在Clojure中构建金融信用评分和风险评估模型可以通过以下步骤实现：
数据准备：首先，收集和准备用于模型训练的金融数据，包括客户的个人信息、信用历史、财务状况等。
特征工程：对数据进行特征提取和转换，包括缺失值处理、标准化、独热编码等操作，以便为模型提供更有用的信息。
模型选择：选择合适的机器学习算法用于建立信用评分和风险评估模型，常见的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
模型训练：使用准备好的数据训练选定的机器学习算法，调整模型参数以提高准确度和泛化能力。
模型评估：通过交叉验证等方法评估模型的性能，包括准确率、召回率、ROC曲线等指标。
模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，用于对新客户进行信用评分和风险评估。
在Clojure中可以使用一些机器学习库如Weka、Clj-ml等来实现以上步骤，通过编写Clojure代码实现数据处理、模型训练和评估等功能。同时，可以通过Clojure的函数式编程特性和强大的数据处理能力来简化代码逻辑和提高开发效率。
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