（一）注重基础数据的质量，提高对数据的利用能力
　　　　
    在对中小企业进行信用评级时，针对这些企业普遍存在的财务信息不够健全和规范的特征，商业银行在努力提高基础数据质量的同时，还应充分挖掘其已有数据中的可用信息，尝试设计一些统计指标或简单易行的统计模型，运用隐含在企业产品订单、纳税清单、银行结算流水账等数据资料中的信息判别其财务信息真实性，将之与财务报表一起作为对其进行信用评级的依据。同时，还应当结合其它非财务因素，使信用等级在充分考虑企业的成长性、效益性的情况下，能够合理地反映中小企业的信用状况和偿债能力。
　　　　
    （二）加强数据建设的统一规划，运用统计手段提高评级水平
　　　　
    统计方法的有效性是以完备的数据基础为前提的。商业银行应加强数据库的统一规划，借鉴国外先进银行的经验，合理整合数据资源，通过查漏补缺，不断充实和完善数据库，使统计手段在定量分析方面的优势对商业银行信用风险的识别、评估和管理工作起到更有效的作用。
　　　　
    （三）丰富信用评级资源，合理利用外部评级产品
　　　　
    当前我国大多数商业银行普遍缺乏使用外部信用评级产品的意识。商业银行应在依靠自身力量运用统计方法等其他手段提高风险识别和评估力量的同时，尝试直接利用外部评级机构和监管部门的评级产品，或将其与银行内部的评级结果确立映射关系，从而建立一套适应银行具体实际的、内外部评级相结合的信用评级体系，这是商业银行现实明智的选择。