随着我国金融市场准入的不断开放，像商业银行一样农信社也面临着前所未有的机遇和挑战。当前，农信社正着手进行各省相关数据的集中工作。在这种新环境下，建立一个基于数据仓库、联机分析、数据挖掘的高级应用分析的信贷风险管理系统显得尤为紧迫而必要。它不但能帮助农信社各级管理人员作出决策，而且可以提升农信社核心竞争力。由于农信社的金融产品品种较为单一，目前的主要业务仍然为吸收存款和发放贷款，故而信贷风险控制成为其各项工作的重中之重。本文结合相关信贷风险控制理论和数据挖掘技术的实际应用，重点研究适合我国农信社的信贷风险管理系统，并对信贷风险的潜在相关规则进行挖掘，指导决策。本文的主要工作包括：（1）回顾了数据挖掘和信贷风险管理基本理论。介绍了数据挖掘的基本理论和数据仓库建模的一般流程，分析了信贷风险管理的概念和主要管理方法，并结合数据挖掘技术在信贷风险管理中的具体应用，体现出数据挖掘在信贷风险管理中实现的意义。（2）完成了信贷风险管理系统的设计。首先从三层C/S结构和系统总体架构两个层面简要阐述了系统总体架构设计，然后从客户管理、业务管理模块、利息管理模块、人员管理模块、系统管理模块和查询统计模块五个方面介绍了系统总体结构设计，最后从概念结构设计和物理结构设计两个层面进行了信用社信贷数据仓库设计。（3）信贷风险管理系统的实现。主要从项目计划建立、数据线的实施、技术线的实施和应用线的实施四个方面完成数据仓库的实现，然后对系统中数据的预处理方式进行说明，对数据的提取方式进行具体的分析，从而实现数据的预处理和提取，并完成了系统测试。