改革开放以来，我国商业银行取得了长足的进步，其在风险控制方面更是取得了前所未有的成绩。目前，贷款是我国商业银行最大的资产业务和主要的利润来源，虽然我国银行业在个人信用评估方面已经趋于成熟，但在企业贷款客户管理方面，尚缺乏全面、完整的风险管理机制。信贷风险定量分析不足，是我国商业银行亟待解决的问题。因此，本文根据我国商业银行现行贷款客户分类管理办法，结合国外商业银行贷款客户管理经验，提出了针对企业贷款客户的更加科学合理的分类方法。　　本文主要研究了银行贷款客户分类管理所涉及的信贷风险管理理论和金融脆弱性理论，分析了我国商业银行贷款客户分类的现状与问题，从债务人、商业银行和政府三个角度说明了基于信贷风险分类的必要性，在模型构建与实证分析部分，从定性角度分析了贷款客户的信贷风险，在定量角度运用主成分分析法和Logit回归模型，以潍坊银行157家贷款客户的数据为研究对象，运用主成分分析法对影响信贷风险的诸项指标降维，共提取出四个主成分，将筛选后的自变量带入Logit模型，建立了基于信贷风险分析的贷款客户违约概率预测模型。最后利用潍坊银行的客户资料进行实证分析，证明了风险度量模型的有效性。同时针对不同风险类别的客户提出了相应的对策建议。　　总之，通过基于信贷风险分析的银行贷款客户分类管理研究，旨在降低贷款客户信贷风险，为商业银行贷款客户分类管理提供参考。