在当下P2P网贷整个行业中,最突出的问题是信用问题:频繁出现贷款人违约现象,这表明我国P2P网贷行业面临着非常严重的信用问题,这在很大程度上制约着这个行业的健康发展。我国目前针对P2P网贷平台风险还缺乏深入系统的研究,特别是针对违约风险的研究主要以定性研究为主,研究视角也比较单一,主要是从强化监督管理这一层面进行分析。部分学者则从网贷平台的角度出发来分析平台风险,并提出风险控制的相关策略。针对贷款人的违约信用风险进行的研究比较少,并且是参考我国传统的个人信用评估方法进行的定量研究,并不适用于P2P网贷的信用风险评估。本文将P2P平台看做一个公司,借款人个人信用为公司一个业务模块,以贷款人的个人信息作为出发点,首先对我国P2P网贷平台典型的运营模式进行了梳理,对P2P网贷平台贷款人信用风险的形成原因进行了分析。将度量模型与贷款人信用风险评估方法做了对比研究,选择适合P2P网络借贷平台借款人信用风险评估的Logistic模型。以人人贷为例利用网络爬虫工具选取平台2018年1月至2018年4月期间的贷款数据进行实证分析,借助Logistic回归模型来构建贷款人信用风险评估模型并获得研究结论,结合人人贷2017年度财务报表指标分析,提出区块链技术在P2P网贷平台的应用,探讨其在P2P平台应用的可行性以及应用于P2P平台的具体模式,给出借款人信用风险评估改进建议。本文以P2P网贷平台贷款人的个人信息作为出发点,构建了信用风险评估模型,借助二分类法对贷款人的违约影响因素的关键指标进行处理,以此来提高模型的预测水平,希望能够让平台更为准确的评估贷款人的偿债能力,将其损失降至最低。