城市商业银行为了满足日益增长的消费需求和消费人群,将消费信贷作为其零售业务中重中之重的业务进行开拓和发展。在拓展消费信贷的业务的同时如何有效的规避有可能和极有可能发生的信贷风险和消费信贷逾期是每家城市商业银行所面临的难题。本文阅读了相关文献其中有美国的信用评分系统的有关理论和说明,英国的信用评级和用户识别说明,以及我国的大型商业平台阿里巴巴和京东商务的用户评分系统说明结合相关消费理论和个人信用的理论知识提出从用户的消费场景来有效分析用户的消费行为和借贷行为以此作为城市商业银行消费信贷预警模型的考量因素之一,全面和多维的分析用户。消费信贷的风险离不开对消费信贷用户的分析。信贷用户产生风险的可能既包括用户本身存在的道德风险也包括其消费行为所产生的风险。本文将着眼点放在用户的消费场景即消费行为中去,将消费者的消费行为细分为8个类别分别是:超市（便利店）、商场（购物中心）、餐饮、美容美体、交通运输、教育培训、旅游、医疗,并根据不同类别根据消费金额划分为24个解释变量。在实证分析中将这8个类别24个解释变量进行回归分析,从而得出对X城市商业银行消费信贷违约逾期产生的影响。本文从X城市商业银行获取数据并通过建立Logisitic回归模型来验证回归方程的正确性。最后通过实证研究得出的结论是消费金额能影响消费信贷者的还款意愿特别是涉及大额的消费,消费类型也会对还款意愿有所影响,消费者在医疗项目上花费大量金钱间接说明信贷用户的身体状况或者健康受到的影响此影响都将导致还款意愿的变化从而产生风险。通过总结模型的结论和得到的相关数据为X城市商业银行的消费信贷预警系统提出对策和建议。