近年来,个人信用研究在我国已成为一个研究的热点问题。但是由于个人信用体系存在信用基础信息数据分散,综合信用基础信息数据的采集缺乏统一平台,信息数据可用性差,缺乏统一、规范的管理等问题,个人信用体系的建设举步维艰。本文以重庆市信息产业局重大信息化应用及试点项目“重庆市高校学生个人信用评价管理系统”为研究对象,从个人信用体系建设的试点项目入手,对基于人工神经网络与专家系统结合的智能决策支持理论和应用进行了研究和探讨。本文根据个人信用目前的发展现状和面临的主要问题,提出高校学生个人信用作为个人信用体系构建的试点项目的必要性,在此基础上提出本文的研究内容:简要介绍与个人信用相关的智能决策基础理论,提出用专家系统与神经网络结合的智能决策理论解决定性知识与定量知识综合的信用信息决策问题。分析、总结了学生个人信用信息的特征,以及在信用评价管理系统建立所面临的主要问题,研究设计了针对高校学生个人信用信息的智能决策支持系统的体系结构和模型,以及初步的实施方案。以高校学生助学贷款智能决策支持作为一个实例,详细介绍智能决策理论在系统中的应用与实现,包括助学贷款智能决策体系框架设计,基于神经网络的信用评价体系实现和基于知识的专家系统对助学贷款风险分类综合分析的初步实现。智能决策在个人信用领域还处于探索阶段,这方面进一步的研究和推广工作还在继续中。从系统的初步实现运行证明,智能决策支持在一定程度上可以辅助高校对以个人信用为对象的助学贷款风险分类,就业留学指导等提供决策支持。对高校学生个人信用,乃至个人信用领域的信用信息管理,风险分类等内容的智能化、规范化、科学化都是一次有益的尝试。智能决策在个人信用领域的应用,有许多内容尚待进一步研究完善。