随着我国经济的迅速发展,商业银行面临的个人信贷信用风险变得越来越难以管理和控制,此时,构建精准的个人信用风险预警机制模型来评估个人信贷客户的信用风险,对我国商业银行来说就显得尤为重要。本文从商业银行的角度出发,在学习前人研究成果的基础上,借鉴商业银行企业信用风险的研究成果,提出构建个人信贷信用风险预警机制,主要内容包括四个部分:第一,介绍信用、预警等的相关概念与理论;第二,介绍了我国商业银行信用风险预警机制研究现状,提出建立我国商业银行个人信贷信用风险预警机制的紧迫性。第三,是对预警机制如何构建的研究,包括预警级别的设置、预警指标体系的构建以及预警模型的选择三个组成部分。其中,预警级别的设定根据我国个人信贷信用风险实际情况及国外金融背景相似的国家做出的衡量,指标体系部分参考国内商业银行通用的标准综合整理而得,并对每一个指标进行详细分析;主要包括:基本情况、工作状况、偿还能力及还款意愿;预警模型的选择是结合我国个人信贷实际情况,选择支持向量机作为本文的理论模型。第四,以358份有效调查问卷数据为商业银行个人信贷客户样本,选取训练样本和测试样本,先对19个指标采用主成分分析进行降维,再运用支持向量机模型进行预测,预测的正确率达到87%,同时以合肥市某工商银行的样本作为案例分析,结果显示准确率为92.9%说明支持向量运用在个人信用预警预测是有效和精准的。通过研究发现,商业银行个人信贷信用风险预警机制模型是一种有效的个人信用风险预警机制,此模型在商业银行个人信贷信用风险预警机制中对于不同的警情能够很好的预测,达到控制风险减小损失的效果。使其分类识别方式能为信贷业务部门提供客观有力的量化支持,帮助我国商业银行乃至其他金融机构很好的开展个人信用风险监测及管理工作、提高信贷业务的风险管理水平和降低损失。