信用评分模型是一种估计违约概率的数学模型，违约概率是指客户触发信用事件(即破产、债务违约、不付款、交叉违约事件)的概率。在信用评分模型中，违约概率通常以信用评分的形式表示。分数越高，违约概率越低。
虽然在信用评分模型中有许多共同的信用因素，但不同类型的贷款可能涉及到针对贷款特征的不同信用因素。例如，信用卡贷款的信用因素可能包括支付历史、年龄、账户数量和信用卡使用情况;抵押贷款的信用因素可能包括首付款、工作经历和贷款规模。
准确和预测信用评分模型有助于最大限度地提高金融机构的风险调整收益。然而，市场和消费者的行为可以在经济周期中迅速变化，例如衰退或扩张。因此，风险管理人员或信贷分析师不仅需要创建模型，还需要快速调整和验证它们。用于创建和验证信用评分模型的技术包括:
