P2P作为一种网络金融时代下的金融创新模式,P2P网络借贷是完善金融体系、填补信贷空缺、弥补中小企业融资缺口、缓解民间资本投资需求的重要工具。平台在近十年内发展迅猛,吸引了许多投资者的青睐。然而快速发展的同时也伴随着各种问题及风险,其中最根本的问题是借款人的信用风险。本文从P2P平台信用风险出发,研究借贷人这一主体的信用风险。本文从“人人贷”网站上采用爬虫技术收取若干实验数据,并参考中国建设银行和美国FICO公司个人风险评估体系指标选取,通过对数据处理、分类和量化的方法,用Logistic回归模型对借款人判别是否出现“违约”情况,能够以87.6%的准确率进行预判。又考虑到完善的风险系统更需要判断借款人的信用级别,因此我们引入AHP层次分析法,用信息增益的值来大致拟合专家的主观意见,构造判断矩阵。从而计算出每种指标的权重,再参考各大金融机构的评分细则,对借款人进行5个等级的划分,A等级的逾期率仅有1.9%,等级最差的HR逾期率达6.7%,但违约率达到了43%。可以看出等级越低,借款人的逾期率就越高。该模型有利于提高P2P平台对借款人偿债能力判别的准确度,从源头上降低贷款的风险,有助于P2P行业的可持续发展。