网贷,又称P2P网络借款。P2P是英文peer to peer的缩写,意即“个人对个人”。P2P网贷是一种互联网高速发展背景下出现的全新的借贷模式,指个人通过网贷平台相互借贷,借款方和放款方在P2P网贷平台上快速完成交易的借贷模式。它与股权众筹、第三方支付、O2O(online to offline)等共同开创了互联网金融2.0时代。最近几年,P2P网贷在我国获得了快速的发展。截止到2014年底,已有包括拍拍贷、人人贷、有利网、宜信、陆金所等近千家网络信贷平台出现,其发展速度令人始料不及。这种无抵押、无担保、快速简洁的互联网金融服务模式,提供了其他传统的金融机构无法提供的服务,满足了特定人群的需求,解决了很多个人和小微企业贷款难和融资难的困境,还能帮助债权投资人获得较高的投资收益,展现出巨大的市场潜力。但在满足需求的同时,这种网络信贷业务,也产生了许多相应的问题。根据有关数据显示,截至2014年年底,出现问题的P2P网贷平台已达47家,很多平台出现倒闭和跑路现象,P2P网贷作为新兴事物,其前途表现出了一定的未知性和风险性。在P2P网贷的商业流程中,针对借款人信用的评价是整个网贷项目信用评级的基础和重要组成部分。为此,本文对国内外部分网贷平台的运营进行了分析,在比较借鉴国内外个人信用评价方法的基础上,结合国内P2P网贷的特点,建立了相应的借款人信用评价指标体系,并根据指标体系建立相应的BP神经网络模型,然后利用遗传算法对模型进行优化。该模型可以对需要网络贷款的借款人进行信用评价,有助于改进和优化P2P网贷平台的借款人信用评价结果,对平台的运营和管理起到一定的降低风险的作用,从而在一定程度上促进P2P网贷的健康发展。本文利用五家国内具有代表性的P2P网贷平台上的相关数据,对该模型的正确性和实用性进行了验证,结果表明经过优化的BP神经网络模型相对于未经优化的模型具有更好的收敛性和预测能力,得到的输出结果更加准确,能更好地用来对借款人的信用进行评价,从而能够对P2P网贷平台的运营风险有一个更好的把控。