多变量信用风险判别模型法是一种常用的信用评估方法，通过综合考虑多个变量来评估个体或企业的信用风险。这种方法在国内外都得到了广泛应用，但是在企业的信用评估中也存在一些挑战：
首先，企业的经营环境、财务体系、法律法规等因素可能存在较大差异，这会影响模型的适用性和准确性。因此，在应用多变量信用风险判别模型法时，需要对不同国家和地区的特殊情况进行充分考虑，可能需要对模型进行一定程度的调整和定制化。
其次，企业的信息获取和数据质量也可能存在一定难度。不同国家的企业信息披露标准和监管要求不同，数据的质量和可靠性可能存在差异。在构建多变量信用风险判别模型时，需要保证数据的充分性和准确性，可能需要借助第三方机构或专业服务提供商来获取数据。
针对企业的信用评估，可以采取以下方法来提高多变量信用风险判别模型的准确性和适用性：
考虑企业的特殊情况，制定针对性的评估指标和权重，确保模型的适用性。结合定性和定量分析，充分考虑企业的经营环境、产业特点等因素，提高评估的综合性和准确性。建立健全的数据采集和处理机制，确保数据的质量和可靠性。在模型应用过程中，及时对评估结果进行验证和修正，保持模型的稳定性和准确性。通过以上方法，多变量信用风险判别模型法可以在一定程度上应用于企业的信用评估，为管理者提供更准确的风险判断和决策支持。