本文通过调研确定了研究题目并说明了其意义,分析了国内外商业银行的发展形态以及在发展过程中遇到的问题,并且探索研究了商业银行发展的新模式,以及如何发展新模式使得能够在未来潮流中占据竞争优势。同时针对商业银行所面临的竞争缺陷采取相应的措施,运用决策树实现客户个人信息等级评价分类,以便于银行选择更好的借贷对象,从而降低银行信贷风险。首先,分析了我国商业银行的发展历程及其在发展过程中遇到的问题。商业银行具有稳定的市场份额和庞大的总体规模使得其在市场竞争中一直处于不败之地,同时这也导致了我国商业银行单一的产权性质和较高的国有化程度;其次对我国商业银行的发展现状及其面临的问题进行了详细描述,并对商业银行业实现了业务流程的信息化改造;紧接着描述了个人信用评级在商业银行中的应用,并且分析了商业银行中个人信贷业务的缺陷以及个人信用评级的意义;然后描述了商业银行如何通过信息流管理能力保证商业银行的核心竞争能力,并通过对银行业务信息的分析和挖掘,实时持续处理海量数据,全面提高银行运营管理水平;最后构建了个人信用评级模型,利用决策树算法进行分类,对客户的信用等级进行归类,以便于银行能够更好地选择借贷对象,降低信贷业务所带来的风险,并对实验结果进行了分析,保证了模型的准确性。