在建立和维护信用分析模型时，需要以下资源和技能：
数据资源：信用分析模型建立的基础是大量的历史数据，包括客户的个人信息、财务信息、信用记录等。这些数据需要经过清洗、整理和标注，确保数据质量和完整性。
技术资源：建立信用分析模型需要使用数据分析和建模工具，如Python、R、SAS等。同时，需要掌握数据挖掘、机器学习、统计分析等相关技术。
专业知识：了解信用风险评估的相关知识，包括信用评分模型、风险管理理论、行业标准等。同时，需要了解金融产品和市场的特点，以便更好地应用模型。
沟通能力：与业务部门、风险管理部门等各方沟通合作，理解他们的需求和问题，调整模型设计和参数，确保模型的准确性和可靠性。
持续学习和更新：信用环境和市场条件不断变化，需要不断学习和更新知识，及时调整模型，保持其有效性。
总之，建立和维护信用分析模型需要综合运用数据资源、技术资源、专业知识、沟通能力和持续学习能力，以确保模型的准确性和实用性。
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