资信评级模型的使用需要具备以下前提条件：
数据质量：评级模型的建立基于历史数据，因此需要确保数据的完整性、准确性和时效性。如果数据存在缺失、错误或过时的情况，将会影响评级模型的准确性和可靠性。
行业经验：了解所评级企业所在行业的特点和经营环境对于建立有效的评级模型至关重要。只有深入了解行业的发展趋势、竞争格局和风险特征，才能更好地识别和量化风险因素。
专业知识：评级模型的建立需要一定的统计学和金融知识作为支撑，例如掌握概率论、回归分析、风险管理等方面的知识能够更好地构建评级模型。
合理假设：评级模型建立过程中需要做出一些假设，如独立同分布假设、线性关系假设等。在应用评级模型时，需要保证这些假设的合理性，否则模型的准确性将受到影响。
模型验证：在应用评级模型之前，需要对模型进行验证和检验，确保模型的稳健性和预测能力。验证包括内部验证和外部验证，通过验证可以评估模型的准确性和适用性。
总之，资信评级模型的使用需要建立在数据质量、行业经验、专业知识、合理假设和模型验证等前提条件的基础上，只有在这些条件具备的情况下，评级模型才能发挥其应有的作用。