当银行内部数据严重不足时，通过引入外部标尺或在内部建立标尺可以在一定程度上弥补内部数据的不足，支持模型验证的结论。然而，广义上，外部标尺泛指外部评级公司或外部信用评级机构等对与银行内部风险类型相同的组合进行的评级（风险排序）以及评级级别对应的风险参数（如违约概率和违约损失率）。
金融机构和主权国家容易获得外部评级机构的评级结果及对应的违约概率，比较容易将其作为银行内部模型输出结果的标尺。在香港，外部信用评级机构也提供零售客户信用评分结果，可用作银行内部开发的“零售申请评分卡”或“行为评分卡”的标尺。实践中，无论是内部评级模型还是外部评级的结果都会产生对风险的排序，对同样的债务人或风险特征相近的债务人，将对其的外部评级结果与内部评级结果进行对比，是评价内部模型辨别力的直接证据。但内部和外部违约定义的差异，及主标尺的差异可能导致内部评级和外部评级的违约概率差别较大，因此以外部标尺衡量内部评级模型结果的准确性会遇到较大的挑战。例如，对于金融机构违约概率的准确性验证，金管局建议银行以内部和外部评级结果相同（包括完全相同和上下相差在两个级别内）的比例作为评价指标，如果两者的一致程度超过一定比例（80%）则认为内部评级结果是准确的。这种做法实际上暗含了完全相信外部评级结果准确性的假设。
建立内部标尺也是金管局鼓励的方法。最理想的做法是银行建立两套内部评级模型，将评级结果相互对照。但这样做的成本很大，没有银行愿意采取这种做法建立内部标尺。更常见的做法是在选取验证样本后，通过比较内部模型结果和专家排序的结果来证明模型的辨别力，但这种方法无法验证模型的准确性。鉴于银行也无法严格证明专家排序的合理性，无论内部模型结果和专家排序的结果匹配程度好或坏，都不能直接说明模型辨别力的高低。尽管专家排序有缺陷，但仍是较为普遍使用的内部标尺。如何更好地定量验证低违约组合模型的表现仍是全球银行业面临的难题。
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