In recent years, credit rating model plays an important role in the banking management, both in loan pricing and credit risk model as well as provisioning for loan losses. However, the proper credit rating model requires a great amount of databases, but the databases of commercial banks has been not big enough for statistical model. Therefore, designing the structure of credit rating model to overcome this advantage is very necessary. This paper would not go further in the analysis and construction of credit rating model for particular commercial bank. The reason is each bank will have a database as well as targeting different customers, so that the credit rating model for that will choice different variables to build that model. Instead, the paper firstly outlines the mathermatical models, then indicating the limitations of each credit rating model at the commercial banks now. Lastly, some solutions for credit rating model would be mentioned at the end.trị ngân hàng trong việc định giá cho vay và các quyết định về quản trị rủi ro tín dụng cũng như việc trích lập dự phòng rủi ro của khoản vay. Hơn nữa, Mô hình XHTD đòi hỏi lượng cơ sở dữ liệu rất lớn, trong khi hệ thống lưu trữ thông tin của Việt Nam còn kém, đặc biệt cở sở dữ liệu của các ngân hàng thương mại (NHTM) chưa đủ lớn để xây dựng Mô hình XHTD theo phương pháp thống kê. Do đó, việc hiểu rõ nguyên lý cơ bản để xây dựng Mô hình XHTD là rất cần thiết. Bài viết sẽ không đi sâu vào việc phân tích và xây dựng mô hình XHTD cho riêng một NHTM nào, vì mỗi ngân hàng sẽ có một cơ sở dữ liệu cũng như hướng đến đối tượng khách hàng khác nhau, do đó việc lựa chọn biến để đưa vào mô hình XHTD cũng khác nhau. Trong bài viết này, tác giả sẽ khái quát về xây dựng mô hình toán cũng như nêu ra những hạn chế cho bộ XHTD tại các NHTM hiện nay, đồng thời đưa ra những giải pháp cho Mô hình XHTD cho khách hàng doanh nghiệp (KHDN).