近年来,个人贷款业务成为银行低风险贷款业务的重中之重,以G银行C支行为例,其个人贷款余额占贷款总余额的73%。个人贷款业务市场竞争激烈,各银行不断强调加大营销力度、提升市场占比、扩大市场份额,内部管理逐渐弱化,但伴随着个人贷款体量的不断增加,“重营销、轻管理”的结果不断显现,低风险业务并不意味着无风险,其个人贷款不良率呈现出逐年增长的态势。个人住房贷款业务是个人贷款业务的中流砥柱,其具有贷款年限长、风险分散、利息收入稳定的特点,其产生的利润给银行总利润做出了巨大的贡献,且个人住房贷款业务有利于拓宽客户渠道,所以利用大数据对个人住房贷款业务进行科学的信贷风险,提高风险管理水平,将有助于商业银行盈利能力的提升。疫情以后,线上化业务成为各银行争抢资源的最新利器,而个人住房贷款业务的线上化终于被提上议程,从贷前视频调查、线上授权查询征信、电子化签署合同等资料,贷中与合作机构直连推送客户信息到贷后与不动产登记中心数据直连办理抵押、线上提前还款,个人住房贷款业务线上化的时代已步步逼近,但其核心贷款自动化审核却未能实现。在个人消费贷款早已全线上化的背景下,相信个人住房贷款全线上化也不再遥远,大数据时代为银行带来了巨大的挑战,也为银行带来了良好的机遇,能否利用好庞大客户的大数据成为商业银行风险管理的关键。基于以上背景,本文以G商业银行C支行为例,首先简要介绍了C支行个人信贷业务发展的概况,对其现有业务结构、管理流程、风控模式进行了梳理和问题分析;其次,在C支行存量41731笔贷款数据的基础上针对客户基本特征对违约风险的影响进行了描述性统计分析,并结合实际成因进行了分析和说明,为后期个人住房贷款的审核重点提出了建议;再次,选取了信用评分卡和Logistic回归两种分析方法进行了实证分析,得出了借款人年龄、婚姻状况、受教育程度、还款方式、主贷人收入还贷比对客户逾期都有显著性影响,利用SPSS软件得出相关系数,建立了回归方程;最后为促使C支行个人信贷业务部们能形成层次清晰、分工合理、风控前置的管理模式,作者针对个人住房贷款业务风险管理上存在的薄弱环节,主要是贷前风险控制、人员管理等方面提出了优化措施。