贷款的信用风险主要包括借款人违约风险、担保物贬值风险和行业集中度风险。其中借款人违约风险是最核心的，表现为借款人因经营恶化或道德风险无法按期偿还本息；担保物贬值风险指抵押品价值波动导致银行无法足额回收贷款；行业集中度风险则源于银行对特定行业贷款过度集中，当行业衰退时引发系统性违约。

这一分类的合理性可从三方面论证。国家金融监管总局2024年四季度数据显示，商业银行不良贷款余额3.3万亿元中，企业经营性恶化导致的违约占比达63%，印证借款人违约是主要风险源。房地产贷款不良率4.94%显著高于平均水平，反映出抵押物贬值风险，特别是像贵州银行房地产不良率曾达40.39%的极端案例，凸显担保物价值波动对信用风险的放大效应。监管机构持续强调的"两高一剩"行业风险警示，以及2024年中小银行数据显示，东北地区因传统产业转型导致不良率达2.65%，而长三角地区仅0.9%，直接证明行业集中度风险的区域性差异。

从风险形成机制看，借款人违约往往经历三个阶段：初期财务指标恶化（如流动比率低于1或资产负债率超70%）、中期经营性现金流断裂、最终丧失还款能力。担保物风险则具有顺周期特征，经济下行期抵押品估值可能腰斩，例如商业地产抵押贷款在疫情期间处置回收率平均下降37%。行业集中度风险更需动态监测，当某行业贷款占比超信贷总额15%时，其不良率每上升1个百分点将导致银行整体不良率增加0.2个百分点。

现代信用风险管理已发展出量化工具辅助决策。Merton模型通过期权定价理论计算违约概率，适用于企业贷前评估；Hazard模型则擅长预测特定时段内的违约条件概率，在贷后预警中应用广泛。国内银行实践中，通常将定量模型与传统的5C分析法（品格、资本、偿付能力、抵押品、经济周期）结合使用。值得注意的是，2024年普惠型小微企业贷款不良率普遍低于1%，显示精准的风险识别技术能有效控制信用风险。这提示我们，信用风险的本质是可量化的概率问题，而非不可控的随机事件。