党的十六大提出要“健全现代市场经济社会信用体系”,党的十六届三中全会进一步明确要“按照完善法规、特许经营、商业运作、专业服务的方向,加快建设企业和个人信用服务体系”。2003年9月,国务院明确赋予人民银行“管理信贷征信业,推动建立社会信用体系”的职责。在个人征信体系建设中,信用评分又是征信体系建设的关键所在,它评估对某一特定消费者发放贷款的风险,同时又是一种能提高放贷款机构盈利性的操作战略。随着我国商业银行消费信贷业务的不断增长,如何防范消费信贷风险、实现利润最大化是银行主要考虑的因素。解决好个人信用评分问题则是促进消费信贷发展的前提。本文在定性分析与定量分析相结合的原则基础上,介绍了以美国为代表的发达国家的信用评分常用模型和实际运用状况。在此基础上对比分析了我国个人信用评分现状,并构建出我国个人信用评分模型。该模型利用聚类分析-Logistic回归分析方法具有较高的预测准确率,且坏客户错判成好客户的比率和好客户错判成坏客户的比率均较低。这种方法总体上快速有效,比较适合我国的实际情况。文章最后是对我国个人信用评分在消费信贷中的展望,指出我国应完善并适时开放个人信用信息数据,实现信用评分技术和模型的本土化,完善相关法律和提高大众的个人信用意识。全文遵循从理论分析、实证分析到对策建议的思路展开。研究主要涉及五个方面的内容：第一部分绪论,简要介绍论文的选题背景、选题意义,并概述了国内外的研究现状。第二部分在对消费信贷及个人信用评分的概念进行阐释和梳理的基础上,列举了个人信用评分常用模型和方法。第三部分分析总结了国外消费信贷中个人信用评分的经验及对我国的启示。第四章分析了我国信用评分发展现状和问题。第五章是模型分析过程,在利用聚类分析对客户进行分类后,再利用Logistic回归法分析,得出回归模型。第六章在全文基础上,提出了完善我国消费信贷中个人信用评分的建议。