信用评分模型是用于估计违约概率的数学模型，这是客户可能触发信用事件的概率（即破产，义务违约，未付款和交叉默认事件）。在信用评分模型中，通常以信用评分的形式呈现默认值。较高的分数是指默认概率较低。
虽然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对贷款特征的不同信用因素。例如，信用卡贷款的信贷因素可能包括支付历史，年龄，账户数量和信用卡利用;抵押贷款的信贷因素可包括付款，工作历史和贷款规模。
准确和预测的信用评分模式有助于最大限度地提高金融机构的风险调整后返回。然而，市场和消费者行为可以在经济周期期间快速变化，例如衰退或扩展。因此，风险管理人员或信用分析师不仅需要创建模型，而且还需要快速调整和验证它们。用于创建和验证信用评分型号的技术包括：
有关信用评分模型的更多信息，请参阅马铃薯®那Financial Toolbox™， 和风险管理工具箱™。
