征信机构会收集并存储个人的信贷信息、还款记录、逾期行为等，以供银行、金融机构、租赁公司等债权人在进行贷款、租赁等业务决策时参考。征信机构通过与债权人和其他个人信用机构的合作，收集并整理这些数据。这意味着征信机构会根据模型的输出结果，提供一些有关个人信用水平的解释，方便债权人和个人借款人理解评分的含义。
个人征信是指通过收集个人的信用信息，对个人的信用状况进行评估和记录的一种方式。征信机构会收集并存储个人的信贷信息、还款记录、逾期行为等，以供银行、金融机构、租赁公司等债权人在进行贷款、租赁等业务决策时参考。
信用评分是衡量个人信用状况的一个标准，它是以数值方式表示个人信用水平的评估指标。信用评分的工作原理可以概括为以下几个步骤：
1. 数据收集：信用评分的基础是大量的个人信用信息数据，包括个人身份信息、借贷记录、还款记录、逾期情况等。征信机构通过与债权人和其他个人信用机构的合作，收集并整理这些数据。
2. 数据处理：在获得个人信用信息后，征信机构会对数据进行处理和分析。这包括数据清洗、异常值处理、数据归一化等操作，以确保数据的准确性和可比性。
3. 特征提取：在数据处理完成后，征信机构会根据信用评分模型的需求，提取出一些能够反映个人信用水平的特征。这些特征可以是借贷次数、还款记录、逾期次数、收入水平等。
4. 模型训练：根据提取出的特征，征信机构会利用机器学习算法等方法，对个人信用评分模型进行训练。模型训练的目标是通过已有的数据，建立一个能够准确预测个人信用水平的模型。
5. 评分计算：在模型训练完成后，征信机构可以利用该模型对个人的信用进行评分计算。评分计算的过程就是将个人的信用信息输入到评分模型中，通过模型计算得到一个表示个人信用水平的分数。
6. 评分解释：最后，征信机构会根据评分模型的结果，对个人信用进行解释。这意味着征信机构会根据模型的输出结果，提供一些有关个人信用水平的解释，方便债权人和个人借款人理解评分的含义。
需要注意的是，不同的征信机构和评分模型可能存在差异，所以同一个人在不同的评分系统中可能会得到不同的信用评分。此外，个人信用评分不仅仅依赖于个人的信用信息，还会受到其他因素的影响，如经济环境、行业政策等。