1.可解释性：评分卡模型应该能够清晰地解释其预测的依据和逻辑，以便用户理解并信任模型的结果。2.适用性：评分卡模型应该能够根据业务场景的变化随时调整评分卡分数，以适应不同的政策和市场环境。3.监控性：评分卡模型应该能够根据数据表现指标的变化对整体实施监控，以便及时调整模型和策略。4.稳定性：评分卡模型应该具有稳定性，能够在长时间内保持稳定的预测效果和性能。5.预测能力：评分卡模型应该具有强大的预测能力，能够准确地预测用户的风险水平和信用等级。6.识别效果：评分卡模型应该具有良好的识别效果，能够有效地区分用户的风险水平和信用等级。