信用分析模型的评估结果通常包括各种指标和分数，如信用分数、违约概率等。当向非专业人士解释这些结果时，可以采取以下方法：
使用简单易懂的语言解释指标含义：对于信用分数，可以解释高分表示较好的信用记录，低分则表示较差的信用记录；对于违约概率，可以说明较高的违约概率意味着借款人违约的可能性较大。
引入比喻和例子：可以通过比喻和例子来帮助非专业人士理解，比如将信用分数比喻为学生的考试分数，违约概率比喻为天气预报中的降雨概率，这样更容易让他们理解。
强调结果的重要性：可以强调信用评估结果对于借款人借款或者企业融资的重要性，以及这些结果可能对借款条件产生的影响。
提供建议和改进方向：根据评估结果，可以向非专业人士提供一些建议或改进方向，比如如何改善信用记录以提高信用分数，减少违约概率等。
实际案例：例如，可以通过一个借款人的故事来说明，假设借款人A的信用分数较高，因此可以获得更优惠的贷款利率；而借款人B的违约概率较高，可能会面临更高的贷款利率和限制条件。
综上所述，向非专业人士解释信用分析模型的评估结果时，应该使用简单易懂的语言，引入比喻和例子，强调结果的重要性，并提供建议和改进方向，以帮助他们更好地理解和应对信用评估结果。