债权确保
主要是指对申贷客户所提供的各项担保品进行评估，当贷款违约时，银行可以处理担保品，减少带贷款损失。消费金融一般无担保品，因此债权担保不太适用，但是某些消费金融公司会让贷款人购买一个担保产品，一般为贷款总额的2%，可以作为债权确保。
借款人展望
就是贷款人未来违约的可能性，依据贷款人的行业、薪资、职业、职务、学历等因素进行预测，评估未来发生风险的概率。一般入门门槛低、专业程度低，可替代性高度高的工作或行业风险较高。
5.贷前风险控制的重要性。
信用贷款的风险控制分为贷前，贷中，贷后三个阶段。贷前控制主要是找到合格贷款人；贷中控制主要预防抵押品资产减值，无法覆盖贷款标的，或者预防借款人还款能力下降，无法按时归还贷款；贷后控制，主要当贷款发生逾期时，通过催收降低银行损失。其中，贷前风险控制是最为重要的。
摩根大通银行有一个统计，75%的信用风险可以在贷款前进行风险控制，贷后风险控制的有效性大概只用25%。因此对于金融企业，贷款前的风险控制更为重要。在信用卡领域，贷款前的恶意欺诈占整体信用贷款损失的60%，真正贷款到期，不进行还款的的客户只占信用贷款损失的40%。互联网金融企业也是如此。信用贷款风险控制过程中，贷前风险控制是最为重要的。
二、金融行业信用风险控制的挑战
金融行业在过去主要依靠经验和宏观经济形式来实施风险控制，以定性为主，更多依赖风险管理精英的个人能力，特别在经济发展很好的时期，风险管理偏好不太科学，不能够反应出真正的风险水平。定性的风险管理占主体，定量的风险管理起到很小的作用。
现在，越来越多的银行正在重视定量风险管理，积极利用风控模型来实施风险评估。巴塞尔III协议的推行，推动了定量风险评估。大多数中国银行的风控模型大多从国外引入，经过自己定制和改良之后用于信用风险评估。但是信用风险和操作风险比较复杂，由于信息不全以及其他问题，很多国外的信用风险模型效果不太明显。于是大多数中国银行参考国外信用风险评估模型，做了一个中国版本。包括著名的FICO风控模型，现在银行很少直接采用。
在这个中国版本的风控模型中，企业信用贷款过于依赖政府授信和国有企业，这种粗放型信用风险管理在经济结构调整过程中，引发了很高的不良贷款率。对私业务中，过高的信用审核标准，无法为更多的贷款申请人提供贷款，造成了无法为更多人提供服务，特别是在信用消费领域，无法实现普惠金融服务。
银行在个人信用风险管理过程中遇到的主要挑战。
1.缺少坏种子
银行建立风控模型的基本原理是，利用大量坏种子，寻找到共性信息，建立风控模型。在利用另外一批坏种子来优化风控模型，找到合适算法，预测参数，加快收敛等。
坏种子对于建立风控模型至关重要，如果坏种子数量不够，风控模型无法设定参数和修正模型。过去银行严格的信贷审批机制，造成了小额贷款（信用消费信贷）规模很小，产生的坏种子也不多，规模较小的坏种子对于建立信用评估模型不利，无法优化已有的模型和提高风控模型的适用性。
信用风险常见的算法有参数统计法例如逻辑回归、Bayes风险判别分析法，以及非参数统计方法例如聚类和K－means法，神经网络法。现在应用较多的是SVM支持向量级机方法，其在小样本、非线性及高纬模式识别中有特有的优势。同时SVM也是努力最小化结构风险的算法。
2.数据纬度不全
量化风险评估需要将涉及到此风险的所有相关数据都包含进来，通过模型进行信用风险评估，计算出还款意愿和还款能力。评估采用的基本数据因素有年龄、收入、学历、客户资历、行业、区域等，其占主要部分。信用因素包含如负债状况、缴款记录、理财方式；以及行为因素例如交易时间和频率等。
除了这些变量和因素，其实还有一些因素并没有被考虑到现有的风险评估模型中。例如贷款者的身体健康情况、生活规律、是否参与赌博、是否参与民间借贷等，同信贷违约高度相关的信息没有被考虑到信用风险评估当中。
特别是用户行为特征，几乎很少的信贷评估模型会考虑用户的行为。如果客户在借款前，频繁去澳门赌博、或参与民间高利贷、或有吸毒历史、或者飙车、或者经常半夜出入夜店等危险区域、或经常半夜使用App等。这些危险行为因素都会对其信用风险产生影响，但这些因素原来并没有被考虑到信用风险评估之中。