信贷风险的量化可以通过以下方法进行：

信用评分模型

收集借款人的个人信息、财务状况、历史信用记录等数据。

利用统计方法建立信用评分模型，对借款人的信用风险进行评估和排序。

违约概率模型

收集历史信贷数据。

利用统计方法建立违约概率模型，预测借款人的违约概率。

损失金额模型

收集历史信贷数据。

利用统计方法建立损失金额模型，预测借款人违约后可能造成的损失金额。

财务分析

对借款人的财务报表进行详细分析，评估偿债能力、盈利能力、资产负债结构等。

担保评估

对提供的担保物进行价值评估，判断担保物的足值情况及变现能力。

行业分析

分析借款人所在行业的市场状况、发展前景、政策环境等，评估行业风险程度。

拨备计提

根据预期信用损失时违约概率（PD）、违约风险敞口（ENR）以及违约损失率（LGD）计算拨备。

大数据分析

利用大数据技术，对潜在信贷风险进行识别和分析，包括客户违约风险、市场风险、操作风险等。

风险价值（VaR）模型

评估在一定置信水平下，某一金融资产组合在未来特定时间内可能发生的最大损失。

策略制定与实施

根据风险评估结果，制定相应的信贷风险管理策略，如风险分散、风险控制、风险规避等。

监控与调整

监控风险状况，根据实际情况调整风险管理策略。

以上方法可以单独使用，也可以结合使用，以更全面地量化和管理信贷风险。需要注意的是，信贷风险评估是一个持续的过程，需要定期更新数据和分析模型