随着互联网的快速发展，互联网金融作为一种新兴的金融中介，由于缺乏规范的管制，出现越来越多的问题。网络借贷作为互联网金融兴起的代表，其发展受到越来越多的关注。P2P监管细则意见稿发布之后，各地暂停登记注册网贷平台，但目前国内仍然有上千家问题平台。如何规范发展网贷行业成为目前监管方和机构方共同关注的问题。美国的资本金融市场比较发达，目前两个最大的P2P平台占领了市场96％的份额，而中国前十大网贷平台总成交金额不足3成。作为网贷平台，能够健康持续发展的一个重要因素是风险把控，本文主要比较目前中美P2P平台之间影响违约风险的信息结构差异，给中国的网贷平台提供一些合理的参考。
　　文章选取了美国的LendingClub平台和中国的人人贷平台作为研究对象，分析影响中美之间不同平台借款人违约风险的因素。一共建立三个模型，首先选取中美之间两个平台借款人的共同参数作为解释变量，然后根据模拟结果分别加入不同种类的解释变量来优化回归结果。在文中将解释变量里面的不同信息分类为软信息和硬信息。又将硬信息分为订单信息、征信信用信息和个人特征信息。由于国内征信机制不完善，平台可获得的征信信息较少，因此国内解释变量多为个人特征信息。美国作为征信机制比较完善的国家，网贷平台可以获取借款人大量的征信信息，因此美国网贷平台违约风险的解释变量多为征信信息。通过对违约账户进行logit回归发现，美国网贷平台的违约风险可以通过征信信息得到体现;国内P2P平台的违约风险可以通过较多的个人特征信息得到体现，主动提供的借款描述类软信息会增加国内P2P平台借贷双方信息不对称的风险。
　　由于国内征信信息的不完善和不可得性，建议政府加快国内征信建设，平台提高个人特征信息在信用评级中的影响成分，个人投资者应该多关注软信息带来的道德风险，谨慎选择投资平台和投资标的。