个人信用评分模型在信用经济市场中扮演着重要角色，通过收集个人基本信息、还款能力和还款意愿等数据进行分析，可以科学地评估一个人的信用状况。这个评估结果对于金融机构和相关主体提供个性化的金融服务具有重要意义。本研究以某股份制商业银行个人消费信贷行为数据集为基础，采用机器学习算法和人工智能技术，构建了一个综合考虑多个因素的个人信用评分模型。通过该模型，可以准确预测个人信用违约的可能性，并为金融机构的决策提供科学的依据。