近年来，信用风险管理发展呈现出数据化、模型化、系统化、自动化和智能化的特点。传统的人工专家经验正逐步被模型与算法替代。
因此，科技较为领先的金融服务公司会选择采用模型方式完成对借款人的自动评估与审批。目前，对于信贷审核来说主要基于的风控模式为IPC、信贷工厂、大数据三种。
IPC模式
IPC模式起源于德国邮储银行，该模式重视实地调查和信息验证，主要通过对客户经理调查走访、信息交叉验证等方面。需要对客户经理进行至少2个月以上的专业技术培训，提升客户经理辨别虚假信息能力和编制财务报表的技能，从而防范信用风险。
IPC公司信贷技术的核心，是评估客户偿还贷款的能力。主要包括三个部分：一是考察借款人偿还贷款的能力，二是衡量借款人偿还贷款的意愿，三是银行内部操作风险的控制。每个部分，IPC都进行了针对性的设计。
其主要运用于数据缺失、不具备财务管理环境、银行流水不完整，信用记录空白等的小微企业，其中，信贷员负责整个过程，从接受客户的申请到信用检查、现场信用、风险评估再到匹配贷款、付款催收和逾期付款。对信贷员的专业技能要求较高，信贷员对贷款全流程把关，一定程度上确保了项目的真实性。但又因为是以信贷员为核心，以信贷员的判断为依据，有一定的操作风险与道德风险。
信贷工厂模式
信贷工厂模式是新加坡淡马锡控股公司(Temasek Holdings)为解决小微企业信贷流程的弊端,推出了一种改善小微企业信贷流程的“信贷工厂”模式，“信贷工厂”意指银行像工厂标准化制造产品一样对信贷进行批量处理。
具体而言，就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。在信贷工厂模式下，信贷审批发放首先要做到标准化，每个流程都有确定的人员分工，如客户经理、审批人员和贷后监督人员专业化分工。并且为了监控风险采用产业链调查方法，从不同角度对借贷企业进行交叉印证。
信贷工厂模式的特点是效率高，可以进行量化审核。过程之间环环相扣，对每个环节都有专人把控具体的把控。正因为这样，意味着需要消耗大量的人力成本，每个流程都需要对口的人员做支撑。
大数据模式
大数据风控模式是指通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘，并运用大数据技术重新设计征信评价模型算法，多维度刻画信用主体的“画像”，向信息使用者呈现信用主体的违约率和信用状况。
历史的齿轮在不断的发展，大数据模式越来越顺应时代发展潮流。在新时代的发展中，大数据俨然成为了像能源一样重要的战略资源，快牛金科在这项资源上具有极大的优势。
快牛金科拥有大量联合建模实验室，数据来源丰富多元，涵盖了用户搜索、消费、电商、社交、出行等在内的2000多个维度的海量数据。其基于人工智能自主研发的元方风控系统，具有强大的反欺诈识别能力和海量用户数据信息处理能力。
快牛金科于2014年在上海成立，短短4年时间，凭借强大的互联网背景与人工智能核心技术，成为沪上知名的金融科技创业企业，并在坚持合规化经营的原则下取得了长足的进步。自成立以来，快牛金科一直致力于用人工智能技术驱动金融科技行业的发展，通过打造智能获客、智能风控及贷后管理解决方案等系列智能化服务系统，为合作的金融机构提供获客、风控、流程管理等技术服务，大幅提升了金融机构的服务效率，降低其运营成本。
未来风控模式
互联网的普遍接入与迅猛发展为大数据的应用提供了基础与原料。通过对海量弱特征数据的挖掘，大数据风控的应用既扩大了可获得金融服务的人群，又提高了金融服务的效率。未来，大数据风控技术必将成为信贷业务的必备能力。