沈晓彤

摘要：P2P网络借贷的模式进入我国后，经历了野蛮生长期，平台暴雷期和逐步成熟期，2016年随着国家相关政策的出台，P2P平台走向了规范化、可控化，然而道阻且长，P2P平台的管理不仅要靠国家的法律监管，平台和投资者更要提高风险识别能力。本文利用某借贷平台的借贷数据信息对P2P平台黑名单进行了大数据分析，将总体误判率降低至2.89%，为失信人的初步识别提供了有效方法。

关键词：P2P;大数据;随机森林;因子分析

一、引言

近年来，互联网技术在全球范围内蓬勃发展，互联网金融也随之逐渐强大。在此背景之下，一种全新的民间借贷方式——P2P网络借贷应运而生。P2P（Peer to Peer）网络借贷是指借贷者和投资者通过互联网平台在线上完成的小额借贷模式，不需要传统金融机构作为中介参与进来。P2P网络借贷自2007年进入我国，发展至今已经有13年，给投资者和借贷者带来极大助力的同时，也带来了极大的风险。由于P2P网络借贷平台拥有大量借贷者身份信息，如何在当前的大数据的背景下，挖掘失信人群的行为特征，刻画黑名单用户的画像，使得P2P网络借贷平台更全面地了解其客户的信用情况，这对提高P2P网贷行业的良性发展的能力、促进我国征信体系的健康发展和提高企业抗风险能力有积极的意义。

二、实证分析过程与结果

（一）描述性分析

本文數据来源于某借贷平台的历史借贷信息，包括607条黑名单数据，9393条一般数据，共计10000条完整数据。主要包括借贷人个人信息、借贷详细信息、是否列入黑名单等共计41项条目。……