随着WTO对中国金融行业保护期限的结束,外资银行纷纷进入中国金融市场,当前国内的商业银行在信贷风险管理水平上与外资银行存在着巨大的差距,并且国内在这方面的研究成果也相当的匮乏,如何提升国内商业银行的信贷风险管理水平,建立起一整套行之有效的信贷风险预警系统,使国内商业银行在面临这一轮新的挑战与机遇能实现更好的发展是本文所要探讨的问题。对于商业银行而言,资产负债业务是银行的最基本业务。信贷业务作为银行最主要的资产业务,信贷的投放方向直接关系到银行资产质量的好坏,直接影响到商业银行的盈利能力,一旦接受信贷投放的企业发生财务危机,即意味着商业银行投放的信贷很可能会成为坏账,商业银行可能会面临着资产流失的风险。因此,及时地了解与更新信贷投放企业的财务状况是很有必要的。从目前看来,最为简洁直观的方式就是,从企业的财务报表入手,通过研究企业财务报表中的一些重要财务指标来发现企业经营中所可能存在的潜在风险,进而对接受信贷投放的企业在资金使用的环节进行监督,或者采取其他措施来促使企业规避发生财务危机的可能,从而保障银行信贷资金的安全。本文在对商业银行信贷风险成因的探索、财务风险预警系统机理与模型分析的基础上,以我国交通运输零配件板块上市公司为研究对象,运用统计学知识、多元回归模型和AHP法构建我国商业银行信贷风险财务预警模型,结合权威券商的研究报告,最后得出该模型能简单、有效地为我国商业银行控制信贷风险提供参考性建议的结论。对于商业银行而言,建立和完善信贷风险财务预警模型能有效地保障信贷资金的安全,提高商业银行的盈利能力。因此,希望本文的研究结论能够对商业银行信贷风险财务预警模型的应用推广起到一定作用。