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面向P2P网贷的逾期欺诈预测模型研究1

面向P2P网贷的逾期欺诈预测模型研究

摘要

随着互联网金融的快速发展，P2P网贷行业在满足中小企业和个人融资需求方面

发挥了重要作用，但同时也面临着日益严峻的逾期和欺诈风险。本研究旨在构建一套科

学、高效的逾期欺诈预测模型，通过大数据分析和机器学习技术，实现对P2P网贷风险

的精准识别和预警。报告首先分析了当前P2P行业的发展现状和风险特征，然后基于

信用风险理论和行为金融学理论，设计了多维度的特征工程体系，并比较了多种机器学

习算法在欺诈预测中的性能差异。研究采用真实脱敏数据集进行实验验证，结果表明，

基于XGBoost和深度学习融合的预测模型在准确率、召回率和F1值等指标上均优于

传统方法。本研究的创新点在于提出了动态特征更新机制和跨平台风险传导模型，为

P2P平台的风险管理提供了新的解决方案。报告最后讨论了模型实施的技术路径、成

本效益和潜在风险，并提出了相应的保障措施。研究成果对于提升P2P行业风控水平、

促进互联网金融健康发展具有重要的理论价值和实践意义。

引言与背景

1.1研究背景

近年来，中国P2P网贷行业经历了从野蛮生长到规范发展的转变过程。根据中国

互联网金融协会发布的《2022年中国网络借贷行业年报》，截至2022年底，全国正常运

营的P2P平台数量已从高峰时期的5000余家降至不足200家，行业集中度显著提高。

与此同时，行业整体逾期率仍维持在较高水平，部分平台90天以上逾期率超过15%，

欺诈导致的坏账占比高达30%以上。这些数据表明，逾期和欺诈问题已成为制约P2P

行业健康发展的关键瓶颈。

从宏观环境来看，国家金融监管部门近年来出台了一系列规范文件，如《网络借贷

信息中介机构业务活动管理暂行办法》、《关于做好P2P网络借贷风险专项整治整改验

收工作的通知》等，对P2P平台的风控能力提出了更高要求。特别是在《个人信息保

护法》实施后，如何在合规前提下有效利用数据开展风控成为行业面临的新挑战。因此，

开发既能满足监管要求又能精准识别风险的预测模型，成为P2P平台提升核心竞争力

的迫切需求。

1.2研究意义

本研究的理论意义在于丰富和发展了互联网金融风险管理的理论体系。传统信用

评分模型主要基于静态特征和历史信用记录，而P2P网贷具有参与主体多元化、交易

场景碎片化、风险传导复杂化等特点，需要新的理论框架来解释其风险形成机制。本研

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究将行为金融学、复杂网络理论等引入到P2P风险研究中，构建了多维度的风险识别

框架，为相关学术研究提供了新的视角。

实践层面，本研究开发的预测模型可直接应用于P2P平台的风控流程，帮助平台

在贷前审批、贷中监控和贷后管理等环节实现智能化决策。据测算，准确率提升10%

可使平台坏账率降低23个百分点，显著改善平台盈利能力。同时，通过风险预警机制，

平台可以提前识别潜在问题借款人，采取针对性措施，避免风险扩大。此外，本研究提

出的跨平台风险传导模型，有助于行业建立联防联控机制，共同应对系统性风险。

1.3研究内容与方法

本研究的主要内容包括四个方面：一是P2P网贷逾期欺诈的现状分析，通过行业

数据和案例研究揭示风险特征；二是预测模型的理论构建，基于信用风险理论和机器学

习原理设计模型框架；三是模型实现与验证，采用真实数据集进行训练和测试，比较不

同算法的性能；四是应用方案设计，提出模型落地实施的具体路径和配套措施。

研究方法上，采用定性与定量相结合的方法。定性研究包括文献分析、专家访谈和

案例研究，用于构建理论框架和特征体系；定量研究主要是数据挖掘和机器学习，通过

Python和TensorFlow等工具实现模型开发。数据来源方面，与三家头部P2P平台合

作获取脱敏数据，涵盖年间的200万条借款记录，确保了样本的代表性和时

效性。

1.4报告结构安排

本报告共分为十三章节。第一章为引言，介绍研究背景和意义；第二章概述研究目

标和范围；第三章分析政策与行业环境；第四章诊断现状与问题；第五章构建理论基础；

第六章明确研究目标；第七章设计技术路线；第八章制定