商业银行在金融体系中占有举足轻重的地位,在执行金融政策、社会投资等方面都发挥着核心作用。与此同时,商业银行在其经营的过程中也面临着各种金融风险。这些风险不仅会影响商业银行的经营业绩,还决定着商业银行的生死存亡。而且随着我国经济体制改革以及加入WTO后经济全球化的日益加深,银行业又将面临许多前所未有的新风险。如何把握这些新的风险,对维护金融体系稳定和国民经济安全有着十分重要的意义。在此背景下,本文对遗传算法在商业银行风险评估中的应用问题,从理论和实际应用两个方面进行了认真仔细地研究。首先介绍商业银行风险问题。主要介绍了商业银行风险管理的起源和发展历程,讨论了目前国际上商业银行所面临的几类风险以及常用的管理方法,并提出了我国商业银行风险管理存在的问题和目标。其次,文章阐述了粗糙集理论的产生背景和研究现状。详细介绍了粗糙集理论中的基本概念,并通过结合实例,阐述了属性约简的基本思想和方法；对实验中使用的原始数据的来源进行了简要说明,介绍了本文所使用的两种数据离散化方法,并给出了具体算法和经过离散化处理后的训练数据。最后,介绍了遗传算法的特点、基本原理和流程,分析了影响遗传算法的各个要素。本文主要研究为如何利用遗传算法解决商业银行风险评估问题,并提出了一套从原始数据离散化到数据属性约简、再到调用遗传算法获得相应分类规则的完整方案。并且在数据预处理和遗传操作等方面进行了相应的改进,提高了遗传算法的收敛速度和搜索效率,而最后的实验结果显示该方案是可行有效的。