在持续优化和改进信用评估模型时，管理者可以采取以下几个步骤：
数据收集与清洗：确保数据的准确性和完整性，及时更新数据并清洗数据，去除异常值和错误数据。
特征工程：对数据进行特征选择、特征提取和特征转换，以提高模型的预测能力。
模型选择与调参：选择合适的机器学习模型，如逻辑回归、决策树、随机森林等，并进行参数调优，以提高模型的准确性和稳定性。
模型评估与验证：通过交叉验证、ROC曲线、KS值等方法对模型进行评估和验证，以确保模型的预测效果符合实际需求。
模型监控与更新：建立模型监控机制，定期监测模型的表现，及时发现问题并对模型进行更新和优化。
制定策略与政策：根据模型预测结果制定相应的策略和政策，优化信用评估流程，提高决策效率和准确性。
管理者可以借助数据分析工具和模型评估工具来实现以上步骤，如Python中的pandas、scikit-learn等库，以及可视化工具如Tableau、PowerBI等。此外，管理者也可以通过与数据科学家、风险管理专家合作，共同优化和改进信用评估模型。
举例来说，一家银行通过持续优化和改进信用评估模型，成功降低了坏账率。他们通过不断优化模型参数和特征工程，提高了模型的预测准确性；并建立了定期监控机制，及时发现模型预测偏差，并进行调整。最终，银行的信用评估模型得到了长期稳定的改进和优化。