現實意義
(1)個人信用評分是世界上普遍採用的評估個人信用風險的方法。在歐美已開發國家，信用評分專業公司根據銀行的業務需要開發不同的信用評分模型。這是因為每一家銀行的業務經營存在差異：從目標客戶的選擇，到客戶服務的水平都可能有所不同，使得各個銀行開發模型所依賴的數據不同。實踐證明，個人信用風險的管理有三個突破，每次突破都會給銀行帶來25%左右的利潤增長。它們分別是：信用評分、自動化管理系統、決策最佳化。
(2)缺少個人信用評分技術成為我國商業銀行消費信貸業務發展的瓶頸。目前，我國的信用體系還不完善，銀行在無法全面掌握貸款人信用的情況下，不敢承擔太大風險。因此，個人信貸不能用企業貸款的方法來進行風險管理，只能靠收集數據，運用數量分析方法(信用評分模型)進行消費信貸的風險評估。
套用情況
1.國外
個人信用評估系統是現代社會信用消費的保障和基礎。美國既是信用卡的發源地，也是個人信用評分體系最發達的國家之一。一般來講，美國人經常談到的“你的得分”，通常指的是你目前的FICO分數。而實際上，Fair Isaac公司開發了三種不同的FICO評分系統，三種評分系統分別由美國的三大信用管理局使用，評分系統的名稱也不同。
FICO評分系統得出的信用分數範圍在300～850分之間。分數越高，說明客戶的信用風險越小。但是分數本身並不能說明一個客戶是“好”還是“壞”，貸款方通常只會將分數作為貸款決策的參考。每個貸款方都會根據自己的貸款策略和標準以及每種產品的特定風險來決定可以接受的信用分數水平。FICO評分模型中所關注的主要因素有五類：客戶的信用償還歷史、信用賬戶數、使用信用的年限、正在使用的信用類型、新開立的信用賬戶。
在FICO評分系統中，並不是客戶所有的信息都需要考慮，還有一部分信息不能作為評分的依據，以保護客戶的隱私不受侵犯或防止客戶遭受歧視，這在美國的《公平信用機會法》和《客戶信用保護法》中有較為具體的規定。
2.中國
中國科學院虛擬經濟與數據科學研究中心2010年2月24日在北京發布其2007-2009成果報告稱，由該中心常務副主任石勇教授領銜協助中國人民銀行成功開發的全國個人信用評分系統，已在各商業銀行試用，並將逐步服務全國13億人口的經濟信貸活動，成為中國金融信息化的基礎工程。中國人民銀行副行長朱民博士當天在發布會上評價說，中國開發的全國個人信用評分系統遠遠超過國際水平，今年下半年結束試用階段後，央行會將該系統在各商業銀行推廣套用。石勇介紹說，中科院虛擬經濟與數據科研中心與中國人民銀行聯合科研團隊，歷時3年開發成功“基於數據挖掘方法”的全國個人信用評分系統，是根據中國人民銀行徵信中心個人信用信息基礎資料庫中採集的個人基本信息、信貸信息，為有信貸記錄的消費者建立通用風險評分模型，針對消費者在未來一定時期內的違約機率進行預測。
該評分模型通過人在經濟、社會活動中所表現出的職業、工資等數百個變數指標，進行數據挖掘和綜合分析，得出個人信用評分，國際標準為350-850分，結合具體國情，中國標準初步確定為350-1000分。石勇稱，目前，中科院虛擬經濟與數據科研中心已為中國人民銀行開發出7組評分模型，將在近期進行模型上線測試運行，如果上線結果表現良好，它將成為中國個人信用評分首個國產套用模型，對推進中國信用體系建設將起到重大關鍵性作用。
原理
個人信用評分是在建立個人信用信息資料庫系統的基礎上，運用數理統計學的原理，找出可能影響消費者未來信用風險、價值等的各種因素，並分配以不同權重，進而建立起特定的數學模型，並藉助計算機信息技術對個人信用信息進行量化評估的方法。個人信用評分以一個分數區間來反映個人的信用狀況，一般界定為分數越高風險越低或信用越好。
