在多变量信用风险判别模型中，通常会采用一些复杂的算法和模型来提高预测准确性，但这些模型往往缺乏解释性和可解释性，使得管理者难以理解模型的预测结果。为了解决这一问题，我们可以采取以下方法：
特征选择：在构建模型时，选择最具代表性的特征，去除冗余和不相关的特征，使得模型更容易解释。可以采用特征重要性分析或者相关性分析等方法来进行特征选择。
可视化展示：通过可视化的方式展示模型的预测结果和决策过程，例如绘制决策树、ROC曲线、lift曲线等，帮助管理者更直观地理解模型的运作机制。
模型解释工具：利用一些模型解释工具如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）、SHAP（SHapley Additive exPlanations）等，对模型进行解释，解释模型每个预测结果的贡献度，帮助管理者理解模型预测的依据。
提供实例和案例：通过具体的案例和实例来说明模型的预测结果，帮助管理者更容易理解模型的工作原理和预测依据。
培训和沟通：定期组织培训和沟通会议，向管理者和决策者解释模型的原理和预测结果，帮助他们更好地理解模型的应用场景和局限性。
通过以上方法，可以提高多变量信用风险判别模型的解释性和可解释性，使管理者更容易理解和接受模型的结果，从而更好地指导实际业务决策。