1972年穆罕曼德·尤努斯创办影子银行,小额贷款模式就此诞生,2005年,Zopa在英国的成立标志着P2P小额网贷业务的诞生,2007年,中国第一家P2P网贷平台拍拍贷成立,P2P网贷在中国开始了发展,之后,国内互联网和金融业的繁荣使得P2P网贷在国内一直保持着较快地发展。由于相关的监管部门对P2P网贷的发展持鼓励的态度,为了提供一个较为宽松的发展环境,所以一直没有出台统一的管理标准和科学完整的信用评估体系来帮助监管。到目前为止,P2P网贷整个行业已经达到了一个非常大的规模,截至2017年3月末,中国共有P2P网贷公司8665家,贷款余额9377亿元。由于其行业本身的特殊性,在这种体量下一旦出现风险事件,不仅会对合作商业银行产生巨大的经济损失,也会造成恶劣的社会影响。因此需要一个评估体系,通过科学全面地评估各贷款平台的综合实力,提高行业的信息透明度,降低风险。目前虽然已经有的第三方机构提供相应的综合评估体系,但是有主观性较强,说服力不够的缺点。本文将P2P网贷行业信用评级体系分成对P2P网贷公司的综合能力评级和对贷款客户的信用评级两部分。P2P网贷公司的综合能力,由公司财产、盈利能力、资金周转情况、平台运营情况、人气五个指标来计算,每个指标又由相应的下一级指标来计算。基于所有的指标,采用熵权TOPSIS和熵权PROMETHEE方法,得到对每家P2P网贷公司的综合能力打分,根据打分情况对贷款公司进行排名,并分析排名结果和影响因素。贷款客户的信用评级主要使用的是数据挖掘的方法,对于初次贷款或者由于其他原因公司没有其账户记录的贷款者,基于其个人信息,建立数据挖掘模型,评估其信用状况;对于已经有账号的贷款者,在建立模型的过程中,可以加入从其账户活动记录中提取出的特征数据,建立模型,评估其违约风险,对比分析各模型效果的不同和客户账户活动信息在违约预测中的作用。在构建的体系评估结果中可以看到,对网贷公司的评估中,使用熵权TOPSIS和熵权PROMETHEE法得到的排名结果中,前十名重合度较高,说明网贷行业中排名靠前的几家公司综合实力较其他公司有很大的优势,而对排名结果影响较大的因素有:平均预期收益率、平均借款时间、运营时间,针对本研究选用的数据,熵权TOPSIS和熵权PROMETHEE法的评估结果更具有前瞻性,即使用熵权TOPSIS和熵权PROMETHEE法的结果可以预测下个月各贷款公司的排名变化;对客户的评估中,使用支持向量机、朴素贝叶斯、逻辑回归、分类回归树四种模型,其中支持向量机的结果是最好的,基于脱敏数据的模型准确率65%左右,其他几种模型准确率也在55%以上,加入描述客户活动信息的数据后,模型的准确度,特异度,灵敏度大部分有提升,其中逻辑回归的特异度提升最为明显,提升量为7个百分点。