在信用风险组合模型中，数据采集和数据处理是非常关键的环节，直接影响到模型的建立和预测效果。以下是一些关键问题：
数据来源：首先需要确定数据的来源，包括内部数据（如公司的财务报表、历史交易数据等）和外部数据（如行业数据、宏观经济指标等）。数据来源的选择直接影响到模型的准确性和全面性。
数据质量：数据质量是非常重要的，包括数据的完整性、准确性、一致性和及时性。在数据采集过程中需要确保数据是完整的、准确的，同时需要关注数据的一致性，避免数据之间的冲突和矛盾。
数据清洗：在数据采集后，需要进行数据清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。数据清洗是确保数据质量的重要步骤，可以提高模型的准确性和稳定性。
数据转换：数据在建模之前通常需要进行一些转换，包括变量标准化、变量离散化、变量变换等。数据转换可以提高模型的拟合效果，减少模型的复杂度，同时可以提高模型的解释性。
特征选择：在数据处理过程中，需要进行特征选择，选择对模型预测效果有重要影响的特征变量。特征选择可以减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力，同时可以提高模型的解释性。
在处理信用风险组合模型的数据时，需要注意以上关键问题，确保数据的质量和准确性，从而提高模型的预测效果和实用性。