信用风险度量模型在实际应用中存在着一定的局限性和不确定性，管理者可以采取以下措施来应对：
多角度评估：不依赖于单一模型，可以同时采用多种信用风险度量模型，从不同角度对信用风险进行评估，减少单一模型的局限性影响。
数据质量提升：加强数据质量管理，确保所使用的数据准确、完整、及时，避免数据质量不佳导致模型误差的问题。
敏感性分析：对模型的关键参数进行敏感性分析，了解模型对参数变化的反应，从而增加对模型结果的信心。
实地调研：模型输出结果只是参考，管理者还需结合实地调研、行业经验等因素进行综合判断，降低不确定性带来的影响。
制定风险管理策略：建立完善的风险管理策略，包括风险防范、风险分散、风险转移等方面，降低信用风险带来的负面影响。
举例说明，比如在授信决策中，银行可以同时采用基于历史数据的信用评分模型和基于行业研究的专家判断，综合考量客户的信用风险水平，减少模型局限性带来的风险。
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