信用评分模型是一种用于估计违约概率的数学模型，即客户可能触发信用事件(即破产、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，违约概率越低。
虽然在信用评分模型中存在许多共同的信用因素，但不同类型的贷款可能涉及不同的信用因素，具体到贷款的特点。例如，信用卡贷款的信用因素可能包括付款历史、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、工作经历和贷款规模。
准确和预测性的信用评分模型有助于最大化金融机构经风险调整后的回报。然而，市场和消费者行为在经济周期中会发生迅速的变化，比如衰退或扩张。因此，风险经理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:
