信用评分模型是用来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(如破产、债务违约、无法支付和交叉违约事件)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，违约的可能性越低。
虽然在信用评分模型中有许多常见的信用因素，但不同类型的贷款可能涉及不同的信用因素，具体的贷款特征。例如，信用卡贷款的信用因素可能包括支付历史、年龄、帐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、工作经历和贷款规模。
准确和可预测的信用评分模型有助于最大化金融机构的风险调整回报。然而，市场和消费者行为会在经济周期(如衰退或扩张)中迅速改变。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:
