¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿. ¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿. ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿, ¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿ ¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿ ¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿¿. Technical Features and Mathematical Foundations of Credit Scoring Models Credit scoring models are the foundation of modern financial services. They help lenders assess a person's ability to repay a loan and make lending decisions. These models are built on mathematical analysis, and they play a critical role in financial markets. Technical Features Credit scoring models typically use a variety of data points to assess a borrower's creditworthiness. These data points can include: Demographics: Age, gender, marital status, education level, employment status, etc. Financial history: Credit history, debt-to-income ratio, payment history, etc. Behavioral characteristics: Risk tolerance, willingness to pay, etc. The models then use these data points to calculate a credit score. This score is a numerical representation of the borrower's creditworthiness. A higher credit score indicates a lower risk of default.