P2P形式的网络信贷,是指个人借助因特网平台实现对其他人借款贷款的一种交易模式。自2006年出现以来,国内P2P行业发展迅速,截至去年年末,行业运营平台数高达2595家,当年实现0.98万亿的网贷成交量。行业迅猛发展的背后,带来的是系统风险的不断积累,其中最大的也是最为重要的风险类别是信用风险。P2P行业跟普通的金融借贷公司诸如商业银行、券商的风险管理水平差距较大,究其原因主要在于现有的P2P行业处于一个发展不足、人才匮乏的窘境:P2P平台普遍缺乏专业信评人员,借款人信用无法被准确评估。在没有自身信用风险评估体系的情况下,很多平台的发展受制。考虑到P2P当前的行业情况,本文基于网贷平台的运营模式,对不同借款人的信用风险进行评估分析。并根据BP神经网络的基本原理,研究评估借款人信用风险的可行性。在此基础之上,本文集合P2P信贷的基本特征以及传统的个信评估体系,选取相应指标,构建P2P信贷的信用风险评估体系,本文详细介绍并设计了BP神经网络评估模型的步骤。在实证上,本文以人人贷为数据源,对构建的BP神经网络信用评估模型进行训练和测试。测试结果等级分数同借款人的真实信用风险等级水平相差不大,说明BP神经网络模型可被用于P2P借款的信用风险评估。在最后的思考拓展中,本文在当前风险状态下,对P2P风险现状提出了相应的建议,并就模型完善和修改给出了相应的意见和方向。