随着时代的变革发展,依托大数据、人工智能、云计算等技术的进步,中国金融体系市场开始布局个人线上信贷业务。同时,网上贷款平台层出不穷,但相关信用风险预测系统还不够完善,银行作为保证中国金融体系稳定发展的枢纽起着至关重要的作用,而银行信用贷款标准的定义是风险评判的参考依据。2021年2月银保监会发布《关于进一步规范商业银行互联网贷款管理暂行办法》,这预示着越来越多种类的个人信息将被采用进银行信用贷款预测系统中,如何从高维信贷数据中选取重要的特征,有效降低银行风险成为有待研究和解决的问题。本文通过分析银行个人消费信用评估的需求,发现个人信贷数据具有特征维度大、关联复杂和不均衡等特点。在深入研究机器学习以及其他相关技术的基础上,利用粒子群算法,通过引入变异机制结合非线性变化方法,兼顾重要特征选拔与不同特征组合后的模型效果,快速高效选择有效特征,以此来有效的降低数据特征维度。同时,将粒子群的封装式特征选择方法引入到XGBoost分类模型中,有效地缓解了数据不均衡带来的影响。通过优化XGBoost模型参数,进而提高信贷评估模型对用户进行风险等级预测的准确性。系统结合Python+Django框架,将构建好的模型结合到系统之中,系统主要分为五个模块,包括系统管理模块,数据信息管理模块、客户数据分析模块,授信风险预测模块和个人信息管理模块。其中,在授信风险预测模块,管理员通过系统对用户的信息预测其风险等级,银行管理员填写处理建议。系统实现了机器学习和普通商业银行授信管理系统的有机结合,将机器学习技术应用在风险预测模块的风险预测功能和系统模型管理功能中,辅助银行经理对贷款风险进行评估和定性。实验结果表明,个人信贷风险预测模型准确率较高,为提高商业银行风险管理的效率和可靠性、降低信贷业务风险值有重要参考意义,为相关风险业务提供了可靠依据。