目前,信贷风险是商业银行风险管理中最重要的一部分,信贷风险管理的好坏直接影响到银行的效益,也是避免不良贷款的有效手段之一。而商业银行对企业客户的信贷评级的有效管理能够大大促进银行金融体系的健康稳定发展。在国外,相关金融机构对企业信贷评级管理已经相继开发出了各种信贷评级模型,提高了商业银行对企业客户信用风险的管理和控制能力。而国内对商业银行的企业信贷评级管理及信用风险的分析和预测还处在起步阶段。因此,对于商业银行来说,建立一个安全的内部信贷评级系统是当前我国商业银行信贷监管的必然趋势,也是商业银行提高竞争力的有效手段。本文首先介绍了商业银行信贷管理的相关背景和意义,并分析了数据挖掘在信贷评级管理中的应用现状。从商业银行信贷管理的实际业务出发,完成了该信贷系统的主要功能模块及其子模块的设计,并采用数据挖掘中的决策树算法建立了企业客户的信用评级模型。最后对系统进行了系统主要功能模块的实现,并通过案例分析对该系统的数据挖掘部分进行了实现说明。结果表明该系统的设计与开发能够较好的满足商业银行对企业客户信贷评级的管理需求。同时其基于数据挖掘的信贷评级管理具有较好的实用性,达到了系统设计初的基本要求。通过对该系统的研发与实施,将规范商业银行对企业客户的信贷管理,降低商业银行的信贷风险,提高了企业客户信贷的管理效率和水平。