个人客户的评分主要指标包括信用历史、偿债能力、收入稳定性、就业稳定性、资产状况等。评估标准通常是通过信用报告、收入证明、资产证明等文件来进行客户信用评估。信用历史主要查看客户过去的信用记录，包括逾期情况、贷款记录、信用卡使用情况等；偿债能力主要是评估客户还款能力，包括月收入、固定支出、负债情况等；收入稳定性和就业稳定性则是评估客户的收入来源是否稳定，是否有长期的就业情况；资产状况则是评估客户的资产情况，包括房产、车辆、存款等。综合这些指标和评估标准，可以对个人客户进行全面的信用评分，从而确定是否给予贷款或其他金融服务。
在实际操作中，可以建立客户信用评分模型，通过建立模型算法来对客户进行评分，提高评估的客观性和准确性。同时，可以借助大数据和人工智能技术，对客户的数据进行深度挖掘和分析，更好地了解客户的信用状况。此外，定期对客户进行风险评估和信用评分更新，及时调整风险控制策略，保障公司的资金安全。
一个具体的案例是，某银行在客户申请贷款时，经过对客户信用历史、偿债能力、收入稳定性、就业稳定性、资产状况等指标的评估后，建立了信用评分模型。通过该模型，银行可以更快速、准确地对客户进行信用评分，从而更好地控制风险，提高贷款的审批效率。