本文讨论如何根据巴塞尔新资本协议建立我国商业银行内部评级系统。文章从新资本协议的内部评级法出发，对其内容和思想做了详细的剖析，从而将内部评级法的关键——违约概率的测算，作为论文研究的重点；接着，比较了当前国际上广泛使用的三类(七种)违约概率测算方法或模型，分析了它们的优缺点及在我国的适用性；其中，对于基于历史评级数据的违约概率测算模型和基于神经网络的违约概率测算模型，文章进行了具体的分析和设计，对于前者，首先设计了模型测算的基础——客户信用评级体系，并给出评级体系的检验方法——信用等级迁移矩阵，进而给出违约概率测算的方法。对于后者，文章选择当前应用比较广泛的BP神经网络，然后从指标的选择、网络结构的设计、输入输出处理等方面设计了基于BP神经网络的违约概率测算模型。另外在提出违约概率测算模型的基础上，文章结合我国商业银行信用风险管理的现状，从需求分析、系统功能模块设计、数据库设计、技术实现方案等方面对我国商业银行内部评级系统进行具体的系统分析与设计。