多变量信用风险判别模型法相比传统的单一变量评估方法具有以下几点优势：
综合性：多变量信用风险判别模型考虑了多个影响信用风险的因素，如个人信息、财务状况、行为数据等，能够更全面地评估借款人的信用状况。
预测准确性：多变量模型通过综合考虑多个因素，能够提高信用风险评估的准确性，相较于单一变量评估方法更能准确预测借款人的违约概率。
灵活性：多变量信用风险判别模型可以根据具体的业务需求和数据情况进行定制，具有较强的灵活性和适应性，能够更好地适应不同的信用评估场景。
可解释性：多变量模型通常可以提供每个变量对于信用评分的贡献度，帮助管理者理解不同因素对信用风险的影响程度，提高决策的透明度和可解释性。
风险控制：多变量模型可以帮助管理者更好地控制信用风险，通过监控不同变量的变化情况及时调整风险管理策略，降低信用损失风险。
在实际应用中，可以结合多变量信用风险判别模型与其他风险评估方法相结合，如通过建立综合评分卡，将多变量模型的评分与传统的评分方法相结合，以提高信用风险评估的准确性和效果。
总之，多变量信用风险判别模型相比其他单一变量评估方法在综合性、预测准确性、灵活性、可解释性和风险控制等方面具有明显优势，能够更好地帮助管理者进行信用风险评估和管理。