信贷风险一般是指由于债务人不能及时按照与银行签订的合同条款履约而对银行信贷资产收益造成的损失或风险。由于贷款业务是银行的主要业务活动,因此信贷风险是银行的主要风险。自2007年美国次贷危机爆发以来,银行等金融机构信贷风险问题随之显现,历史上多家权威评级机构及多种风险评估方法遭到质疑,银行如何进行信贷风险评估成为学术界及其关心的话题。本文从理论和实证两个方面进行了分析研究。论文分为五个部分：第一部分为绪论,主要介绍本课题的研究背景、国内外研究现状、研究方法与研究目的。第二部分较全面的阐述了BP神经网络方法的基本原理。第三部分详细阐述了信贷风险评价指标体系的建立及筛选,为实证研究打下基础。第四部分基于BP神经网络模型,通过57家上市公司财务数据(包括速动比率,流动比率,现金流动负债比,资产负债比,净资产收益率,总资产周转率,流动资产周转率及每股营业现金流量七项指标)的仿真,对中美两国银行信贷风险管理情况进行实证,并对中美银行信贷风险方面的差异作出相关解释。第五部分根据第四部分结论,从银行内部控制,外部监管及信贷风险技术三方面对我国银行提出政策建议。