个人客户评分的准确性和可靠性对于金融机构来说非常重要，可以通过以下方法来提高：
数据收集：确保收集到客户的全面、准确的数据，包括个人信息、财务状况、信用记录等。可以通过客户填写表格、查询公开数据库、调查员工等方式获取数据。
数据分析：利用数据分析工具和技术对客户数据进行深入分析，发现潜在的关联和规律。可以建立客户画像，识别客户的偏好和行为模式。
建立模型：建立客户评分模型，可以采用传统的评分卡模型、机器学习模型等。通过模型可以预测客户的信用风险和还款能力。
风险控制：建立风险控制机制，及时发现和应对客户的风险。可以设立预警指标，建立风险防范措施，降低不良债务的风险。
持续优化：不断优化客户评分模型，根据实际情况进行调整和改进。可以定期评估模型的准确性和可靠性，及时修正模型中的不足之处。
举例说明：比如一家银行为了提高个人客户评分的准确性和可靠性，通过收集客户的个人信息、财务状况和信用记录，建立了客户评分模型。在使用模型评分时，发现有些客户的评分与实际情况不符，经分析发现是由于模型中未考虑到某些重要因素导致的。银行及时调整模型，增加了新的评分因素，经过优化后，客户评分的准确性和可靠性得到了提高。