客户信用分析是商业银行风险管理的基础，而风险管理是商业银行取得经营成功的关键，为此本文以商业银行客户信用评价为选题，探讨在中国社会这个信用相对缺失的大环境下，如何实现对于商业银行客户贷款资信的综合评价。本文首先按照商业银行经营理论，分析了商业银行经营所面临的各种风险以及与之相关的影响因素，然后根据因素的性质确定了本文研究的方法：以定量因素为研究对象的多元统计分析和以定性因素为研究对象的模糊综合判别分析，奠定了本文分析的理论基础。在理论分析的基础上，结合德国和中国有关银行的客户资信评价方法，在得到影响客户信用13个常用指标的基础上，利用数理统计分析方法(t检验、多元判别分析和逐步判别分析等)得出影响客户信用的四个因素：自有资本率、存货周转率、总资产周转率和销售盈利率，他们反映了企业资本结构、经营状况和盈利水平，加入企业的流动性以后，它们决定了客户的财务特征。为了更全面地分析客户的信用状况，本文除了定量因素以外，还通过特征分析法引入了定性因素，从客户特征(包括客户一般特征、客户财务特征和优先特征)、银企关系特征和外部特征(包括行业特征和政企关系特征)等三个方面分析了二十个影响客户资信的因素。通过专家评分法结合层次分析法，给出了有关因素的权重和对于单个因素的初始评价，然后利用多层次模糊综合判别模型得到关于企业资信的综合评价结论。在模糊综合评价模型中，本文在绝对优势判别准则中引入了分散度概念，使得最终结果不但克服了少数胜出的情况，同时也涉及初始评价的分散状况，使得综合评价结果更具科学性。为了考察模型的稳定性，本文分析了初始评价对于综合评价结果的稳定性，得到了保持最终评价结果不变的初始评价可以被容忍的出错范围，从而保证了模型结论运用的可靠性。最后本文以上市公司雅戈尔和科龙为例，在专家初始评分基础上进行了有关运算，说明了模型的运用过程，通过关于因素权重分析、因素相对重要性分析和单因素作用分析得到了关于企业的基本状况，本文的结论和专业资信评价公司利用传统财务分析加上实地考察法的结果不矛盾，说明了本文建立模型的科学性和适用性。本文以模糊综合判别分析为基础建立的客户资信模糊综合评价给出了综合专家单因素初始评价的一个科学方法，可以降低对于专家综合经验的要求，使得客户资信评价可以在更广的范围内开展，这对提高我国商业银行客户资信评价水平具有积极的意义，从而为从根本上解决困扰我国银行界的贷款坏帐问题做出了有益的努力。