近年来,随着我国居民收入水平的不断提高,居民的消费体量也在大幅度提升,与此同时个人信贷业务也在不断攀升。伴随着个人信贷业务的急剧扩张,个人信用风险的评估就显得尤为重要。首先,文章借助Lending Club提供的数据集对原始数据进行描述性分析,从借款者的工作时间、借款期限、借款金额、借款利率、借款者职业、信用等级、借款者住房状态等因素对个人信用风险进行初步评估。其次,对数据进行预处理,构建必要的新特征;对分类特征结合统计指标人工进行分箱处理,基于IV值对连续特征变量做卡方检验,根据检验结果进行最优分箱处理;将数据转化为WOE值表示;然后,分别基于逻辑回归算法和BP神经网络模型构建个人信用风险评估模型。利用混淆矩阵、ROC曲线等分类器性能评估指标对逻辑回归模型进行性能检验,结果显示在测试集数据上AUC值达0.921,表明本文构建的逻辑回归模型在个人信用风险评估上具有较好的稳定性和分类效果;从预测准确率、学习率、迭代次数方面对传统指标的BP神经网络模型和改进指标的BP神经网络模型进行测试比较。最后,从精确率、召回率和F1的分值对逻辑回归模型和BP神经网络模型进行比较,得出如下结论:逻辑回归模型作为一种贷前风险控制模型,在商业银行内部得到广泛运用;在逻辑回归模型中,通过对评估指标进行权重分配,可以将用户的历史借款记录、收入情况、工作时间等多个因素考虑在内,从而更好地评估该用户的信用风险等级。BP神经网络模型也可以通过反向传播算法来优化模型结构和参数,提高模型的预测能力。不论采用哪种模型,对用户的信用风险进行定性和定量分析都需要考虑多个因素,包括历史借款记录、收入情况、工作时间等多个因素,这样才能在更大程度上扩大金融机构业务量的同时尽可能地降低金融机构的信贷风险,从而推动金融行业更大程度的发展。此项研究对于借贷机构有效地规避风险、更好地管理和运营借贷业务有一定的参考价值。最后,基于个人信用风险模型评估的基础上,提出若干防范建议,包括增强个人法律意识和风险防范意识;增加贷前审计指标和评价维度;引进各种数学算法模型和金融科技加强个人信用风险管理;建立完善的个人信用风险评估指标体系等。