我国农村经济政策不断调整,对农商银行来说既是机遇也是挑战,信贷业务作为农商银行核心业务,提高信息化管理水平显得尤为迫切。在当前新形势下,建立一个基于数据仓库、联机分析、数据挖掘等高级应用分析技术的信贷风险管理系统,不仅有助于农商银行控制信贷风险,而且能够提升企业核心竞争力。本文结合信贷风险控制理论和数据挖掘技术,研究适用于我国农商银行的信贷风险管理系统。本文主要工作概括如下:(1)介绍数据挖掘基本理论和数据仓库建模基本流程,针对当前信贷风险管理中的局限性,分析数据挖掘在信贷风险管理中意义;(2)信贷风险管理系统需求分析,首先介绍系统设计理念,然后从经济、法律和技术三个方面分析系统可行性,接着从客户信息管理、信贷业务管理、利息管理、信贷人员管理、系统管理及查询统计等六个方面分析业务流程需求,最后对系统展开数据流分析。(3)设计信贷风险管理系统,首先从三层C/S结构和系统总体架构两个层面阐述系统总体架构设计,然后介绍客户信息管理、信贷业务管理、利息管理、信贷人员管理、系统管理和查询统计六个核心功能模块设计,最后从概念结构设计和物理结构设计两个层面出发设计系统数据仓库;(4)将数据挖掘技术应用于信贷风险管理系统,运用关联规则Apriori算法对信贷申请、审查审批以及信用等级之间关系进行挖掘分析,不仅可以提高信贷产品匹配成功率,实现客户分流,也有利于拓展客户资源,而且通过风险量化管理,信贷管理人员能够在源头控制信贷风险。运用决策树算法C4.5预测客户信用等级,信贷管理人员可以针对不同信用等级客户实现客户分类管理,有助于提高贷后管理效率,系统能够及时预警信贷风险可以帮助信贷管理人员调整不良贷款清收策略;(5)实现系统各模块功能需求,并对系统功能进行动态测试。系统通过测试后投入涟水农商银行部署试运行,系统试运行期间,基本能够达到预期目标,适用于农商银行实际工作环境,具有较强可靠性。此外,本系统各模块间耦合度较低有助于后期系统功能扩展。