信用分析模型中常用的指标和变量包括但不限于以下几种：
个人信息：包括年龄、性别、婚姻状况、教育程度等。这些信息可以反映个人的稳定性和还款能力。
财务信息：包括收入、支出、资产、负债等。这些信息可以帮助评估个人的偿还能力。
信用历史：包括信用记录、信用卡使用情况、贷款还款记录等。这些信息可以反映个人的信用状况和还款意愿。
就业信息：包括职业类型、工作稳定性、工作年限等。这些信息可以反映个人的职业稳定性和收入来源。
欺诈检测：包括个人信息真实性检测、身份验证等。这些信息可以帮助防范欺诈行为。
除了以上指标和变量外，还可以根据具体的情况选择其他适合的指标和变量进行信用分析。在实际应用中，可以通过建立数学模型，综合考虑多个指标和变量，对个人的信用情况进行评估和预测，从而帮助管理者做出合理的信用决策。
在实际操作中，可以通过大数据分析技术，结合机器学习算法，构建信用评分模型，利用历史数据进行训练和优化，不断提升模型的准确性和预测能力。同时，也可以定期对模型进行监控和调整，及时应对市场变化和风险情况。
在风险管理方面，可以根据信用分析模型的评估结果，制定相应的风险控制策略，如设定信用额度、利率水平、还款期限等，以降低信用风险，保障企业利益。