在经济发展过程中,金融业的发展对经济发展起着很大的促进作用。因此,如何发展金融业,使得金融机构稳定高效的发展是十分重要的。对于银行来说,信贷业务是其关键的盈利业务之一。当前,农村商业银行属于一种地方性小法人单位,这类单位的盈利主要是由利息贡献的,它的运营好不好,受自身信贷管理水平的影响是特别大的。由于农村商业银行网点多、业务多,对于信贷业务的管理难以做到面面俱到。这使得对于农村商业银行来说,对信贷业务的管理比一般商业银行更难。由于信贷业务对于农村商业银行的运营十分重要,因此,如何对农村商业银行的信贷业务实行有效的管理就是银行管理与运营工作当中的重要问题。当前,相关工作采用人工处理比较多,使得信贷管理存在滞后、管理工作量大等问题。因此,本文提出利用计算机技术改善农村商业银行信贷管理工作。通过研究实现信贷业务管理系统,完善信贷业务管理工作的自动化操作,提高农村商业银行信贷管理信息化程度,提高工作效率,实现更完善的管理。在实际工作当中,农村商业银行信贷资产风险类别多,分类因素复杂。而且信贷资产风险分类会随着业务的发展而产生变化。为了使得系统的模型对于新风险可以进行识别,本文采用无监督方法对其进行分类。在无监督方法当中,本文选择K-Means算法。而对于贷款人的授信额度调整,由于该业务的分类指标明确,分类结果简单,适合采用决策树算法。本文选择了决策树算法当中较为成熟的C4.5算法对贷款人的授信额度调整进行决策。另外,由于银行系统对于稳定性以及并发量的要求,系统需要具备分布式能力。针对这一问题,系统采用了SSH框架实现。针对银行系统的分布式需要,在实现过程中使用了Dubbo和ZooKeeper技术,这两项技术的结合,可以方便的实现稳定的分布式技术应用。通过模拟环境下的测试,证明了本文所研发系统的有效性,对于农村商业银行信贷业务管理有着十分重要的作用。