随着内外环境激烈的变化和市场竞争的加剧，我国纺织企业面临着诸多不稳定的因素，这些不稳定的因素导致企业信用风险的发生频率和危害程度与日剧增。特别是目前我国市场的诚信状况堪忧，不守信的事件此起彼伏，信息不对称分布较为严重和普遍，在这样的市场中如果没有有效的对客户信用的甄别系统和信用风险控制系统，盲目采用信用销售方式，势必会给企业带来大量的不良应收帐款，降低企业的资产运用效率，甚至会带来毁灭性的打击。因此，建立完善的信用管理体系，并借助现代先进的信息技术建立一套客户信用管理决策支持系统，增强信用风险防御能力，是当前我固纺织企业走出信用困境的根本出路。　　 本文主要借助非对称信息理论对纺织企业信用管理过程中的客户信用风险控制进行研究。非对称信息理论产生于20世纪70年代，是指在市场中交易双方拥有交易相关的信息或知识存在明显的差异，交易者是在不完全信息条件下决定其交易行为的，这样的交易导致了拥有信息优势的一方在交易中处于有利的地位，其对市场行为和市场运行效率所产生的一系列的影响势必给企业带来难以避免的信用风险，对企业的信用管理产生重要影响。本研究从非对称信息理论的角度出发，分析了非对称信息下信用风险形成的机理，从而得出结论控制信用风险的关键在于事前阶段，即客户资信的调查、评价和分析阶段。　　 信用管理是指企业对客户信用信息进行征集、识别、分析以及决策的过程，以避免或减少信用风险带来的危害。信用管理的三大基本要素是信用征集、信用评估以及信用决策，这三大基本要素构成了信用管理的三个主要流程。而其中，信用评估是重中之重，也是本文重点研究的课题。文章从分析纺织企业客户信用管理决策中的关键问题信用评估技术入手，在比较以往信用评估技术的基础上，提出了进行企业客户信用评估的指标体系，将定性指标和定量指标一并纳入客户信用评估系统。采用模糊量化法和人工神经网络模型改进型多层BP算法，进行企业客户信用评估问题的研究，并写成程序应用到决策支持系统中。　　 本系统凭借其科学、客观的信用评估技术和完善的信用决策功能，为信用管理决策人员进行信用决策提供了一种科学有效的辅助工具，把信用管理决策人员从繁重的手工操作中解脱出来。本系统充分考虑了不同层次多种多样的信用管理要求。克服和超越了由于多年手工信用管理方式造成的信息度量不规范、信用等级凭印象的局限性，做到统一信用尺度。