信用風控方法主要分為信用大數據挖掘、信用大數據處理、大數據風控應用三個部分。
信用大數據挖掘:
大數據互聯網海量大數據中與風控相關的數據。
電商大數據進行風險控制。所有信息匯總後，將數值輸入網絡行為評分模型進行信用評級；信用卡網站的大數據對於互聯網金融的風險控制也是非常有價值的。申請信用卡的年份、是否獲批、授信額度、卡種；信用卡還款金額和對優惠信息的關註度都可以作為信用評級的參考數據；利用社交網絡關系數據和朋友之間的相互信任來聚合人氣。借款人分為幾個信用等級，但不用公布信用記錄；再加上淘寶的水電煤繳費信息、信用卡還款信息、支付和交易信息，成為了數據全能選手；小貸網站積累的信用大數據包括授信額度、違約記錄等；第三方支付平臺的支付方向、月供金額、購買的產品品牌等都可以作為信用評級的重要參考數據；水、電、氣、有線電視、電話、網費、物業費繳納平臺等生活服務類網站的大數據，客觀真實地反映了個人的基本信息，是信用評級中的重要數據類型。
信用大數據處理:
準備階段:業務了解、數據了解、數據準備；
數據原材料:個人基本信息、銀行賬戶信息、銀行流水數據、風控相關互聯網大數據；
數據工廠:基於不同的風控模型，采用數據挖掘進行處理；
數據產品:信用評級、信用報告、身份驗證、欺詐監控。
大數據風險控制應用:
接入新鮮大數據源和自動化決策記分卡，量化風控決策，對接大型電商平臺，獲取垂直信貸場景下的創新金融產品。目前，中國大數據風控平臺已經整合了全面的征信數據，在大數據風控和場景對接方面做得很好。
信用風險的對策。修訂和完善各項信貸管理制度，確保各項制度之間的協調、配合和制約，確保各項信貸管理制度的實施。首先，從制度上完善信用檔案管理。盡快制定實施信用檔案管理實施辦法，明確信用檔案的收集、移交和檢查，指定專人負責，並定期對執行情況進行檢查和考核。對於企業財務信息不實的問題，可以考慮建立“四符合審計”和“財務報表審計不準確責任賠償制度”。具體來說，壹方面，銀行自己對借款企業的總賬、明細賬、原始憑證和重要實物進行核對，做到“四相符”；另壹方面，可以與會計師事務所簽訂合同，委托事務所對銀行貸款申請人的財務報表進行審計，出具審計報告，作為銀行審批貸款的依據。同時在合同中約定，如果貸款損失是由其虛報造成的，註冊會計師本人及其所在事務所有責任全額賠償銀行所遭受的損失。
其次，進壹步完善以貸款風險管理為核心的授信授權、審貸分離、分級審批、集體審批、貸款“三查”等風險控制制度。包括:在辦理信貸業務時，嚴格遵循業務流程、崗位權限和行使權限的條件，加強不同崗位、不同部門之間的相互監督和制約，對業務全過程實施風險控制，防範各類違規行為；制定貸前調查、貸中檢查和貸後檢查的方法和實施細則，規定內容、調查方法和核查手段，避免流於形式。同時，建立健全崗位責任制，將信貸管理責任落實到每壹個部門、每壹個崗位、每壹個人，並進行嚴格考核，杜絕違規現象。
二、建立健全專門的信貸管理機構，防止信貸權力過度集中，實行民主、科學的信貸決策。首先，要真正落實貸款審批分離制度，盡快將貸款的審批權分配給不同的職能部門，明確貸審部門的工作範圍、職責和目標，規範貸審部門的工作制度、審批內容、審批權限、審批程序和職責。
其次，對於大額貸款和困難貸款，要成立專門的貸款管理委員會，負責貸款審批決策。委員會可以是非常設機構，但應由行政領導和業務專家組成，負責提供貸款申請人的基本信息、貸款風險分析報告和專家意見，對貸款審批進行民主決策。
第三，貸款風險評估將在獨立於信貸業務部門的職能部門實施。定期貸款風險評估是監控貸款風險的壹項具體工作。要對每筆貸款在其生命周期內的風險狀況進行獨立、科學、客觀的量化評估。如果貸款達到壹定的風險水平，相關部門需要采取有效措施化解和轉移風險。因此，為了保證貸款風險評估的客觀性、科學性和及時性，這項工作需要由獨立於信貸業務部門的另壹個部門獨立完成。設立專門的信貸管理機構，目的是防止信貸權力過度集中，利用機構的相對獨立性，在信貸權力分配上建立“防火墻”。但是，為了保證信息的流動性，保證各個部門能夠充分占有和* * *享有所收集的借款人信用信息，還應該建立相關部門的信息流轉制度，防止公開信息被壹個部門私人占有的情況。
三、建立借款人信用信息共享系統。上述兩項措施旨在解決商業銀行單個分支機構的信貸管理問題。但由於單個支行的業務領域僅限於某個區域，無法全面掌握現有借款人尤其是未來借款人的信用狀況。因此，商業銀行還應在其系統中建立借款人的征信系統，使其所有信貸業務部門都能全面掌握借款人的信用狀況、地方經濟運行情況、國民經濟運行情況以及中央和地方政府的宏觀或微觀經濟政策。借款人征信系統可以采集無錢償還、無力償還到期債務或者企業經營狀況不佳、貸款風險較高的借款人的信息。通過交換系統中的“不良借款人黑名單”，禁止其分支機構向不良借款人發放新貸款，並采取有效措施及時收回舊貸款。
信用風險管理的原則與內涵(1)風險管理要盡量往前走，風險控制要從選擇客戶開始。銀行應該支持盈利客戶，避免？風險投資？兩筆貸款的風險回報模式完全不同。因為管理？問題客戶？價格很高，銀行要盡量避免。防止被騙的最好方法就是不要和騙子打交道？。
(2)關註第壹還款的來源(即借款人本身)，而不是關註抵押和擔保(即西方商業銀行所說的？磚頭？文化)。我寧願給好企業提供無擔保貸款，也不願給差企業提供全額擔保貸款。擔保只是擔保，但絕對不是還款的主要來源。現金流是判斷能否貸款的主要依據。
(3)貸款獲得的利差不是簡單的存貸利差或利潤，而只是作為銀行向相關借款人發放貸款所發生的相應風險的補償。基於這種認識，西方銀行在發放貸款時，必須找到可以直接衡量所承擔風險的量化數據和模型，包括借款人的違約概率(PD)、預期違約風險(EAD)和違約損失(LGD)。自然，量化信用風險管理成為西方先進銀行在過去15年中非常重要的任務，以至於出現了以量化信用風險管理模型和數據為核心業務的咨詢服務公司。例如，到2003年底，穆迪的信用矩陣測量模型(credit？Metrics)在全球50多個國家和地區擁有2000多家客戶。全球銀行業對量化信用風險管理有著強烈的需求。
(4)貸款收益有上限，本金損失無下限。從實際情況看，貸款最大的好處是按照與借款人簽訂的借款合同規定的利率，按期收回本息。但如果借款人違約，涉及的損失將不僅限於貸款本金本身。基於以上認識，西方先進銀行在過去15年間，逐步建立和完善了壹套資本配置體系和貸款定價模型。其核心要素包括:為保證可持續的長期發展，並有能力承擔所持風險資產的風險，銀行必須從每年賺取的收益中提取足夠的壞賬準備金，以抵消預期損失；隨時保持足夠的普通股權益資本以應對意外損失是必要的；通過合理的信用定價，保證從客戶那裏獲得的收益足以彌補壞賬和呆賬的提取，相應的資本回報率得到保障。
(5)貸款集中不能像股票投資集中壹樣帶來額外收益，相反會造成額外損失。因為非預期的信用損失或損失波動不僅取決於借款人的違約概率和給定違約波動的損失，還取決於銀行信貸資產組合的內部關系。為此，西方發達銀行通常從以下四個層面監測和衡量信貸組合損失的內在聯系，包括風險評級、行業、地域和單個大借款人(集團)的風險，並通過信貸資產的多元化管理，同時降低和減少信貸組合損失的概率，從而將突發信貸損失的負面影響控制在壹定限度內。基於上述認識，西方銀行在貸款發放後會設立專門部門管理信貸組合，通過不同的金融市場不斷優化資產組合，從而降低組合風險，提高組合收益。