信贷资产统一授信管理是农村信用社风险管理体系中极为重要的内容, 而法人客户信用评级则是信贷风险管理的基础和核心内容。因此, 法人客户信用评级的建立对农村信用社的信贷风险管理和目标营销工作, 都具有十分重要的指导意义和实践价值。

　　农村信用社对企业法人客户的信用评级主要取决于企业经营规模大小、内部经营管理的优劣、财务制度是否健全等方面，一般采取定性与定量相结合的评级指标体系，基本上遵循县级联社客户部门（岗）初评等级、县联社信贷管理部门（岗）审定或初定等级、市办咨询、省联社咨询的内部评级程序，从系统性风险、财务风险、信用记录和基本面风险进行评价。客户信用评级的指标体系大多分为偿债能力、获利能力、内部经营管理、履约情况以及发展能力与潜力等。数据信息来源基本上是依靠现场采集及企业的各类财务会计报表，对不同的信用级别企业实行不同的授信额度，信用评级的有效期都是1年，越高信用等级的企业，对其贷款授信也越高。 

　　但是，现有的评级方法存在着诸多问题：一是偏重历史数据, 忽视发展能力；二是信用评级体系自身存在着许多不足；三是信用评级人员素质上的差异影响评级等级结果的客观性；四是评级结果的效用不强。  

　　根据上述对农村信用社客户信用评级存在问题的分析，笔者建议以“巴塞尔新资本协议”为指引，完善农村信用社内部评级框架，并致力于培养专业型、复合型信用评定人才。

　　首先，规范信用评级过程，重点做好评级分析。评级分析要实现由定量分析逐步向定量与定性分析相结合过渡，对客户进行风险等级的评定时要将财务指标与非财务指标相结合、总体指标与个体指标相结合，要实地深入现场，核实企业关键财务指标，对客户的信用履约能力、偿债能力、盈利能力及经营能力进行综合评价，真实反映客户的当前盈利能力、风险收益的变动性、利息偿付、长期的盈利能力以及流动性等指标，了解企业真实的风险状况。

　　其次，加大信用评级模型及系统开发力度。对现有信用评级模型中所有的解释变量历史分布情况，模拟数据分布函数，并将其转化为模型所需要的标准分值。在数据标准化之后，采用回归的方法聚合这些指标并确定解释变量的权重，对现有信用评级模型及系统进行统一修正。同时要积极借鉴其他金融机构先进的信用评级模型和体系，不断优化拓展农村信用社信用评级体系的广度和深度。

　　再其次，致力于培养专业型、复合型人才。科学的信用评级体系要求农村信用社必须拥有一支具备业务素质、掌握法律知识、对企业财务知识有一定了解、对信用风险有准确的分析和判断能力的信用评级队伍。因此，农村信用社要加强对信用评级人员的职业道德教育和业务素质培训，在提高其道德素质的同时要求他们掌握信用评级的原则、标准和方法，了解宏观经济、行业发展、会计处理、法律法规、统计计量等知识，进一步其提高信用评级的能力。