新冠疫情以来,全球经济普遍受到巨大冲击。农村商业银行作为我国落实国家“三农”投资的金融主体,在疫情来临之际,承受了市场与政策的双重压力,既要发挥保民生的资金支持作用,又要承担社会责任。因此,商业银行不得不在流动性紧张、资本补充困难、利润收益减少的不利局面下,艰难管控高度聚集的信用风险,持续稳健推动社会经济平稳度过困难期。不少当地的中小企业、个体工商户由于受到多方面不利因素影响,造成银行债务面临逾期甚至违约,导致商业银行信用风险敞口扩大,风控能力亟需提升。因此,本文的研究具有一定的理论研究意义与实践价值。本文选取本省最大的农商银行——XX农商银行为案例研究对象,作为长期工作在一线的员工,能够对真实了解其信用风险隐患和该行信用风险管理的方法手段,并且对其借款对象的真实经营情况有着更为准确的了解和判断。首先,本文在学习和文献阅读的基础上,对信用风险的概念、理论以及预测模型进行了理论分析。其次,本文对XX农村商业银行目前贷款业务发展概况,风险资产组成情况及信用风险管理方法的现状进行了详细的分析。并且,指出其存在的问题以及导致这些问题发生的原因包括:风险度量的技术较差、风险预测能力较弱,组织架构不健全等。再次,筛选选择XX农村商业银行自2019年到2021年间的贷款数据进行分析,经过专业模型的分析后,得出该农商行影响贷款违约风险因素的结果为:贷款金额、贷款期限、民间负债、不同个体特征、疫情因素与该农商行信用风险均成正相关关系,信用评级成负相关关系;不同个体特征中,信用风险与年龄、职业、性别等有关,与婚姻状况无明显关系。在此基础上通过构建风险预测模型,对样本数据违约风险进行预测,并分析不同预测模型的预测效果,发现基于决策树模型（集成Bagging和Ada Boost算法）能够有效识别风险,这为往后XX农村商业银行管理信用风险指明了优化方向。最后,本文对实证模型结论进行整理,对预测模型进行对比,为XX农商信用风险管理提出了以下建议:一是加快数据库建设、构建完善信用体系;二是优化升级风险预测模型、完善贷款预警机制;三是完善组织架构、明确部门职能等。