P2P网络借贷作为一种新型的民间借贷方式,它的出现和不断发展使得我国的民间借贷能加阳光化和多元化,P2P网络借贷能够使社会的闲散资金更加合理利用,一方面增加投资人的投资渠道,另一方面可以为借款人提供资金来源,它在弥补我国传统金融不足的情况下,还促进了我国金融体系的不断发展。与此同时,我们也应该发现,P2P网络借贷出现的比较晚,在我国尚属于新鲜事物,P2P网络借贷平台拥有金融机构的属性,却没有金融牌照,完全游离在监管之外。最近几年,由于市场的高度需求和行业门槛的缺失,让P2P网络借贷平台野蛮生长。同时中国信用体制缺乏,借款人的道德风险不可避免,一旦遭遇经济寒流,P2P网络借贷的资金链就极有可能断裂。正确评估借款人信用风险,节约交易成本,提高交易效率,促进信用资源优化配置。目前很多P2P网络借贷平台正在面临越来越多的风险。其中最大风险就是信用风险。目前很少有P2P网络借贷平台建立自己的信用风险评估模型。本文在首先介绍和研究了网络借贷概念、特点和发展状况,探索网络借贷中影响借款人信用的主要因素,根据拍拍贷、陆金所、宜信等网络平台借款人所披露的个人信息,从信用角度的出发,分析P2P网络借贷中借款人这一角色的信用风险,借鉴我国商业银行个人信用和国内外P2P网络借贷平台的借款人信用指标体系来选取若干指标,然后基于BP神经网络和Logistic模型对P2P网络借贷借款人信用风险进行训练和仿真。本文最后根据BP神经网络模型和Logistic模型的研究结果进行分析发现BP神经网络模型能够更好的评估P2P网络借贷中借款人的信用风险。根据结论以及个人信用风险评估内外环境的要求,首先,构建P2P网络借贷平台的借款人信用风险评估指标体系。其次,选择适合的信用风险评估模型。最后,本文根据指标体系、评估模型给出借款人的信用等级。本文建议选用BP神经网络模型进行P2P网络借贷平台的借款人信用风险评估应用研究,同时本文建议综合实力强的P2P平台应推动行业数据共享,目前P2P网络借贷平台之间的数据都是相互独立的,借款人的资信情况没有进行相互传递和交流,一方面浪费了数据资源,另一方面方便了诈骗者在各个不同的平台进行弄虚作假,同时他们的犯罪成本比较低,有时可能引发连锁反应,进而引起多个平台出现问题。所以通过数据共享能够提高平台的安全性,同时可以增强平台之间的协同,补充和完善我国的征信系统。这样可以使得我国P2P网络借贷平台能够安全、稳定、健康有序的发展。最后,建立统一、科学的个人信用风险评级体系,建立有关信用方面的数据库,可以客观的评估个人信用,增加个人违约成本,从而建立良好的市场经济环境。最终通过政府、银行、P2P平台公司和个人的共同努力,完善P2P网络借贷平台的借款人信用风险评估方面的问题,本文同时提出了完善P2P网络借贷借款人信用风险评估制度的对策和建议。因此,本文研究具有一定的理论价值和实际意义。