面对我国汽车金融业务的高速发展,各大银行对汽车金融的重视程度逐渐提高,投入各种资源开发汽车金融市场,使得个人汽车金融市场竞争日益激烈。为了在汽车金融市场竞争中取得一定的优势,各个银行都需要不断提升自身的风险控制水平,而违约风险评价是银行风险控制体系的基础。目前部分互联网金融公司逐渐开始尝试使用数据挖掘模型来进行汽车贷款的风险控制。其中,XGBoost模型作为一种性能稳定的模型在个人贷款的违约风险评估领域得到了应用。因此本文基于XGBoost模型构建个人汽车金融违约风险评价模型,对提升银行的风险控制能力具有一定的应用价值。本文以S银行汽车金融贷款为研究对象,该银行的汽车金融贷款业务在各大银行中具有一定的代表性。通过对该银行的个人汽车贷款违约风险评价进行研究,尝试在原来S银行汽车贷款评价系统的基础上,使用机器学习的方法,建立起一种新的评价指标体系。首先,本文对该银行的个人汽车金融贷款业务以及违约风险评价现状进行研究。目前S银行汽车贷款违约风险评价指标体系存在不足,其逾期风险评价指标很难对不同违约风险等级的用户进行区分并且在违约风险评价方法上也存在不足,难以真实度量客户违约的可能性。其次,本文构建了个人汽车金融违约风险评价指标体系,包括基本信息、贷款信息、金融交易、银联第三方信息等四个维度32个指标。第三,本文使用粒子群算法（PSO）对XGBoost模型的参数进行优化,并基于优化后的模型构建了个人汽车金融违约评价模型。第四,本文使用S银行的数据进行实证分析,经过PSO优化后的XGBoost模型在测试样本集上的表现优于未经优化的XGBoost模型,其综合准确率提高了10.5%。通过与逻辑回归、随机森林以及支持向量机等模型进行比较,经PSO优化的XGBoost模型在各个指标上均优于这些模型,验证了本文提出模型的有效性。并且与S银行原有指标体系相比较,扩充后的指标体系有效地提升了XGBoost模型违约风险评价的性能,也验证了本文设计的指标体系的有效性。最后,本文基于实证分析结果,提出强化信息整合、完善信息系统建设等建议来提高S银行的个人汽车金融违约风险评价的准确性。本文的研究有助于提高金融机构对个人汽车金融贷款违约风险评价的准确性,为完善个人汽车金融风险控制系统提供帮助。