中国目前的征信环境仍然处于快速发展的“春秋时期”，没有普遍的统一标 准的信用评级标准平安普惠是唯一一家能像银行那样接入人行征信系统，查询 人行报告的非银行机构此外，我们也综合运用内部黑名单、大数据及外部公安 局、法院、前海征信等多种途径查询申请人不同的业务会有不同的坏账表现，个人无抵押的水平会偏高，企业和有抵押 贷款的坏账就相对低一些我们的坏账在预期水平以内，远低于市场的平均线平安通过数十年探索，积累有250万的有效客户信用数据，已建立起来一整 套包括信贷风险管理、审贷授信管理系统的风控管理机制包括贯穿信贷事前、事中、事后全过程的中央风控机制，采用了周期性风险 管理方法，通过常规营业部门、审批风控中心和风险控制部门这 “三道防线”， 全方位、不间断对客户信息进行动态监控此外，平安在普惠金融领域中使用的评分卡模型，借鉴了国际消费信贷行业 的领先技术，并结合自身多年积累的业务数据，基于信用记录、客户自然属性、 第三方大数据信息，综合评估客户风险对客户的评分方式，平安普惠的做法有别于传统金融机构贷款行业大多数 是靠中央银行的征信系统来评分的，而平安普惠采用的评分指标更广，更精细， 参考的信息更多，确保不良率维持在业内最低水准。
针对不同的业务条线和产品，我们采用不同风控方式： 无抵押业务，我们会偏重考察客户的还款能力和还款意愿对这些方面，我 们需要检查很多的个人信息比如客户的工作收入、债务压力、信用信息、犯罪 信息、黑名单等等除了这些传统信息，我们还会运用新的数据源来观察客户是 否可靠，比如说客户开什么车？每天去哪里？有多少朋友？什么时候给客户打电 话等等很多维度平安普惠的核心竞争力在于找到一个科学的模型，把这些信息 和客户的信用表现挂钩，让这些信息成为在做信用决策的时候，真正可以参考的 数据有抵押业务方面，我们不仅考虑客户的负债、信用和还款能力，更重要的是 客户资产的评估，这包括资产的真实性、市场价格等等虽然对比无抵押业务， 有抵押产品更安全，但是一旦发生问题，催收和回收的工作需要耗费大量的时间 和人力成本在衡量小微企业风险的时候，由于我们很难看到中小企业和小微企业的财务 报表，所以我们会从更多其他维度去考察客户的可靠性比如除了收入负债表， 库存量和员工人数，我们也会看客户的税收，POS机流水记录等非常有针对性的 数据，这些数据并不容易被人为操纵或者篡改。