个人客户评分会受到客户的年龄、职业等因素的影响。根据常见的信用评分模型，客户的年龄、职业等因素会直接影响到其信用评分。年龄通常被视为一个重要的影响因素，因为年龄与个人稳定性和经济实力有一定的相关性。年龄较大的客户往往拥有更为稳定的工作和收入，更有可能按时还款，因此信用评分会更高。职业也是一个重要的因素，某些稳定的职业如医生、教师等可能被认为更有信用。同时，不同行业的风险也是不同的，比如金融行业的从业人员可能会有更高的信用评分。
管理者在进行个人客户评分时，可以通过建立自己的信用评分模型，根据客户的年龄、职业等因素制定权重，来综合评估客户的信用情况。此外，还可以利用大数据和人工智能技术，分析客户的行为数据和交易记录，更全面地评估客户的信用状况。
一个具体案例是，某银行在评估个人贷款申请时，结合客户的年龄、职业等因素，建立了信用评分模型。经过一段时间的实践运用，发现年龄较大、职业稳定的客户更容易获得贷款，并呈现较好的还款表现。因此，银行在风险管理和贷款审批时更加重视这些因素，提高了贷款的准入标准，降低了不良贷款率。