商业银行在经营过程中所面临的风险主要包括市场、流动性、利率、操作、信用等多方面的风险。其中信用风险管理是商业银行风险管理重要组成部分之一,也是后金融危机时代商业银行研究和探讨的热点,对商业银行稳定运营起到了至关重要的作用。如何准确量化信用风险是判断一家商业银行信用风险管理能力的最主要标准。从量化信用风险的角度来看,准确性、及时性及有效性是其主要特性。因此,提升信用风险量化水平的关键在于所采取的量化工具、模型、分析方法能否实现这三大特性。从国内商业银行信用风险管理的发展状况来看,存在着起步相对较晚、水平总体偏低等问题,最主要的原因还是没有高质量的信用风险量化方法。目前大多数国有商业银行都采用内部评级法作为其信用风险量化方法,这种方法比较简单易用但缺点也是很明显的,主要是考虑因素不全面且已经不能满足国内商业银行批量化、高度集成化的量化需求。国际上主流的信用风险量化分析方法是以金融学和计算机科学为理论基础,运用高等数学函数进行运算的信用风险量化模型。学习和借鉴目前国际上科学、先进的信用风险量化计量模型,能较好地解决当前国内商业银行在信用风险量化与管理方面遇到的难题。本文主要介绍了商业银行信用风险管理理论的发展历史及目前国际、国内经济金融专家、研究者对信用风险量化理论的研究成果。通过研究当前国际上普遍推行的信用风险量化手段,比较分析出各种量化方法的理论基础、量化模型、源数据要求、优点及不足。通过A商业银行的实际案例,利用其数据对现行主要的信用风险量化方法进行剖析,在实际应用中比较分析各种量化方法的缺陷,并针对这些问题,提出了引入CR+信用风险量化模型这一解决方案,并根据A商业银行现有的授信客户的基础数据情况构建贷款组合模型进行实证数据分析。然后通过实证分析得出结论,A商业银行现有的财务数据可以基本上满足CR+信用风险量化模型运行的源数据要求,同时CR+信用风险量化模型的实际运算结果表明该模型可以很好的帮助A商业银行解决信用风险量化过程中面临的问题,能够较大程度地提升该商业银行的信用风险量化及管理水平。最后从CR+信用风险量化模型实际论证结果的角度对该模型在A商业银行的实际应用的可行性进行分析,并对该行在信用风险管理过程中从信用风险体系建设、政策建设、IT数据库建设、经济资本补充机制、专业人才培养等五个方面提出了建议。