近年来,商业银行信贷风险管理面临着越来越大的挑战,商业银行不良贷款余额居高不下,降低商业银行信贷风险、保证商业银行信贷业务安全迫在眉睫。在银行信贷业务中,企业客户所占比重远超个人客户,因此应当将风险管理重点放在企业客户上。在商业银行信贷风险管理过程中,预警风险所产生的效益要远高于事后管理,然而当前商业银行预警系统未能充分利用数据,无法做到实时。大数据技术的兴起为银行信贷风险预警提供了技术基础,使用大数据技术,可以实时采集数据信息,建立完善的预警指标体系,基于数据挖掘技术加以分析,实现对信贷风险的实时监测、精准评估,以便商业银行在开展信贷业务时及时做出正确决策。本文采用文献研究法、定量与定性相结合的研究方法,对国内外相关文献进行了总结,梳理了银行信贷风险预警、银行信贷风险预警系统等概念,论述了信贷风险预警理论和大数据理论。并在此基础上,对基于大数据的商业银行信贷风险预警系统进行了必要性分析与可行性分析,做出了大数据分析与功能需求分析,继而运用大数据技术采取分层设计手段,构建了包括数据采集层、数据存储与处理层、数据分析层、数据应用层四个模块的预警系统。最后,本文进行了应用场景分析。本文的主要贡献在于构建了基于大数据的商业银行信贷风险预警系统,与传统预警系统相比,本系统采集来自于银行内外部系统及互联网数据信息,数据来源更加全面,同时指标的构建按照可靠性排序分成六类,更具相关性;在实时性上来看,本文在系统全流程采用多项大数据技术手段,运用批处理与实时处理相融合的计算框架,实现了实时预警;在风险计量上来看,本文采用层次分析法与BP神经网络相结合的方法,模型计算更加精确。但是,囿于本人经验不足,且本系统仅是从理论层面进行阐述,因此是否能运用到实际业务当中、在实际运用当中性能是否能够达到最优还有待验证。