商业银行(Commercial Bank)是由辖内农民、农村工商户、企业法人和其他经济组织共同入股组成的股份制的地方性金融机构。通过建立银行信用评级系统用于发现贷款的风险是商业银行在规范业务过程中采取的最主要的技术手段。银行信用评级系统将科学化、标准化、规范化的管理原则进行开发,精准地处理多种类型的商业银行信息评级业务,实现商业行信用评级系统业务流程规范化、日常办公自动化、客户营销精准化,并依托完善的大数据和商业智能技术,实现信用评价体系、风险防控体系、科学决策体系的建立与优化。银行信用评级系统由四个子平台构成:数据管理平台、信用评估平台、综合分析平台和系统管理平台,通过建立这四个彼此独立又相互联系的平台,实现银行信用评级业务处理的规范化。这四个平台通过获取大量的与银行信用评级业务相关的数据,进行抽取、转换、装载,进而进行数据挖掘,为银行的信用评级业务提供智能化支持。本论文的主要内容包括:需求建模主要采用用例(Use Case)驱动这一需求分析技术进行,通过对银行信用评级系统的外部使用者进行需求分析与用例建模,研究系统需求的获取、分析与验证的过程;体系架构设计通过研究计算分布、数据集中、高并发系统等体系架构设计方面的理论和方法,进行银行信用评级的体系架构的设计;数据库架构设计对银行信用评级系统的数据库架构模式进行分析,并采用相应的拆分规则解决系统数据安全及数据库效率问题;概要设计通过对并发控制、事务控制、程序流程图设计的基本思想的原则对银行信用评级系统进行设计;系统实现通过运用Java语言、以及spring3、ibatis等开源框架、SQLSERVER、weblogic实现银行信用评级系统;目前商业银行信用评级系统已经上线运行,已经取得了预期的效果,为减轻银行的信用风险提供了可靠的依据。