近年来,商业银行面临的外部经济环境日益严峻,经济减速的趋势短期内无法逆转,产能过剩矛盾继续积累,资金裂痕不断显露,市场风险、信用风险、道德风险等持续扩散,不良贷款反弹趋势明显,信贷资产质量控制压力巨大。利润增长压力、不良反弹压力、结构调整压力、发展转型压力的多重叠加,迫使商业银行必须调整发展战略,坚持有质量的发展,提高风险识别技术,强化风险管理手段,有效防控信贷风险,遏制不良贷款过快增长势头,稳定信贷资产质量。本文是基于商业银行识别信贷风险的目的,首先介绍了关于银行信贷风险成因、信贷风险识别、财务分析技术、财务分析体系、风险识别模型等相关领域的国内外研究,并对其中的见解与思路进行综合整理和辩证思考,随后具体分析阐述了商业银行信贷风险识别的现状及存在的问题。通过准确归集风险特征,归纳总结风险贷款的实质原因为四类：经营问题、过度融资、过度投资和过度担保,由此将识别信贷风险的财务指标分为经营情况指标、融资情况指标、投资情况指标和担保情况指标,选取13项有代表性的核心财务指标设定风险阈值,并详细阐述了各项财务指标选取的原因及意义,然后运用AHP层次分析法构造比较矩阵计算出特征向量并赋予相应的权重,从而建立了CRI信贷风险识别模型。最后,运用所建立的风险识别模型,将选取案例的财务指标代入模型试算分析,揭示样本存在的信贷风险,提出有针对性的信贷风险防范建议与措施,通过对具体风险案例的剖析,使研究方式更具实践性。本文的主要创新点在于论文的研究角度和建立的数学模型。从风险贷款的成因入手,透过风险贷款发生的不同表象发掘实质原因,并以定量和定性方法加以确定,从而将风险识别模型与风险贷款成因分析有机结合。在信贷风险理论和实务的基础上,从财务分析角度梳理了信贷风险识别的逻辑机理,运用AHP层次分析法设计指标权重,构建合理有效的财务分析体系。因此,CRI信贷风险识别模型的建立为商业银行提高风险预判能力和前瞻性提供了研究思路和解决方案。