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传统信用风险的量化管理是以财务数据、市场交易数据等定量信息为基础的，大数据时代海量的文本信息为分析公司企业的价值和违约倾向带来了新线索，提供了其信用状况恶化的早期预警信号。通过对相关文本信息来源和特点的分析，对可读性分析、词袋方法和机器学习等文本分析方法在信用风险管理中的应用及存在问题进行了分析，构建了基于文本信息的信用风险管理体系，并对其在信用风险评价、风险预警与监控、信用风险定价等方面的应用前景进行了分析。