径。由于我国商业银行在对信用风险管理的过程中,定量分析方法还没有居于主导地位,因而基于KMV模型对我国商业银行信用风险进行度量,对定量分析方法的推广使用就显得尤为重要。本文从经济的总体形势、社会的信用体系建设、大数据应用、第三方中介机构等多个方面,对我国商业银行的信用风险管理现状进行了深入分析。同时,本文介绍了传统和现代两种不同类型的信用风险度量方法,又通过比较分析的方法对目前比较流行的现代信用风险度量方法进行了比较,对选择KMV模型进行实证的原因进行了解释。再次,基于我国信用风险度量技术的发展现状,结合我国国情,提出了信用风险管理与度量方面的一些对策建议。本文认为:总体来看,基于KMV模型的信用风险度量技术在我国是有效的,但是由于KMV模型源自于美国,在中国的适用性还有待提升,模型中的某些指数还有待调整。KMV模型的实证结果并不能百分百的预测未来信贷事件的发生,但它的总体估计是有效的,它的存在至少可以为商业银行进行风险监控提供一个参考的依据,可以为商业银行进行授信决策提供一个更全面的考量角度。我国商业银行在信用风险度量过程中,既要利用传统的信用风险度量技术对行业因素、个体因素等进行考量,又要通过一定的定性分析方法来实时的观测信用风险变动情况。