客户信用评级是银行和金融机构进行风险管理的重要工具，历史数据对新的评级结果有着重要影响。首先，历史数据可以用来建立模型，通过分析客户过去的信用表现，如还款记录、逾期情况等，来预测客户未来的信用表现。其次，历史数据可以用来制定评级标准，比如根据过去表现不同的客户对应不同的风险等级。另外，历史数据还可以用来进行对比分析，通过对比不同时期客户的信用表现，发现潜在的变化和趋势，从而及时调整评级标准和风险管理策略。
对于如何具体影响新的评级结果，可以通过以下几个方面来说明：
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模型建立：利用历史数据建立客户信用评级模型，通过历史数据分析客户的信用表现，建立模型来预测新客户的信用表现。可以采用统计方法，如逻辑回归、决策树等，也可以运用机器学习算法，如随机森林、神经网络等，来建立更精确的模型。
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评级标准制定：根据历史数据分析客户的信用表现，制定评级标准，比如将客户分为优质客户、一般客户和高风险客户等级，根据历史数据中不同等级客户的表现来确定评级标准。
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对比分析：通过历史数据对比不同时期客户的信用表现，可以发现客户信用表现的变化和趋势，从而及时调整评级标准和风险管理策略，确保评级结果更加准确和可靠。
综上所述，历史数据对新的客户信用评级结果有着重要影响，可以通过模型建立、评级标准制定和对比分析等方式来体现其影响。
