特征分析模型主要采用特征分析技术（Attribute Analysis Technique）对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析。特征分析技术是一种对客户各方面的特征进行区分和描述的方法，它是从企业多年信用分析经验中发展起来的一种技术。
1，操作程序。它的基本做法是综合考察、分析客户各类财务和非财务因素，采用特征分析技术对其进行区分和描述，并从客户各种特征中选出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征，把它们编为几组，同时对这些不同特征表现的含义予以说明、评分并综合分析，从而对客户的信用状况作出一个总体的评定，最后得到一个较为全面的分析结果。
在进行特征分析之前，企业首先要设置一套严格的特征评分标准和合理的权数，以评分和权数为参数进行评估运算，最后根据评估值给客户的信用状况定级。
通常情况下，将客户的信用信息分为三大类特征共 18 个项目，作为衡量客户信用状况的综合评定指标。企业可以由此非常直观地了解每个客户的基本信用状况。
（1）客户特征：包括外表印象、产品概要、产品需求、竞争实力、最终顾客和管理能力
（2）优先特征：包括可获利润、产品质量、市场吸引力、市场竞争、担保和替代能力；
（3）信用特征：包括付款历史记录、资信证明、资本和利润增长率、资产负债表状况、资产结构比率和资本总额。
由此可见，特征分析技术涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的一切重要指标。特别是优先特征的设置使分析工作更接近实际情况，对促进企业的销售工作有极大的推动作用。
在了解了这18个项目之后，再根据企业的销售政策和信用管理政策，在1~10 的范围内对每一项都赋予一个权数（权数一经设定不宜随意变动），然后按照以下三个步骤计算。
第一步，在1~10 的范围内对每一项目进行打分，客户的某项目情况越好，分值越高。具体操作是：
对每一个项目，企业制定一个衡量标准，分为好、中、差三个层次，每个层次对应不同的分值。例如，对应产品质量一项，衡量标准层次如下：
好：产品质量好，富有特色；中：产品质量中等，属大众消费商品；差：产品质量很差，属劣等品；对其他项也都相应确定不同衡量标准层次下的语言描述。不同层次对应的分值为：
好——对应分值为8~10分
中——对应分值为4~7分
差——对应分值为 1~3 分
在未得到某项目的任何情况时，赋值0。
第二步，用权数乘以10（每一项可能得到的最高分值），计算出每个项目的最大可能评分值。这里权重的设定很关键，权重的设定实质上反映了本企业的信用管理政策取向，不同的信用管理政策给予各个因素的权重是不同的。第三步，用实际分数乘以权数并加总得出加权平均分，并以此平均分与加总的最大可能评分值相比，得出最终百分率。
