模型的設計對模型最終能否實現目標起著重要的作用。為了確保模型設計能夠滿足模型的目標，批準人應該註意從哪些方面來評價模型設計。綜上所述，要特別註意以下幾個方面。
有待解決的業務問題
建模人員要用通俗易懂的語言描述模型要解決的業務問題。這些描述應包括壹個或多個公認的商業原則或核心價值觀，如客戶行為、銀行員工的參與、競爭對手的行動、經濟形勢的變化、合規需求、公司戰略考慮等。例如，信用卡部門應設計壹個應用評分模型，以衡量新客戶的不良貸款風險。該模型在新客戶審批過程中的應用，需要審批人與客戶溝通，手動輸入壹些關鍵的模型變量，很多情況下需要覆蓋模型的評分結果。該模型在業務中的應用需要考慮如何驗證客戶提供信息的真實性、員工手工輸入數據的可靠性，以及如何在模型設計和開發過程中監控模型評分結果所覆蓋的審批案例的性能。
目標變量的定義
建模者應對目標變量的定義進行如下描述:清晰地描述目標變量的定義，並解釋為什麽這個定義與要解決的任務問題相關；明確定義目標變量的績效窗口和觀察窗口:比如目標變量可以定義為貸款在未來12個月內至少有壹次逾期60天或以上的概率。在這個定義中，“未來12個月”是表現時間窗，“貸款至少壹次逾期60天及以上”是觀察時間窗。如果模型需要滿足監管部門的要求，這個定義是否滿足監管部門的要求；為什麽選擇這個定義而不是其他定義；澄清對定義可能存在的誤解，如定義是在客戶層面還是在賬戶層面，定義是在觀察期之間執行還是在觀察期結束時執行等。
樣品的選擇
建模人員應對建模樣本的選取進行如下描述:樣本選取的方法，如隨機抽樣和非隨機抽樣(有目的抽樣)，其中隨機抽樣方法包括簡單隨機抽樣、等距抽樣、分層隨機抽樣和整群抽樣；非隨機抽樣又稱有目的抽樣，包括全面抽樣、最大差異抽樣、極端情況抽樣和典型情況抽樣。樣本量，為了增強測試的可測性和準確性，應盡量增加樣本量，但同時也要考慮可行性和經濟成本；建模樣本、留樣和驗證樣本的劃分；樣本中可能存在壹些偏差，如必須批準的條件、客戶自然流失後的樣本、外部因素變化對樣本的影響，如產品特性、競爭對手的策略、經濟周期、季節性因素等。