李艳萍，武 浩

1.安徽农业大学经济技术学院,安徽合肥,230013;2.合肥工业大学管理学院,安徽合肥,230009

在金融科技领域，P2P网络借贷是一种重要的金融创新模式，它为资金需求与供给双方提供了一个在线匹配与信息交换的服务平台。P2P平台的出现为小微企业(SMEs)提供了新的融资渠道，同时在一定程度上解决了融资难与融资贵的问题[1-2]。然而，学者Zhu[3]与封思贤等[4]认为P2P平台参与者往往信用水平不高且难以提供更多的信用信息，加大了信息不对称程度，造成了信用评价的困难。如何准确评价与预测小微企业信用风险，成为亟待解决的关键问题。

在大数据时代，软信息受到越来越多的关注。Liberti等[5]认为有些信息是难以用具体的数字分数概括的，需要结合上下文分析的信息才称为软信息。在P2P网贷中，软信息通常以文本形式进行交流，主要包括意见、计划、经济预测、借款人的面部特征以及借款申请的文本描述等。一些研究将财务信息定义为硬信息，将非财务信息定义为软信息[5-9]。

目前，软信息在P2P网贷中获得了成功应用[10-12]。第一，软信息可以反映借款人的信用风险，预测借款成功率[13-15]。第二，软信息对违约概率也有较好的预测作用[16-17]。如Ge等[18]使用一个结合了流行社交媒体网站数据的独特数据集，发现借款人对其社交媒体账户和社交媒体活动的自我披露可以成功预测违约概率。Gao等[19]发现借款申请说明的可读性和其中包含的积极情绪也与违约概率有关。Dorfleitner等[20]通过对比欧洲的两个P2P平台，发现在借款项目描述中提供了关于教育信息的借款人往往具有更低的违约概率。……