在提高信用风险评估的准确性和效率方面，管理者可以采取以下措施：
数据收集和分析：确保收集全面、准确的客户信息，包括财务状况、信用历史、行为数据等。利用数据分析技术，建立客户画像，识别潜在风险因素。
使用信用评分模型：建立基于统计模型和机器学习算法的信用评分模型，根据客户的特征和历史数据进行评估，提高评估的准确性和一致性。
制定风险管理：根据不同客户群体的风险水平，制定相应的风险管理，包括信用额度设定、贷款利率调整等措施，降低信用风险。
引入第三方评估机构：与专业的信用评估机构合作，借助其专业知识和技术手段，提高信用评估的准确性和专业性。
定期评估和监控：建立评估体系，定期对客户进行信用评估和监控，及时发现风险因素，采取相应措施避免风险扩大。
案例分析：某银行引入了机器学习算法，对客户的信用风险进行评估。通过分析大量客户数据，建立了更准确的信用评分模型，提高了信用风险评估的准确性和效率。同时，银行建立了风险管理团队，定期监控客户信用状况，及时调整风险管理，有效降低了不良贷款率。
综上所述，通过数据分析、建立评分模型、制定、引入第三方机构和定期监控等措施，可以提高信用风险评估的准确性和效率，降低信用风险带来的损失。