因此在借鉴《巴塞尔新资本协议》做法的同时顺势而为，建议我们运用NGO思想，通过一个由我们掌握的中介机构，使信用评估积极地将企业改善其内部管理的欲望纳入整个信用建设，根据由企业提供的信息，作出合理的企业内部管理评估，将结果及时低价、有偿反馈给企业，强化其内部管理，实现双赢。这样做有四个方面利益：首先有利于企业将真实的经营资料提供给我们。其次在满足企业欲望的同时，由于存在的其他高价内部管理软件销售市场，使我们的信用评估存在极强的市场竞争优势，足以使企业愿意购买我们NGO的服务及其内部管理评价结果（建议第一年暂时免费）。第三、有利于抢占了授信市场的市场份额，确立半官方授信机构的霸主地位。第四、由于《巴塞尔新资本协议》基于《统计学》的考虑，要求至少5年以上的资料保证“统计分析”结果的拟合优度的准确，一般要求7年，我们的企业历史数据库资料却相当完备。2006年国外的授信机构进入市场由于没有5年以上的全面数据资料必须交昂贵的学费、买高价准入门票。
2.2、强化前台数据采集和后台分析的匹配
《巴塞尔新资本协议》是以后台的数据分析为基点，要求前台的数据完备、准确、系统。IRB第219条明确指出：银行进行违法概率分析时，可以采取三种估计方法：内部违约经验、映射外部数据、统计违约模型。在险值VAR计算过程中更是引进了“资产流映射”的概念。前台和后台的密切联系、相互映射保证了整个管理结果的精确性。念过《经济计量学》、《统计学》的人都知道：经济数据往往是一个截面，如果我们希望根据三个参变量对某个函数进行分析，我们至少得具备4（＝3＋1）个以上截面数据保证统计结果的可信度，截面越多最终结果越准确。同时由于不同的变量之间存在自相关的问题，在后台确定统计采集的参数时，务必确保前台采集的数据不存在自相关的问题。否则我们的后台分析结果将不具备任何意义。同时关于权重的问题建议根据统计学中的观点，建议按照《巴塞尔新资本协议》的思路，有必要结合历史资料，精确测定各个权重。
2.3、积极引进金融数学模型
随着马克维茨的期权选择模型和夏普的资产定价模型的提出，数学模型在投资和市场资本领域迈出了一大步。两人因此获得1990年的诺贝尔经济学奖。由于《巴塞尔新资本协议》是基于全球金融管理的尖端技术，所有的风险管理由于数据流量极大，要求极为精确，必须借助基于计算机应用基础上的金融数学模型。同时最近的金融问题定量分析趋势愈加明显，评估风险问题更是不例外。信用风险管理模型的成功关键在于：良好的设计、灵巧的实施、负责的应用及评估。未来工商局的信用风险管理模型应该主要针对“告诉风险管理者如何将稀缺的信用风险资本配置给各个业务，以使企业获得最优的风险和回报特性。”
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