改革开放以来,中国经济快速增长,第三产业比重超过50%,标志着我国经济正在由农业工商业向消费服务业快速转变。商业银行运用金融杠杆撬动了社会的进步,居民消费意识的转变,促使商业银行个人消费贷款迅猛发展,拉动了我国内需,促进了经济增长,增加了银行的收入来源。随着个人消费贷款规模的不断扩大,银行经营管理中面临着贷款投放结构不合理、贷款流程中问题频发、信用评级模型不完善、信贷队伍素质不足等一系列的问题,都对贷款质量造成了影响。不良贷款的日益增长,侵蚀了银行的利润,破坏了市场的信用环境,挤出了优质客户的贷款需求。为有效控制风险,商业银行通过客户信用评级的方式来筛选借款人,有效降低了不良贷款的发生率,随着信用评级模型的不断优化与创新,信用评级在商业银行贷款违约风险管理中起到了举足轻重的作用。目前,我国关于个人消费贷款信用评级的研究仅限于国家层面,缺少对县市区域的研究,造成评级模型在部分地区不能准确识别客户的风险状况,导致不良贷款产生。本文以湘西州邮储银行人消费贷款存量数据为依托,选取全国性商业银行客户信用评分表中7大类21项通用指标,运用SPSS22.0软件建立二元Logistic回归模型,通过抽取湘西州邮储银行2012-2018年间8县市375个数据样本进行分析,得出婚姻状况、单位性质、还款来源证明、总体收入还贷比、抵质押比例、信用报告分类、地区GDP水平、地区信用环境、贷款金额共9个指标对湘西地区贷款客户未来是否违约有显著性影响。在删除其他干扰项后,将这9项指标重新赋值,就能形成具有湘西地区特色的客户信用评级模型。本文根据上述研究结论,结合商业银行工作实践,从调整贷款产品要素和投放规模、加强贷款违约风险的流程管理、建立具有地区特色的评级模型、提高信贷队伍的综合能力水平四个方面提出了优化信用评级模型和违约风险管理的对策建议。