P2P网络借贷模式自2005年兴起于英国,并逐步发展至世界各个国家和地区,在中小微企业融资以及个人小额贷款中发挥了不可替代的作用。然而,在这一新兴借贷模式迅猛发展的同时,借款人的信用风险也逐步扩大。面对竞争日益激烈的外部环境,如何加强网络借贷信用风险管理是P2P网络借贷平台得以生存和长久发展的决定性因素。因此,提升信用风险管理水平是P2P网络借贷平台亟需解决的问题。本文以信用风险管理体系的核心——信用风险评估为切入点进行研究,以期为P2P平台构建信用风险评估体系提供一定的参考。首先,本文回顾了 P2P网络借贷信用风险的相关研究,并对P2P网络借贷的信用风险定义与成因、信用风险管理、信用风险评估方法以及贝叶斯网络分类理论进行了全面的阐述。其次,针对P2P网络借贷构建了借款人信用风险评估指标体系,并建立关键指标筛选模型、贝叶斯网络分类模型和评估性能比较模型。再次,本文随机选取35846条借款数据进行实证研究,其中正常还款数据35213条,违约数据633条,通过Logistic回归筛选显著的指标变量,应用贝叶斯网络分类模型进行风险评估,并与Logistic回归、神经网络、决策树等模型预测结果进行比较分析。结论表明:借款者的信用等级、借款成功率以及借款金额是影响P2P网络借贷信用风险的关键性因素;贝叶斯网络分类模型作为一种白箱模型具有较好的解释性和较高的分类精度,在P2P网络借贷信用风险评估中具有优势。最后,根据研究内容和研究结果,本文从评估数据、评估指标、评估模型三方面给出了 P2P网络借贷信用风险评估的对策建议:一是健全借款人信息审批制度,提高平台信息披露质量;二是完善信用风险评估指标体系,加强重要指标信息审核;三是建立信用风险评估模型,提高信用风险评估效果。