在利用信用环境中的信息和数据进行风险管理和决策支持时，可以采取以下方法：
数据收集和整理：首先要建立一个完善的数据收集系统，获取各种与信用环境相关的数据，包括客户信用记录、行业数据、经济环境信息等。这些数据可以来自内部系统、第三方数据提供商，也可以通过调研和采集获得。
数据分析和建模：利用数据分析和建模技术，对收集到的数据进行挖掘和分析，建立客户信用评估模型、风险预测模型等。这些模型可以帮助管理者更准确地评估客户信用风险、市场风险等，提供决策参考。
制定风险管理策略：根据数据分析结果，制定相应的风险管理策略。可以采取分散化风险、设立风险预警指标、建立信用评级体系等措施，有效降低风险。
实时监控和反馈：建立监控机制，实时监测信用环境中的变化，及时调整风险管理策略。同时，建立反馈机制，及时总结经验教训，不断优化风险管理措施。
案例分析：以银行业为例，银行可以通过客户的信用历史、财务状况、行为数据等，建立客户信用评估模型，根据模型结果对客户进行信用评级，制定个性化的信贷方案，降低信用风险。
综上所述，利用信用环境中的信息和数据进行风险管理和决策支持，需要建立完善的数据收集系统，进行数据分析和建模，制定风险管理策略，实时监控和反馈。这样可以有效提高管理者对信用环境的认知和应对能力，降低风险，支持决策。