近年来，中国经济飞速发展，人民收入水平在不断地提高，居民个人收入和消费能力也在不断增强，金融机构的个人信贷业务得到迅猛发展。但是个人征信系统的不完善，使商业银行较难管理个人信贷业务。因此为了降低个人信用风险，提高银行的利润，进行商业银行个人信用风险管理势在必行。金融全球化的发展，使得中国商业银行面临的竞争日益激烈，面临的风险日趋复杂，这就要求银行要具有更为完善的风险管理机制和更强的风险处理能力。全面风险管理是现代商业银行管理的核心内容之一，它在中国商业银行的经营管理中占有非常重要的地位。所以需要完善XA商业银行在全面风险管理框架下的个人信用风险管理。　　本文先进行了全面风险管理框架及个人信用风险的理论综述，在此基础上，依据实习和调研，发现XA商业银行虽已实施了全面风险管理，但存在贷前评估方法不准确、贷中审批流程不完善、贷后管理手段缺少创新等问题。根据实际个人信贷业务的特点，论文将重心放在识别与评估阶段，在该阶段运用数据挖掘技术，结合XA商业银行个人客户的历史数据，采用信息增益值法、WOE值法等对备选指标进行筛选;最终通过Logistic回归模型建立了个人信用风险评估模型。从实际相关措施方面完善了内部环境、控制活动等方面的构建，从而完善了全面风险管理框架下的XA商业银行个人信用风险管理。　　本文有助于商业银行完善个人信用风险管理理论，促进个人信贷业务的发展，对中国银行业的发展起到积极的作用。构建基于全面风险管理框架下的个人信用风险管理体系，可以降低个人信用风险的发生，进而提升商业银行的盈利能力。