Bei der Messung der Risiken geht es nicht immer nur darum, welche Risiken ausselektiert werden können, weil sie für das Projekt nicht so relevant sind wie andere. Manchmal ist es auch vonnöten die Risiken unterschiedlicher Alternativen zu vergleichen, um so jene Alternative wählen zu können, die das geringste Risiko aufweist. Eine Möglichkeit bei unterschiedlichen Alternativen die Beste zu wählen stellt die Methode des Scoring Modells dar. Hier werden die Einflussfaktoren, die das Risiko der Alternativen bestimmen, gewichtet und für jede Alternative bewertet. Die Summe aus allen Produkten von Gewichtung (G) und zugehöriger Wertung (W), ergibt eine Gesamt-Risiko-Ziffer (GRZ), die das Risiko der Alternative beschreibt. So ergibt sich die folgende Formel für die Gesamt-Risiko-Ziffer (GRZ): 

 

 

Wolke führt als Beispiel für ein solches Scoring Modell das Kreditrisiko bei unterschiedlichen Kreditkunden an, dass sehr gut zur Verdeutlichung der Methode geeignet ist. 

 

In diesem Beispiel gibt es drei Alternativen: Kreditkunde A, Kreditkunde B, Kreditkunde C. In einem ersten Schritt werden die Einflussfaktoren für das Kreditrisiko identifiziert. Hier sind es die Zahlungsbereitschaft, die Finanzlage, die liquiden Mittel und die Geschäftsverfassung. Danach werden diese Einflussfaktoren nach ihrer Wichtigkeit prozentual gewichtet. Bevor es nun an die Bewertung der Einflussfaktoren der einzelnen Kreditkunden geht, muss eine Bewertungsskala festgelegt werden, die beispielhaft wie folgt aussehen kann: 

 

 

[Wolke T. (2007)] 

 

Nun kann die Bewertung der einzelnen Alternativen erfolgen. Zur besseren Übersichtlichkeit empfiehlt es sich diese Bewertung in eine Matrix einzutragen, die wie folgt aussehen kann: 

 

 

[Wolke T. (2007)] 

 

Nach diesem Beispiel wäre Kreditkunde A jener Kunde, der aufgrund des höchsten Wertes (Gesamt-Risiko-Ziffer]]) das kleinste Risiko aufweist und daher den anderen Kunden vorzuziehen ist. 

 

Wenngleich Wolke diese Methode als Methode zur Entscheidung zwischen Alternativen vorstellt, ist sie auch dazu geeignet, Risiken zu selektieren. Dazu wird sie in ähnlicher Weise wie die Methode "Binäre Risikoattributevaluierung" verwendet. 

 

[Wolke T. (2007)]