利用信用信息数据库来识别和应对潜在的欺诈行为是一种常见的风险管理策略。首先，管理者可以利用信用信息数据库中的个人和机构的信用记录，包括信用评分、贷款记录、支付记录等信息，来评估客户的信用状况。通过分析这些信息，可以识别出潜在的欺诈行为，如虚假身份、恶意逃废债务、多头借贷等行为。
其次，管理者可以建立数据模型和算法，利用信用信息数据库中的大数据进行分析和挖掘，以识别出异常行为和模式。例如，可以利用机器学习算法来建立欺诈检测模型，通过监控客户的信用行为、交易模式等信息，及时发现异常情况并采取相应措施。
另外，管理者还可以采取多种手段来应对潜在的欺诈行为。例如，建立完善的风险管理体系，包括建立信用评估机制、设立风险预警机制、加强内部控制等措施，以及与其他金融机构和监管机构进行信息共享和合作，加强行业内部的风险监测和应对能力。
在实际操作中，可以结合案例分析和专业团队的支持，制定具体的欺诈识别和应对策略，提高管理者对欺诈风险的认识和应对能力，保护企业财务安全和声誉。