个人信用评价体系是通过科学地对信用主体的信用水平进行评价，可以量化直观地体现信用主体信用水平的情况，准确地识别违约风险，降低业务成本和业务耗时，提高业务的准确性和效率。我们国家现行的对信用水平的评估方法，是根据金融机构业务人员自身积累的工作经验和专业水平来估算客户信用的方法。这种方法在实际操作过程中出现了诸多的弊端。美国以及欧洲部分国家现行的个人信用评价体系相对成熟与完善，但是这些方法的使用所需条件与我国国情有较大差异，并且建模方法的预测效果极其稳定性学界仍然没有停止过争论。而这些年消费者的消费结构以及消费文化都在逐渐的变化，信用消费已经慢慢进入每个中国消费的生活。在这个环境背景下，建立适合我国消费者的个人信用评价体系迫在眉睫。　　本篇论文在归纳比较了国内外一些著名的以及现行的个人信用评价体系之上，介绍了一些统计学中适用于信用评价领域的建模方法，并且对这些方法是否适用于我国的国情做出了分析与选择。在指标体系建立的过程中，作者对比并借鉴了国内外现行的指标体系，并引入银行交易记录相关指标对原有指标体系进行改进，选取了个人基本信息、个人职业信息、个人经济信息、银行交易记录相关信息和历史信用相关信息五个一级指标总共二十一个二级指标来建立个人信用评价体系的指标体系。利用FAHP法来进行建模，确定出各个指标的重要权重系数，并设立评分表标准值。最后完成对个人信用评价体系的建立。在文章末尾提出了本篇论文不足的地方，并对未来模型的改善作出了展望。　　本篇论文将FAHP应用于信用评价领域，这种方法继承了AHP法的优点:把定性与定量有机地结合到一起。并且通过模糊数学的思想对AHP法进行了改进，缩减了检验工作量，增强了FAHP法在实际操作当中的实用性。并且本文针对原有的指标体系存在的真实性和时效性不足的缺陷，引入银行交易记录对指标体系进行改进，这是对我们国家金融机构在信用领域发展的初期建立个人信用评价体系做出新的尝试。