近年来，随着国家产业结构的调整，经济呈现下滑趋势，受整体经济形势和内外部风险因素的叠加影响，国内商业银行业不良贷款率开始逐年攀升，面临着不良资产快速增长、经营风险增大等问题。而国内商业银行业传统经营模式的收入来源主要以赚取利差为主，利润增长依赖于信贷投放，信用风险管理的作用就显得至关重要。潍坊银行股份有限公司（以下简称潍坊银行）作为潍坊市唯一一家具有独立法人资格的地方性股份制商业银行，由于资产体量较小、拨备覆盖率较低、业务发展主要依托于地方经济等因素的制约，受国内经济大形势的影响尤为突出。在此背景下，大数据应用的崛起无疑为像潍坊银行这种规模的地方性商业银行及其他规模更大的商业银行信用风险管理模式的优化指明了方向。　　本文通过翻阅大量国内外基于大数据的商业银行信用风险管理有关研究的文献，结合潍坊银行发展现状，通过以潍坊银行近5年内历史授信客户（潍坊银行核心系统、潍坊银行信贷管理系统等）数据、外部相关平台（人民银行征信查询系统、中国法院裁判文书网等）数据为数据基础，构建了适合潍坊银行信用风险管理现状的信用风险管理模型——内部评级模型，并重点对内部评级模型构建过程中涉及大数据（鉴于目前的研究受限，论证中用到的内外部数据只是大数据的一部分，未来将通过搜集有关用户行为和建立外部数据平台接口等方式将大数据在信用风险管理中的应用逐渐完善）应用的内容进行了阐述，旨在解决潍坊银行目前所面临的信用风险管理问题，从而进一步验证了大数据应用在传统商业银行信用风险管理中实施的可行性。