随着我国宏观经济下行压力加大，增长速度出现趋势性放缓，进入了所谓的“新常态”时期，经济新常态下银行的惜贷情绪与民间闲散资金充裕确无理想投资渠道形成鲜明矛盾。互联网金融中的 P2P网络借贷平台因其较为便利的借贷方式、准确的市场定位等优势迎来爆发式增长。然而由于网贷平台存在诸如门槛较低、良莠不齐、监管的主体缺位等内在缺陷。截至2016年3月份，网络借贷问题平台数量累计已经达到1523家，2016年仅第一季度就增加260家，去年同比增长42.08%，同时2015全年维持35%左右的停业及问题平台发生率。脆弱的风控能力及较强的借贷风险使得网络借贷行业进入了风险高发期。因此研究建立风险预警机制对网贷平台风险进行监测以降低投资者损失，促进网贷平台行业良性发展正是本文的主要目标。　　本文首先进行 P2P网络借贷的理论分析。对网络借贷的概念进行界定和模式分析，其次分析网络借贷面临的风险以及风险的管控方式；随后构建了 P2P网络借贷风险预警指标体系。然后通过主成分分析法对样本各个月份进行风险评估，确定各个月份是否存在风险（以此作为 BP神经网络的期望输出结果）。接着本文基于BP神经网络建立网络借贷平台的风险预警模型。将样本输入模型中得到BP神经网络的实际输出结果。接着对比分析实际输出结果和期望输出结果，来评价利用神经网络进行风险预警的准确率。最后选择“拍拍贷”网络借贷平台为案例研究对象，选取的样本数据均为月度数据，时间跨度为2016年1月至2016年6月；将拍拍贷数据带入预警模型，探究其所处的风险状态，并做出相应的分析和提出相关措施；最后本文有针对性地提出 P2P网络借贷风险预警的对策建议，比如建立P2P网络借贷平台风险预警管理体系和网络借贷个人征信系统等，促进P2P行业的可持续健康发展。