互联网农户小额信用贷款额度一般在1万元—30万元之间，为控制好贷款风险，需要线上线下多渠道采集农户信用信息，才能全面准确评估农户信用状况。信息主要来源于人民银行个人征信系统、政府相关部门、银行内部和村民评议。个人征信系统、政府部门和银行内部信息通过线上采集，在农户申请贷款时，银行取得农户授权后进行实时查询获取。社会评价信息来源于村民评议员对农户及其家庭的评价。村民评议员由村干部或熟悉情况的村民担任。
贷款风险控制需着重从事前事后两个环节把握，一是贷款准入关，即对列入黑名单、灰名单的直接禁止或按照一定的标准限制贷款准入，贷款准入标准由银行风险偏好和金融监管指标确定，不符合标准的一票否决。二是贷款管理关。通过一系列指标，建立风险评估和预测模型，对达到预警标准或出现预警状况的提前介入并采取相应措施。
（一）贷款准入指标体系
互联网农户小额信用贷款准入指标体系主要分为四大类指标，具体指标有删简。基本情况包括农户年龄、家庭住址以及客户类型等信息。农户历史信用信息包括农户贷款、担保、贷记卡透支等债务情况及其历史履约情况，当农户负债、担保高于一定数额、或其逾期履约次数较多的限制其贷款准入。黑名单信息主要包括互联网反欺诈名单和公安部门对信息脱敏后提供的有关个人黄赌毒方面的信息。社会评价信息由村民评议员提供，主要针对村民个人品德，涉及黄赌毒不良嗜好、涉黑涉恶的、涉及参与非法集资或高利贷或对外负债较多的等情况进行排查，且对相关农户纳入黑灰名单管理。
（二）贷款风险评估及预测指标体系
农户通过互联网申请贷款通过严格的准入关后，根据农户及其家庭信用状况就会自动获得一定数额的贷款授信，这个授信额度由农户贷款管理系统建立的授信模型确定。由于通过互联网贷款农户数量众多，且采用无抵押、无担保方式贷款，贷后管理难度和工作量急剧加大，因此建立科学的、自动的风险预警机制尤为必要。贷款风险评估和预测指标体系，具体指标有删简。评估和预测指标体系包括农户基本信息、风险评估类和社会评价三类信息。农户基本信息、农户社会评价信息按年更新，风险评估类信息按月更新。如果风险评估类指标或黑名单信息实际数值触发预警阈值，农户贷款风险管理系统则自动进行提示。另一方面，如果未触发预警，则对农户贷款运用决策树模型逐笔计算贷款预期欠息率和逾期率，如果预测的欠息率和逾期率较高，则需要对贷款进一步调查是否会发生风险。