Theo như phân tích, việc sử dụng mô hình Z-score trong đánh giá rủi ro của doanh nghiệp không chỉ dễ tính toán mà còn có độ tin cậy cao, phù hợp với thông lệ quốc tế và dễ dàng so sánh với các nước khác nhau.
Bản thân các tổ chức tín dụng cũng có những cơ sở dữ liệu về tình hình tài chính doanh nghiệp là khách hàng tổ chức, vì thế việc tính toán chỉ số Z hoàn toàn khả thi trong điều kiện chưa có một cơ sở dữ liệu thống nhất cũng như chưa có một tổ chức duy nhất chịu trách nhiệm tính toán và công bố chỉ số Z của doanh nghiệp.
Do đó, tác giả khuyến nghị các tổ chức tín dụng cần sử dụng đồng thời các phương pháp đánh giá tình trạng tài chính của doanh nghiệp, trong đó ưu tiên sử dụng mô hình Z-score và đưa ra kết luận nếu các phương pháp cho ra kết quả tương đồng, cụ thể là:
Thứ nhất, cần bổ sung chỉ số Z vào các chỉ tiêu xếp hạng tín dụng nội bộ khi đánh giá tín dụng và ra quyết định cấp tín dụng cho khách hàng. Điều này giúp dự báo sớm khả năng phá sản cũng chính là rủi ro tín dụng của khách hàng. Chỉ cấp tín dụng cho những doanh nghiệp có mức Z an toàn, từ chối cung cấp cho các doanh nghiệp có mức Z thấp hoặc hạn chế cấp tín dụng cho các doanh nghiệp có Z ở mức rủi ro.
Thứ hai, thường xuyên theo dõi, tính toán lại chỉ số Z theo tháng hoặc theo quý để đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng và theo dõi chiều hướng thay đổi của Z để phát hiện kịp thời rủi ro tín dụng và có biện pháp can thiệp kịp thời.
Thứ ba, nên nghiên cứu sự thích hợp của chỉ số Z trong áp dụng cho từng nhóm đối tượng khách hàng để điều chỉnh các chỉ tiêu.
Thứ tư, cần xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và hệ thống dữ liệu đồng bộ. Việc tính toán chỉ số Z cần sự đồng bộ về cơ sở dữ liệu, chất lượng thông tin. Để làm được như vậy, ngoài việc tăng cường tìm hiểu thông tin doanh nghiệp, công tác nhập dữ liệu phải được cập nhật, lưu trữ đầy đủ, chuẩn xác. Cần phải có bộ phận chuyên trách đảm nhiệm việc thu thập và khai thác dữ liệu.