本文选取了中国工商银行、中国银行、中国建设银行、中国农业银行、北京银行等18家上市商业银行作为研究样本，通过万德资讯、国泰安数据库获得2010年-2016年3季度的相关数据，主要参考Gerald Hanweck和Lisa Rya(2005)的银行行为模型，结合实际情况对商业银行信用风险的指标进行调整，选择了不良贷款率、贷款损失准备、贷款余额占总资产的比重、存款占总资产的比重、资本充足率作为衡量商业银行信用风险的特征，并选取了CPI、银行规模作为控制变量，运用随机效应回归的方法，对传统理论下商业银行信用风险和盈利性之间的关系作了实证度量和分析，结论显示商业银行信用风险的降低能够提高商业银行盈利性。　　本文以区块链技术为载体，根据《中国区块链技术和应用发展白皮书(2016)》，结合当前我国商业银行的信用风险管理现状，对区块链技术下商业银行信用风险管理的相关应用做出合理的假设，对利用区块链技术降低商业银行信用风险和增加盈利性做出定性推理和预测。同时笔者结合相关金融理论及实践研究，提出区块链技术下我国商业银行信用风险的防范措施及切实可行的方法，从而促进商业银行的盈利。本文的研究对商业银行有较强的理论和实践指导意义，可以帮助商业银行合理开发和使用区块链技术，降低信用风险，优化金融方面业务流程，驱动创新型业务模式的诞生。