信用评分模型是一种用来估计违约概率的数学模型，违约概率是指客户可能触发信用事件(即破产、债务违约、支付失败和交叉违约事件)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到针对贷款特点的不同的信用因素。例如，信用卡贷款的信用因素可能包括付款历史、年龄、帐户数量和信用卡使用率;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。
准确和预测的信用评分模型有助于最大化的风险调整回报的金融机构。然而，市场和消费者行为在经济周期(如衰退或扩张)中可能发生迅速变化。因此，风险经理或信用分析师不仅需要创建模型，还需要快速调整和验证模型。用于创建和验证信用评分模型的技术包括:
