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。
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