随着科技的进步和金融创新的发展，P2P网贷作为新兴的金融模式得到了迅猛的增长。然而，伴随着高收益，P2P网贷的风险问题也日益凸显，尤其是信用风险的管理成为了业内重点关注和亟待解决的问题。传统信用风险评估模型如Logistic回归，由于其固有的线性特性，难以应对P2P网贷中的非线性复杂问题。在此背景下，本文选取了拍拍贷平台的实际交易数据，采用BP神经网络模型，对P2P网贷信用风险进行甄别研究，旨在为网贷平台提供一种新的信用风险评估方法。
研究团队搜集了拍拍贷的实际交易数据，这些数据记录了用户从申请贷款到还款全过程中的多项财务指标。由于在实际操作中违约贷款样本往往少于非违约样本，数据集存在不平衡问题，研究中采用了欠采样方法来平衡不同类别的样本，以确保模型的公平性和预测的准确性。
接下来，研究者对所选连续变量进行了归一化处理，将数据集分为训练集和测试集。在构建指标体系时，共计引入了32个与信用风险相关的财务指标，如借款金额、期限、信用评级和借款类型等。这些建模过程中的关键指标被纳入BP神经网络模型中，通过模型评估了它们对违约概率的影响。
BP神经网络是一种多层前馈神经网络，它包含输入层、隐藏层以及输出层。网络通过前向传播接收输入信息，并通过反向传播对误差进行修正。本文中，BP网络的输入层设有66个神经元，对应66个财务指标，输出层设有两个神经元，分别代表违约和不违约两种状态。为提高模型的泛化能力和减少训练时间，研究中仅设置了一个隐藏层，且通过不断试验确定了隐含层中9个神经元的数量。
经过实证分析，该BP神经网络模型在预测拍拍贷违约概率时表现出色，模型精度高达99.8%。不仅如此，模型还能识别出对违约影响最大的前十大指标，如当前到期期数、上次还款本金、当前还款期数等，这为拍拍贷平台的信用评估提供了更为精准的参考依据。
BP神经网络模型之所以能够在P2P网贷信用风险甄别中取得显著成效，主要得益于其强大的非线性映射能力以及对复杂数据模式的学习与识别能力。在传统的信用评估方法遇到瓶颈时，机器学习算法，尤其是神经网络算法，提供了一种全新的解决方案。通过训练能够更加准确地预测贷款违约概率，有助于拍拍贷等网贷平台在前期进行更有效的风险评估和预警，从而提高整体风险管理水平。
本研究的结果不仅对拍拍贷平台本身具有指导意义，也为其他P2P网贷平台提供了宝贵的参考。随着P2P网贷行业的不断发展，对于信用风险的管理需求也在日益增长。本研究展示的BP神经网络信用风险甄别方法，具有良好的应用前景和推广价值。未来，伴随着技术的进一步发展和数据的不断积累，有望在网贷行业中得到更广泛的应用，从而为整个行业创造更大的经济价值和社会效益。
