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Así mismo la utilización en motores automáticos para dar una respuesta rápida también ha progresado, tanto así que ahora pueden ser otorgados créditos de manera inmediata. Mejorando el servicio hacia los clientes y los costos de orginación.

Pero la aplicación de estos modelos en diferentes realidades ha tenido dificultades,  tienen que ser necesariamente ajustados. La aplicación de un modelo en un mercado sin tope de tasa de interés hace que se pueda asumir mayor riesgo o que se pueda utilizar para procesos de inclusión financiera, no sucede lo mismo en un mercado con tope de tasas ya que el riesgo excesivo no generaría la rentabilidad deseada.

Otro ejemplo es la aplicación de estos modelos en las microfinanzas, cuando se ingresa la información en un modelo de scoring, es un momento del tiempo, pero asume que los ingresos tienen cierta estabilidad así como la estabilidad laboral y otras más, en el mundo de la microfinanas eso no existe, ya que los ingresos son variables y los cambios económicos pueden hacer que cambien de negocio; entonces un modelo estadístico puede servir de ayuda al momento de la decisión pero no puede definir si otorgar el crédito o no.

Lo mismo es cuando se quiere aplicar un scoring diseñado para tarjeta de crédito para otro tipo de producto como automotriz o hipotecario.

Con lo anterior podemos concluir que los modelos de scoring no pueden ser exportables a otras realidades si es que fueron diseñados para algo especifico, como también los scoring genéricos deben necesariamente se ajustados para lo que se quiere aplicar.

El entendimiento del mercado, la realidad económica, el tipo de producto, el tipo de proceso y otros factores, son necesarios para la correcta aplicación de un modelo estadístico y mas para su desarrollo, si no se tienen en consideración estas características el resultado puede ser muy diferente al esperado.