1、数据收集和准备：收集与申请人相关的数据，这些数据可能包括个人身份信息、财务状况、历史信用记录等。然后对数据进行清洗、整理和准备。

2、变量选择：在准备好的数据中，选择与信用风险相关的变量，如年龄、收入、债务水平等。这些变量应具有统计和业务意义，以预测借款人的信用风险。

3、样本划分：将数据集划分为训练集和测试集。通常，约百分之70-80的数据用于模型开发和训练，剩余的数据用于评估模型的性能。

4、模型开发：使用训练集的数据，应用逻辑回归等统计模型来建立评分卡模型。逻辑回归模型可以根据借款人的属性和历史数据，预测其违约概率。