Các mô hình tính điểm thông kê (thưởng là mô hình Logit) liên hệ trạng thái vỡ nợ/ không vỡ nợ của các quan sát riêng lẻ với các biến quan sát được ví dụ như doanh thu, tuổi của tài khoản v.v. Có nhiều dạng mô hình trong lịch sử tín dụng có sẵn để đo lường những thuộc tính dự đoán uy tín tín dụng của khách hàng.
Các mô hình hành vi mô phỏng hành vi của những khách hàng hiện có, khi không có sự kiện mới nào sẽ thay đổi mức độ nợ, theo dữ liệu lịch sử của tài khoản và hành vi khoản nợ. Chúng áp dụng cho những khách hàng hiện có, với dữ liệu lịch sử ít nhất 6 tháng. Mô hình làm cho việc xử lý các khách hàng có sẵn đơn giản hơn với các khách hàng mới vì họ không có lịch sử tín dụng.
Các mô hình phát hành nợ thế chấp có mục tiêu mô tả uy tín tín dụng của những khách hàng mới hay khi những sản phẩm mới được ra đời cho những khách hàng đã có. Có hai loại mô hình phát hành nợ thế chấp. Với những khách hàng mới, có ít thông tin hơn mặc dù tất cả các ngân hàng sẽ thu thập một tập hợp dữ liệu tối thiểu về khách hàng, ví dụ như doanh thu, tiền bạc và hành vi của những tài khoản khác trong các ngân hàng khác. Do đó, ta không thể sử dụng nhũng thuộc tính giống như khi mô phỏng rủi ro của những khách hàng có sẵn.
Lấy ví dụ một khách hàng hiện có yêu cầu một khoản vay mới. Một loại mô hình phát hành nợ thế chấp thứ hai là cần thiết vì ta đã có dữ liệu lịch sử về khách hàng. Trong trường hợp này, ta có một mô hình phát hành nợ thế chấp khác, áp dụng cho một khách hàng đã biết với uy tín tín dụng có thể bị ảnh hưởng bởi khoản vay mới. Đây cũng là một mô hình phát hành nợ thế chấp vì bắt đầu một khoản vay mới cho khách hàng đã có.
