2014年来,我国银行业不良贷款率有所上升,说明目前我国商业银行信用风险的管理仍不到位,难以对信用风险进行准确评估和有效控制。在商业银行信用风险管理中,信用风险的识别、控制及监督报告已经较为成熟,信用风险的评估因为信用风险自身的复杂性和缺少科学的方法,长久以来并未得到有效解决。本文研究神经网络视角下商业银行信用风险评估模型的构建,有助于充实信用风险的理论研究,丰富评估模型研究视角,进一步拓展该领域的研究范围。充分利用企业公开信息,建立信用风险评估模型对于商业银行提高盈利水平和降低不良贷款率有着重大的现实意义。本文基于现实背景,对国内外研究文献进行梳理,说明基于神经网络建立商业银行信用风险评估模型的目的、意义、研究框架,内容和方法。其次,对商业银行信用风险进行理论分析,对其内涵、成因、管理流程和评估方法做了理论解释。接着从商业银行信贷业务实务角度构建信用风险评估指标体系,通过BP神经网络建立模型,选取267家上市公司的数据进行实证检验,并利用粒子群算法进行了改进优化,认为改进后的模型具有更高的准确性和鲁棒性,对商业银行信用风险管理实务具有一定借鉴意义。最后对文章进行总结并对模型算法和数据选取方面提出对策建议。