貸中風險預警模型只是貸中監測模型（B卡）中的一個，除此之外， 還包括貸中風險預警模型、貸中規則模型、還款行為模型、額度調整模型等眾多貸中模型。

貸中風險預警模型是為了預測客戶借款后可能出險逾期的概率而開發的模型，分為企業貸中風險預警模型、個人風險預警模型。以企業貸中風險預警模型為例，一般根據行內外數據結合、個人與企業信息并用的方式，對客戶當前的風險情況進行分析和評估，并對所有客戶進行排序，針對高風險客戶或連續多個監測周期內處于中高風險客戶采取的對應措施，及時發現排查風險并進行處置。

貸中風險預警模型一般通過分析企業央行征信、司法訴訟數據、工商數據、發票數據、納稅數據、企業負面輿情、借貸還款或者逾期情況、企業經營流水等等信息，來預測客戶是否存在逾期風險，以及逾期違約的概率。維度包括償債能力、供應議價能力、負債情況、經營增長性、客戶規模、客戶價值、客戶集中度、企業主畫像等等。

此外，在構建貸中風險預警模型時，還需要充分考慮數據價格、數據質量和數據覆蓋情況，然后確定貸中規則及其排序，一旦相關指標觸發對應規則的閥值，會通過系統或短信等方式進行風險預警，通知相應業務員對對應的客戶進行重點監測和回訪。

冰鑒科技與金融機構合作構建的貸中風險預警模型，輸出結果一般是貸中檢測評分或者風險評估報告。在充分考慮行業的獨特屬性和業務現狀，結合客群情況，構建不同的貸中風險監測模型。