大家好，关于bp交易平台如何提现很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于p2p网贷风险防控的知识，希望对各位有所帮助！
本文目录
一、p2p网贷风险防控
摘自杂志文章《基于公开信息的网络借贷平台预警机制研究----利用BP神经网络法》，原文发表于《现代商贸工业》(国内统一序号：CN42-1687/t；ISSN 1672-3198)，2019年第1期，第134页。[本文为全文]
一.导言
近年来，P2P行业出现井喷式发展，对我国金融体系的完善、中小企业资金缺口的弥补、个人现金流的补充都具有重要意义。然而，随着行业竞争的激烈，P2P行业的各种风险也在不断显露。2016年以来，我国P2P频现庞氏骗局、跑路等事件，涉案金额巨大，社会影响极其恶劣。目前，我国金融监管从业人员的数量远远少于金融机构，职权不清导致其难以履行真正的职能。基于这一背景，本文试图利用最易获取的公开数据建立一个有效的预警模型，从而帮助监管者完成对海量金融机构的低成本有效筛选。
国务院总理李克强在2014年9月达沃斯论坛上公开发出“大众创业、万众创新”的号召。伴随着“双创”这个词的，还有“互联网金融”。在十二届全国人大三次会议上，李克强总理首次公开提及互联网金融。这是政府部门首次公开提及互联网金融行业。自此，P2P网贷行业在中国进入野蛮生长期。从2012年开始，新增P2P平台数量逐渐增加，2014-2015年达到顶峰，最高月份新增平台数量达到256家。然后，新增平台数量逐渐减少，网贷平台总数从2017年开始逐渐稳定。
巴菲特说过，“退潮了才知道谁在裸泳。”随着互联网金融的退潮，中国经济的主基调将呈L型，热钱将逐渐退出网贷市场，国家相关扶持政策也将收紧，有问题的网贷平台数量将逐渐上升。2015年7月，最糟糕的一年，问题平台多达171家，之后问题平台数量开始逐渐减少。然而，自2017年12月以来，问题平台数量一直呈上升趋势，2018年7月，问题平台多达131家。冰冷的数据背后，是无数因为平台跑路而支离破碎的家庭，以及全国公安经侦部门巨大的破案压力。
本文以网络公开信息为基础，选取13个指标作为P2P网络平台风险预警指标体系，建立了包括输入层、隐含层和输出层的BP神经网络预警模型。利用Python软件对建立的神经网络进行训练。在期望输出值和样本输出值的误差降低到标准范围后，建立预警模型。
第二，建立基于公开信息的风险预警模型的必要性
随着信息技术的快速发展和使用，人们的生活方式发生了巨大的变化。金融就是利用海量信息实现资金的最有效配置。随着互联网信息的使用，金融业本身也必将迎来巨大的变革。在这场革命中，金融不再只是纽约证交所西装革履的经纪人的专利。信息技术打破了金融参与的门槛，现在每个人都可以参与这场资金的盛宴。就像现在大家都已经接受了使用支付宝一样，“骗子”、“赌博”、“薅羊毛”等负面标签也会逐渐从网贷平台上淡出，逐渐成为人们理财的一种选择。面对复杂多变的网贷平台风险，有必要建立有效的网贷平台风险预警模型。
(一)实时监控的必要性
网贷平台的风险不是一成不变的，但是大量网贷平台的人工检测，不仅效率低下，也是对公共资源的极大浪费。只有利用网络预警模型，才能实现对网贷平台的实时监控，以最小的人力物力完成平台风险的前期排查。
(2)个人使用的必要性
(3)需要
随着中国网贷行业市场清理的加速，一些网贷平台倾向于浑水摸鱼。与典型的网贷迅雷公司相比，持续时间长，金额相差极大。在杭州的网贷平台跑路潮中，很明显很多公司上线才几个月。这些公司正是利用了当前经侦部门压力大、精力不足的空档，大有一枪换一枪的趋势。因为金额比较小，增加了被骗投资者维权的难度。因此，利用这种模式可以快速警示没有太多历史记录的新公司，将这种“欺诈游击战”的不良势头扼杀在萌芽状态。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
一.导言
近年来，P2P行业出现井喷式发展，对我国金融体系的完善、中小企业资金缺口的弥补、个人现金流的补充都具有重要意义。然而，随着行业竞争的激烈，P2P行业的各种风险也在不断显露。2016年以来，我国P2P频现庞氏骗局、跑路等事件，涉案金额巨大，社会影响极其恶劣。目前，我国金融监管从业人员的数量远远少于金融机构，职权不清导致其难以履行真正的职能。基于这一背景，本文试图利用最易获取的公开数据建立一个有效的预警模型，从而帮助监管者完成对海量金融机构的低成本有效筛选。
国务院总理李克强在2014年9月达沃斯论坛上公开发出“大众创业、万众创新”的号召。伴随着“双创”这个词的，还有“互联网金融”。在十二届全国人大三次会议上，李克强总理首次公开提及互联网金融。这是政府部门首次公开提及互联网金融行业。自此，P2P网贷行业在中国进入野蛮生长期。从2012年开始，新增P2P平台数量逐渐增加，2014-2015年达到顶峰，最高月份新增平台数量达到256家。然后，新增平台数量逐渐减少，网贷平台总数从2017年开始逐渐稳定。
巴菲特说过，“退潮了才知道谁在裸泳。”随着互联网金融的退潮，中国经济的主基调将呈L型，热钱将逐渐退出网贷市场，国家相关扶持政策也将收紧，有问题的网贷平台数量将逐渐上升。2015年7月，最糟糕的一年，问题平台多达171家，之后问题平台数量开始逐渐减少。然而，自2017年12月以来，问题平台数量一直呈上升趋势，2018年7月，问题平台多达131家。冰冷的数据背后，是无数因为平台跑路而支离破碎的家庭，以及全国公安经侦部门巨大的破案压力。
本文以网络公开信息为基础，选取13个指标作为P2P网络平台风险预警指标体系，建立了包括输入层、隐含层和输出层的BP神经网络预警模型。利用Python软件对建立的神经网络进行训练。在期望输出值和样本输出值的误差降低到标准范围后，建立预警模型。
第二，建立基于公开信息的风险预警模型的必要性
随着信息技术的快速发展和使用，人们的生活方式发生了巨大的变化。金融就是利用海量信息实现资金的最有效配置。随着互联网信息的使用，金融业本身也必将迎来巨大的变革。在这场革命中，金融不再只是纽约证交所西装革履的经纪人的专利。信息技术打破了金融参与的门槛，现在每个人都可以参与这场资金的盛宴。就像现在大家都已经接受了使用支付宝一样，“骗子”、“赌博”、“薅羊毛”等负面标签也会逐渐从网贷平台上淡出，逐渐成为人们理财的一种选择。面对复杂多变的网贷平台风险，有必要建立有效的网贷平台风险预警模型。
(一)实时监控的必要性
网贷平台的风险不是一成不变的，但是大量网贷平台的人工检测，不仅效率低下，也是对公共资源的极大浪费。只有利用网络预警模型，才能实现对网贷平台的实时监控，以最小的人力物力完成平台风险的前期排查。
(2)个人使用的必要性
(3)需要
随着中国网贷行业市场清理的加速，一些网贷平台倾向于浑水摸鱼。与典型的网贷迅雷公司相比，持续时间长，金额相差极大。在杭州的网贷平台跑路潮中，很明显很多公司上线才几个月。这些公司正是利用了当前经侦部门压力大、精力不足的空档，大有一枪换一枪的趋势。因为金额比较小，增加了被骗投资者维权的难度。因此，利用这种模式可以快速警示没有太多历史记录的新公司，将这种“欺诈游击战”的不良势头扼杀在萌芽状态。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
近年来，P2P行业出现井喷式发展，对我国金融体系的完善、中小企业资金缺口的弥补、个人现金流的补充都具有重要意义。然而，随着行业竞争的激烈，P2P行业的各种风险也在不断显露。2016年以来，我国P2P频现庞氏骗局、跑路等事件，涉案金额巨大，社会影响极其恶劣。目前，我国金融监管从业人员的数量远远少于金融机构，职权不清导致其难以履行真正的职能。基于这一背景，本文试图利用最易获取的公开数据建立一个有效的预警模型，从而帮助监管者完成对海量金融机构的低成本有效筛选。
国务院总理李克强在2014年9月达沃斯论坛上公开发出“大众创业、万众创新”的号召。伴随着“双创”这个词的，还有“互联网金融”。在十二届全国人大三次会议上，李克强总理首次公开提及互联网金融。这是政府部门首次公开提及互联网金融行业。自此，P2P网贷行业在中国进入野蛮生长期。从2012年开始，新增P2P平台数量逐渐增加，2014-2015年达到顶峰，最高月份新增平台数量达到256家。然后，新增平台数量逐渐减少，网贷平台总数从2017年开始逐渐稳定。
巴菲特说过，“退潮了才知道谁在裸泳。”随着互联网金融的退潮，中国经济的主基调将呈L型，热钱将逐渐退出网贷市场，国家相关扶持政策也将收紧，有问题的网贷平台数量将逐渐上升。2015年7月，最糟糕的一年，问题平台多达171家，之后问题平台数量开始逐渐减少。然而，自2017年12月以来，问题平台数量一直呈上升趋势，2018年7月，问题平台多达131家。冰冷的数据背后，是无数因为平台跑路而支离破碎的家庭，以及全国公安经侦部门巨大的破案压力。
本文以网络公开信息为基础，选取13个指标作为P2P网络平台风险预警指标体系，建立了包括输入层、隐含层和输出层的BP神经网络预警模型。利用Python软件对建立的神经网络进行训练。在期望输出值和样本输出值的误差降低到标准范围后，建立预警模型。
第二，建立基于公开信息的风险预警模型的必要性
随着信息技术的快速发展和使用，人们的生活方式发生了巨大的变化。金融就是利用海量信息实现资金的最有效配置。随着互联网信息的使用，金融业本身也必将迎来巨大的变革。在这场革命中，金融不再只是纽约证交所西装革履的经纪人的专利。信息技术打破了金融参与的门槛，现在每个人都可以参与这场资金的盛宴。就像现在大家都已经接受了使用支付宝一样，“骗子”、“赌博”、“薅羊毛”等负面标签也会逐渐从网贷平台上淡出，逐渐成为人们理财的一种选择。面对复杂多变的网贷平台风险，有必要建立有效的网贷平台风险预警模型。
(一)实时监控的必要性
网贷平台的风险不是一成不变的，但是大量网贷平台的人工检测，不仅效率低下，也是对公共资源的极大浪费。只有利用网络预警模型，才能实现对网贷平台的实时监控，以最小的人力物力完成平台风险的前期排查。
(2)个人使用的必要性
(3)需要
随着中国网贷行业市场清理的加速，一些网贷平台倾向于浑水摸鱼。与典型的网贷迅雷公司相比，持续时间长，金额相差极大。在杭州的网贷平台跑路潮中，很明显很多公司上线才几个月。这些公司正是利用了当前经侦部门压力大、精力不足的空档，大有一枪换一枪的趋势。因为金额比较小，增加了被骗投资者维权的难度。因此，利用这种模式可以快速警示没有太多历史记录的新公司，将这种“欺诈游击战”的不良势头扼杀在萌芽状态。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
国务院总理李克强在2014年9月达沃斯论坛上公开发出“大众创业、万众创新”的号召。伴随着“双创”这个词的，还有“互联网金融”。在十二届全国人大三次会议上，李克强总理首次公开提及互联网金融。这是政府部门首次公开提及互联网金融行业。自此，P2P网贷行业在中国进入野蛮生长期。从2012年开始，新增P2P平台数量逐渐增加，2014-2015年达到顶峰，最高月份新增平台数量达到256家。然后，新增平台数量逐渐减少，网贷平台总数从2017年开始逐渐稳定。
巴菲特说过，“退潮了才知道谁在裸泳。”随着互联网金融的退潮，中国经济的主基调将呈L型，热钱将逐渐退出网贷市场，国家相关扶持政策也将收紧，有问题的网贷平台数量将逐渐上升。2015年7月，最糟糕的一年，问题平台多达171家，之后问题平台数量开始逐渐减少。然而，自2017年12月以来，问题平台数量一直呈上升趋势，2018年7月，问题平台多达131家。冰冷的数据背后，是无数因为平台跑路而支离破碎的家庭，以及全国公安经侦部门巨大的破案压力。
本文以网络公开信息为基础，选取13个指标作为P2P网络平台风险预警指标体系，建立了包括输入层、隐含层和输出层的BP神经网络预警模型。利用Python软件对建立的神经网络进行训练。在期望输出值和样本输出值的误差降低到标准范围后，建立预警模型。
第二，建立基于公开信息的风险预警模型的必要性
随着信息技术的快速发展和使用，人们的生活方式发生了巨大的变化。金融就是利用海量信息实现资金的最有效配置。随着互联网信息的使用，金融业本身也必将迎来巨大的变革。在这场革命中，金融不再只是纽约证交所西装革履的经纪人的专利。信息技术打破了金融参与的门槛，现在每个人都可以参与这场资金的盛宴。就像现在大家都已经接受了使用支付宝一样，“骗子”、“赌博”、“薅羊毛”等负面标签也会逐渐从网贷平台上淡出，逐渐成为人们理财的一种选择。面对复杂多变的网贷平台风险，有必要建立有效的网贷平台风险预警模型。
(一)实时监控的必要性
网贷平台的风险不是一成不变的，但是大量网贷平台的人工检测，不仅效率低下，也是对公共资源的极大浪费。只有利用网络预警模型，才能实现对网贷平台的实时监控，以最小的人力物力完成平台风险的前期排查。
(2)个人使用的必要性
(3)需要
随着中国网贷行业市场清理的加速，一些网贷平台倾向于浑水摸鱼。与典型的网贷迅雷公司相比，持续时间长，金额相差极大。在杭州的网贷平台跑路潮中，很明显很多公司上线才几个月。这些公司正是利用了当前经侦部门压力大、精力不足的空档，大有一枪换一枪的趋势。因为金额比较小，增加了被骗投资者维权的难度。因此，利用这种模式可以快速警示没有太多历史记录的新公司，将这种“欺诈游击战”的不良势头扼杀在萌芽状态。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
巴菲特说过，“退潮了才知道谁在裸泳。”随着互联网金融的退潮，中国经济的主基调将呈L型，热钱将逐渐退出网贷市场，国家相关扶持政策也将收紧，有问题的网贷平台数量将逐渐上升。2015年7月，最糟糕的一年，问题平台多达171家，之后问题平台数量开始逐渐减少。然而，自2017年12月以来，问题平台数量一直呈上升趋势，2018年7月，问题平台多达131家。冰冷的数据背后，是无数因为平台跑路而支离破碎的家庭，以及全国公安经侦部门巨大的破案压力。
本文以网络公开信息为基础，选取13个指标作为P2P网络平台风险预警指标体系，建立了包括输入层、隐含层和输出层的BP神经网络预警模型。利用Python软件对建立的神经网络进行训练。在期望输出值和样本输出值的误差降低到标准范围后，建立预警模型。
第二，建立基于公开信息的风险预警模型的必要性
随着信息技术的快速发展和使用，人们的生活方式发生了巨大的变化。金融就是利用海量信息实现资金的最有效配置。随着互联网信息的使用，金融业本身也必将迎来巨大的变革。在这场革命中，金融不再只是纽约证交所西装革履的经纪人的专利。信息技术打破了金融参与的门槛，现在每个人都可以参与这场资金的盛宴。就像现在大家都已经接受了使用支付宝一样，“骗子”、“赌博”、“薅羊毛”等负面标签也会逐渐从网贷平台上淡出，逐渐成为人们理财的一种选择。面对复杂多变的网贷平台风险，有必要建立有效的网贷平台风险预警模型。
(一)实时监控的必要性
网贷平台的风险不是一成不变的，但是大量网贷平台的人工检测，不仅效率低下，也是对公共资源的极大浪费。只有利用网络预警模型，才能实现对网贷平台的实时监控，以最小的人力物力完成平台风险的前期排查。
(2)个人使用的必要性
(3)需要
随着中国网贷行业市场清理的加速，一些网贷平台倾向于浑水摸鱼。与典型的网贷迅雷公司相比，持续时间长，金额相差极大。在杭州的网贷平台跑路潮中，很明显很多公司上线才几个月。这些公司正是利用了当前经侦部门压力大、精力不足的空档，大有一枪换一枪的趋势。因为金额比较小，增加了被骗投资者维权的难度。因此，利用这种模式可以快速警示没有太多历史记录的新公司，将这种“欺诈游击战”的不良势头扼杀在萌芽状态。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
本文以网络公开信息为基础，选取13个指标作为P2P网络平台风险预警指标体系，建立了包括输入层、隐含层和输出层的BP神经网络预警模型。利用Python软件对建立的神经网络进行训练。在期望输出值和样本输出值的误差降低到标准范围后，建立预警模型。
第二，建立基于公开信息的风险预警模型的必要性
随着信息技术的快速发展和使用，人们的生活方式发生了巨大的变化。金融就是利用海量信息实现资金的最有效配置。随着互联网信息的使用，金融业本身也必将迎来巨大的变革。在这场革命中，金融不再只是纽约证交所西装革履的经纪人的专利。信息技术打破了金融参与的门槛，现在每个人都可以参与这场资金的盛宴。就像现在大家都已经接受了使用支付宝一样，“骗子”、“赌博”、“薅羊毛”等负面标签也会逐渐从网贷平台上淡出，逐渐成为人们理财的一种选择。面对复杂多变的网贷平台风险，有必要建立有效的网贷平台风险预警模型。
(一)实时监控的必要性
网贷平台的风险不是一成不变的，但是大量网贷平台的人工检测，不仅效率低下，也是对公共资源的极大浪费。只有利用网络预警模型，才能实现对网贷平台的实时监控，以最小的人力物力完成平台风险的前期排查。
(2)个人使用的必要性
(3)需要
随着中国网贷行业市场清理的加速，一些网贷平台倾向于浑水摸鱼。与典型的网贷迅雷公司相比，持续时间长，金额相差极大。在杭州的网贷平台跑路潮中，很明显很多公司上线才几个月。这些公司正是利用了当前经侦部门压力大、精力不足的空档，大有一枪换一枪的趋势。因为金额比较小，增加了被骗投资者维权的难度。因此，利用这种模式可以快速警示没有太多历史记录的新公司，将这种“欺诈游击战”的不良势头扼杀在萌芽状态。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
第二，建立基于公开信息的风险预警模型的必要性
随着信息技术的快速发展和使用，人们的生活方式发生了巨大的变化。金融就是利用海量信息实现资金的最有效配置。随着互联网信息的使用，金融业本身也必将迎来巨大的变革。在这场革命中，金融不再只是纽约证交所西装革履的经纪人的专利。信息技术打破了金融参与的门槛，现在每个人都可以参与这场资金的盛宴。就像现在大家都已经接受了使用支付宝一样，“骗子”、“赌博”、“薅羊毛”等负面标签也会逐渐从网贷平台上淡出，逐渐成为人们理财的一种选择。面对复杂多变的网贷平台风险，有必要建立有效的网贷平台风险预警模型。
(一)实时监控的必要性
网贷平台的风险不是一成不变的，但是大量网贷平台的人工检测，不仅效率低下，也是对公共资源的极大浪费。只有利用网络预警模型，才能实现对网贷平台的实时监控，以最小的人力物力完成平台风险的前期排查。
(2)个人使用的必要性
(3)需要
随着中国网贷行业市场清理的加速，一些网贷平台倾向于浑水摸鱼。与典型的网贷迅雷公司相比，持续时间长，金额相差极大。在杭州的网贷平台跑路潮中，很明显很多公司上线才几个月。这些公司正是利用了当前经侦部门压力大、精力不足的空档，大有一枪换一枪的趋势。因为金额比较小，增加了被骗投资者维权的难度。因此，利用这种模式可以快速警示没有太多历史记录的新公司，将这种“欺诈游击战”的不良势头扼杀在萌芽状态。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
随着信息技术的快速发展和使用，人们的生活方式发生了巨大的变化。金融就是利用海量信息实现资金的最有效配置。随着互联网信息的使用，金融业本身也必将迎来巨大的变革。在这场革命中，金融不再只是纽约证交所西装革履的经纪人的专利。信息技术打破了金融参与的门槛，现在每个人都可以参与这场资金的盛宴。就像现在大家都已经接受了使用支付宝一样，“骗子”、“赌博”、“薅羊毛”等负面标签也会逐渐从网贷平台上淡出，逐渐成为人们理财的一种选择。面对复杂多变的网贷平台风险，有必要建立有效的网贷平台风险预警模型。
(一)实时监控的必要性
网贷平台的风险不是一成不变的，但是大量网贷平台的人工检测，不仅效率低下，也是对公共资源的极大浪费。只有利用网络预警模型，才能实现对网贷平台的实时监控，以最小的人力物力完成平台风险的前期排查。
(2)个人使用的必要性
(3)需要
随着中国网贷行业市场清理的加速，一些网贷平台倾向于浑水摸鱼。与典型的网贷迅雷公司相比，持续时间长，金额相差极大。在杭州的网贷平台跑路潮中，很明显很多公司上线才几个月。这些公司正是利用了当前经侦部门压力大、精力不足的空档，大有一枪换一枪的趋势。因为金额比较小，增加了被骗投资者维权的难度。因此，利用这种模式可以快速警示没有太多历史记录的新公司，将这种“欺诈游击战”的不良势头扼杀在萌芽状态。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
(一)实时监控的必要性
网贷平台的风险不是一成不变的，但是大量网贷平台的人工检测，不仅效率低下，也是对公共资源的极大浪费。只有利用网络预警模型，才能实现对网贷平台的实时监控，以最小的人力物力完成平台风险的前期排查。
(2)个人使用的必要性
(3)需要
随着中国网贷行业市场清理的加速，一些网贷平台倾向于浑水摸鱼。与典型的网贷迅雷公司相比，持续时间长，金额相差极大。在杭州的网贷平台跑路潮中，很明显很多公司上线才几个月。这些公司正是利用了当前经侦部门压力大、精力不足的空档，大有一枪换一枪的趋势。因为金额比较小，增加了被骗投资者维权的难度。因此，利用这种模式可以快速警示没有太多历史记录的新公司，将这种“欺诈游击战”的不良势头扼杀在萌芽状态。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
网贷平台的风险不是一成不变的，但是大量网贷平台的人工检测，不仅效率低下，也是对公共资源的极大浪费。只有利用网络预警模型，才能实现对网贷平台的实时监控，以最小的人力物力完成平台风险的前期排查。
(2)个人使用的必要性
(3)需要
随着中国网贷行业市场清理的加速，一些网贷平台倾向于浑水摸鱼。与典型的网贷迅雷公司相比，持续时间长，金额相差极大。在杭州的网贷平台跑路潮中，很明显很多公司上线才几个月。这些公司正是利用了当前经侦部门压力大、精力不足的空档，大有一枪换一枪的趋势。因为金额比较小，增加了被骗投资者维权的难度。因此，利用这种模式可以快速警示没有太多历史记录的新公司，将这种“欺诈游击战”的不良势头扼杀在萌芽状态。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
(2)个人使用的必要性
(3)需要
随着中国网贷行业市场清理的加速，一些网贷平台倾向于浑水摸鱼。与典型的网贷迅雷公司相比，持续时间长，金额相差极大。在杭州的网贷平台跑路潮中，很明显很多公司上线才几个月。这些公司正是利用了当前经侦部门压力大、精力不足的空档，大有一枪换一枪的趋势。因为金额比较小，增加了被骗投资者维权的难度。因此，利用这种模式可以快速警示没有太多历史记录的新公司，将这种“欺诈游击战”的不良势头扼杀在萌芽状态。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
(3)需要
随着中国网贷行业市场清理的加速，一些网贷平台倾向于浑水摸鱼。与典型的网贷迅雷公司相比，持续时间长，金额相差极大。在杭州的网贷平台跑路潮中，很明显很多公司上线才几个月。这些公司正是利用了当前经侦部门压力大、精力不足的空档，大有一枪换一枪的趋势。因为金额比较小，增加了被骗投资者维权的难度。因此，利用这种模式可以快速警示没有太多历史记录的新公司，将这种“欺诈游击战”的不良势头扼杀在萌芽状态。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
随着中国网贷行业市场清理的加速，一些网贷平台倾向于浑水摸鱼。与典型的网贷迅雷公司相比，持续时间长，金额相差极大。在杭州的网贷平台跑路潮中，很明显很多公司上线才几个月。这些公司正是利用了当前经侦部门压力大、精力不足的空档，大有一枪换一枪的趋势。因为金额比较小，增加了被骗投资者维权的难度。因此，利用这种模式可以快速警示没有太多历史记录的新公司，将这种“欺诈游击战”的不良势头扼杀在萌芽状态。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
第三，网贷风险预警指标体系的设置
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
(一)国内外网贷机构的差异
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
在英美等西方发达国家，P2P平台只是一个纯粹的信息中介，不参与任何借贷交易，也没有任何赔偿投资人损失的责任。因为英美等发达国家有比较完善的个人征信系统，投资者可以根据借款人的信用状况和财产归属自由出价，确定合适的资本收益率。此外，英国等国家有比较完善的监管政策和规范，有专门的部门对P2P进行监管，职责明确。比如美国的证券交易委员会，英国的市场行为管理局和P2P金融协会，规范的政策和完善的监管有效的控制了这些国家P2P的风险。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
虽然征信系统在国内逐渐普及，但普遍来说一切都不完善，P2P目前也没有权限与国家征信系统对接，借款人的风险很难得到全面客观的暴露。因此，投资者往往开始寻求“可靠”、“有保障”的P2P平台。这也使得P2P平台不得不宣传自己的“担保”、“国资背景”、“自有保障基金”来增加自己的信用。这使得P2P平台只是另一种银行，形成了一个恶性循环，当一个小企业违约时，P2P公司为了平台本身的声誉，会选择掩盖过去，最终不得不跑路。目前我国资管新规已经明确表示要打破刚信支付，但是借款人在接受投资的时候还需要一段时间才能亏损。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
(二)网贷平台风险因素
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
网贷平台的风险可以
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
从系统风险和非系统风险两个层面进行分析，结合网贷平台自身特点，筛选出最能代表性的风险因素。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
网贷平台的系统性风险主要有政策风险、法律风险和经济周期风险。犹豫政策上的宽松法规的不健全等，导致平台数量疯长并引发恶性竞争，甚至会出现劣币驱逐良币的情况。另外经济周期的影响也是无法忽视的，随着全球经济的转冷反全球化趋势的越发严重，很多大型金融机构都无法支撑何况新兴的网贷平台。但本文目标更多是从微观角度检测企业风险，因此暂不考虑经济周期。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
网贷平台的非系统风险有信用风险、品牌风险、技术风险等。为了尽可能争取客户很多平台会有意放宽放款条件，这导致了大批老赖的进入以及部分投机分子的薅羊毛行为。有证据显示，现在很多从平台拿到贷款的人有意在网上制造平台负面信息，以期待平台倒闭后自己也不用还清贷款，这些行为无疑大大增长了平台自身的风险。如果出现了技术性问题导致官网无法打开或资金无法提现等情况很容易触及投资者敏感的神经，造成挤兑现象。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
（三）预警模型指标设立
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
但是值得注意的是，在网贷相关法律法规还并不完善的当下，相关数据的获取难度较高且真实程度也值得怀疑，因此本文利用大数据思维，主要利用在互联网上公开的人人都可以轻松得到的信息作为预警模型的输入指标，通过指标内部的非线性逻辑来反应一家平台的风险程度。一个恶性非法的网络借贷平台必然会尽可能的扩大自身的影响力、同时做好反调查准备，在监管单位有所反应之前圈到足够的钱，这种行为很难不在网络上留下痕迹。因此，社会公开信息指标的引入可以有效弥补官方观数据的不足及真实性问题，增强预警模型的可信度和有效性。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
综上所述，网贷平台风险评估体系如表1所示，各指标的原始数据如表2所示。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
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相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
四、BP神经网络的设计
（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
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（一） BP神经网络概述
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
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相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
BP神经网络中BP是back propagation的缩写，译为反向传播，因此BP神经网络又称误差反向传播神经网路，是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念。BP神经网络通过采用误差逆向传播算法，由程序自动学习演算使得误差降至最小值，以得到最接近真实情况的权值。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
BP神经网络属于多层感知机，是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，全连接是指层上任一神经元与临近层上的任意神经元之间都存在连接，该模型拥有出色的处理非线性问题的能力。 BP神经网络具有输入层，隐含层和输出层，理论上已经证明一个隐含层的BP神经网络可以实现任意非线性映射，可以满足绝大部分场合的需要。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
（二）BP模型神经节点设置
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
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相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
本文采用的是标准结构的BP神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。其中，输入层的节点数为13，由输入指标的数量决定；输出层的节点数为1，其中健康平台的平台值为0，问题平台值为1。
隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
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隐含层的节点数选择和输入层神经单元以及输出层神经单元数量有关。但目前还没有很好地确定依据，根据任务来确定隐含层节点的数量是比较困难的。因此，目前还是主要以过往的成功经验为依据，一般参考的经验公式是：L=log2n，n为输入节点数，因此隐含层的节点数为3。
（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
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（三）BP模型参数设置
再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
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再确认了BP神经网络模型的输出层，隐含层和输出层节点后，还要确定神经网络的传输函数和训练目标等参数。非线性的传递函数主要分为Log-sigmoid和Tan-sigmoid两种。其中Log-sigmoid型输入值可取任意值，输出值范围为（0,1），Tan-sigmoid型输入值可以取任意值，输出值范围为（-1,1）；线性传递函数pureline的输出和输出可以取任意值。因为本文输出值都为正数，因此输入层传播函数为Log-sigmoid函数，输出层传播函数选择pureline函数，可接受的误差标准为ε= 0.1，训练次数为100000，学习速率为0.2，动量因子为0.1。
五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
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五、面相Python的BP神经网络的训练和检验
本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
欢迎进入中国知网~《现代商贸工业》杂志阅读和参考引用原文
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本文综合参考网贷之家等多个网贷平台评级网站，综合考虑选择11家优质网络平台作为低风险样本，同时选择6家最近刚刚暴雷的平台作为高风险样本。并从中随机抽取两家低风险两家高风险作为检验样本，其余13家为训练样本。网络的训练和检验都通过Python来完成。通过整理可以得到一个17×13的矩阵，为取消各指标之间的数量级差别，从而最大程度降低预测误差，将原始数据归一化处理。归一化处理后训练模型的输入值如表3所示，检测模型的输入值如表4所示。
对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
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对于已经训练完成的BP网络模型，训练输入值对建立的BP网络进行检测，输出结果如表5所示：
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
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官方网址：
相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
根据检测结果，检验输出和期望输出值非常接近，准确率达到了100%，两者数据误差满足误差要求。因此，建立的BP神经网络模型有较好的风险评估能力，可用来对网贷行业进行监测，达到风险预警的目的。
六、研究结果
构建一个科学有效的网贷平台风险预警模型，可以快速对网贷平台进行初步排查，尽早识别和预警高风险网贷平台，已采取风险防范和化解措施。传统的数理模型大多通过数理统计、逻辑回归等方进行预测，这并不适用于网贷平台这一新型金融模式的风险预警上。另外传统模型也过度于依赖于历史官方统计数据，但是网贷平台相关法规的不完善，平台自身可以通过调整统计端口等方法肆意修改数据，从而造成预警模型的失灵。本文大量采用网络公开数据，这是网贷平台无力修改的，虽然不能直观的反应平台风险状况，但是数据本身的真实性反而能够保证预警模型的科学有效。另外，由于公开数据的获得无门槛，从而大大降低了模型使用难度。神经网络的优点就是反应数据之间非直观的复杂联系，因此本文大胆使用公开数据，该模型甚至可以成为普通民众对网贷平台的风险监测工具，若能得到大范围使用，必将倒逼网贷平台主动走向规范化正规化，让网贷平台主动走到监管的笼子里，从而让彻底杜绝大面积平台暴雷，实控人跑路，投资人上访的不良事件。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
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六、研究结果
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参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
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参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
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参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
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[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.
[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
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[2]王峥.我国互联网金融的风险分析及防范措施[J].时代金融,2014,（8）.
[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
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[3]曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].金融监管，2011（4）.
[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
[8]张玉梅. P2P小额网络贷款模式研究[J].生产力研究, 2010(12).
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[4]陈朝晖，张艳芳.基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究[J].福建商业高等专科学报，2011（2）.
[5]Tam K Y. Neural Network Models and the Prediction of Bank Bankruptcy [J]. Omega，1991(5).
[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
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[6]杨群华.我国互联网金融的特殊风险及防范研究 [J].金融科技时代,2013(7).
[7]郭莹莹.国内外金融危机预警模型述评[J].科学决策,2013（10）.
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相关问答：p2p信贷系统如何开发？明确自己的目标，搜集相关资料。建设P2P网络借贷平台的目标已经确定，我们则需要搜集相关的资料。例如：迪蒙p2p信贷平台建设，p2p信贷系统平台的用户需求，信贷系统平台的发展前景等等。搜集相关资料的目的是：1.规划网站：p2p信贷平台软件怎么开发制作，它可能包括什么内容。2.用户体验：了解用户需求，从用户的角度出发，体验度会比较好。制定p2p信贷平台程序开发计划。在这一阶段需要制定出整个p2p信贷平台开发所需要的人力、物力、费用以及时间等等，还需要制定出整个信贷平台程序的架构图，模块，数据库的制作等等。这一步比较重要，做好这一步可以事半功倍。根据计划，开始制作p2p信贷平台系统。前台页面设计，后台程序编程，数据库表格的设计等等。这些都需要一个开发技术团队合力完成。代码方面要认真，因为在p2p信贷平台系统开发制作中，每一个bug都可能会损失一笔不小的资金，每一个系统漏洞都可能引起黑客的攻击。所以，每一个p2p信贷平台开发公司内必须有一支强大的技术开发团队。这一步中，细心团结是最重要的。
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二、怎么从欧易提币
1.打开欧易（OKEX），点击页面右上方资产管理，选择提币，进入提币页面。
2.选择需要提币的币种，例如BTC，选择提币方式，可以选择链上提币或内部转账，然后点击下一步。
3.填写提币信息，输入提币地址和数量，点击下一步即可。
4.如果对方账户是欧易OKEx的注册账户或者合作交易所账户，可以选择内部转账的方式提币，点击收款平台旁边的下拉菜单，选择欧易OKEx或者其他合作交易平台，输入收款账户和数量，点击下一步即可。
注：内部转账无需手续费，快速到账。
三、易钱包安全吗
问题一：易钱包pos机会安全吗手机POS机要选择一清机器，这样才有保障
问题二：易钱包pos机是二清机吗？如果你购买的手机刷卡器没有支付牌照，那就不安全。如果有支付牌照，那就安全。道理很简单，手机刷卡器和第三方传统POS机是一样的，很多中小商务用第三方支付的POS机收单，你说违法吗？不违法，因为第三方有中国人民银行批准的第三方支付牌照。截至到2014年11月26日，具有中国人民银行发行的非金融机构支付牌照的第三方支付公司一共有269家，支付分为互联网支付、固定/移动电话支付、预付卡发行与受理、数字电视支付、银行卡收单等几种，其中具有银行卡收单牌照的一共有62家，其中全国收单牌照43家，地区性收单牌照19家。这个数据可以百度上搜索到。
一清机就是用户在刷卡之后资金经过已经取得第三方收单牌照的收单公司或者银联结算，二清机就是用户在刷卡之后资金不经过银联而是经过没有取得支付牌照的二清公司结算，这样资金就存在安全隐患。
很多用户会问，在购买之前怎么才能辨认是否是一清机，这里跟大家分享一下我的经验，你可以让商家提供给你一下已经刷卡提现成功的对账单或者短信提醒，你可以看到是哪个公司给你打款。例如是上海通联打款或者是银联打款，那么这个就是一清机。如果你看到小票上打款公司的名字是没有取得第三方收单资质的公司那么就是二清机。如何知道小票上的公司名字是不是有收单资质的公司可以到百度上查找，现在全国一共有269家公司取得了收单资质，但是取得了全国POS收单资质的第三方公司只有43家，这个数据可以在百度上搜到的。
再次建议用户从下面几个方面考虑是否购买手机POS机。 1手机刷卡器的硬件是否是新大陆生产；现在生产手机刷卡器的硬件公司比较出名的一共有3家，新大陆、艾创、BPPOS、深桑达、这三个公司最好的就是新大陆。我为什么要强调手机刷卡器的硬件生产厂家那？因为硬件设备和手机的兼容性还有刷卡灵敏度是息息相关的，假如手机刷卡器的硬件设备不达标，那么很多手机和刷卡器不兼容检测不到设备是用不了的，还有就是可能会出现刷卡的时候反应不灵敏，导致每次刷卡都不成功。 2刷卡是否有积分现在很多用户刷信用卡是为了积分，所以手机刷卡器是否有积分也是用户考虑的重要因素之一。 3商户是否会随机切换很多用户会刷自己的卡就会担心如果商户老是在同一家的话会不会被银行以封卡，所以商户是否会随机切换也是用户考虑是否购买的重要因素之一。
4 APP软件是否完善和稳定现在市场上的很多手机刷卡器品牌的APP设计的非常的不人性，在加之不稳定，经常会死机或者接受不到验证码或者查询不到相关信息等，这样严重影响用户的体验，我之前就用过上海优乐的APP，那真是非常的糟糕，都不知道用什么语言来形容这个APP的糟糕性。还用过一个联动通付的APP，这个就非常非常的棒，现在这个牌子我还在用，是用过的所有的手机刷卡器里最好的。
5到账是否及时这个是非常非常的重要。现在无论是一清机还是二清机都会出现到账延迟的情况，如果因为系统原因或者节假日原因偶尔延迟个一天到两天用户是可以接受的。但是有很多二清公司经常会出现延迟一周甚至半个月的时间，这样用户就非常担心资金的安全性了。即使是一清公司也会出现延迟到账的情况，所以一旦你的到账出现了延迟三天以上的情况建议千万不要用了。
6是否可以刷芯片卡 2015年末银联将取代磁条卡的使用，所以手机刷卡器是否能刷芯片卡是非常重要的因素。
7手续费的高低现在市场上的手机刷卡器的费率标准有很多，比较普遍的是0.5和35封顶，所以这两个费率也是很多用户能够接受的。
问题三：易钱包手机poS机安全吗还是使用有支付牌照的，比较好，网上很多很便宜，不安全，最好不要使用，。
问题四：手机POS机安全吗？ 30分手机POS机安全吗
1.移动手机POS机，是一种基于RF-SIM卡终端阅读器的全新金融交易技术。
2.阅读器终端机通过CDMA;GPRS;TCP/IP等方式与数据服务器连接，完成金融交易。
3.移动手机POS机，是专门针对智能移动终端研发的个人刷卡终端
4.可以在各种具备标准音频接口的Android、iOS系统的移动终端上使用。
5.配合移动设备中安装的钱袋宝应用程序，既可以实现余额查询、转账汇款、信用卡还款、话费充值等常规移动金融业务
问题五：易钱包是否合法 QQ钱包是合法的，你的隐私金钱==都会受到法律的保护
问题六：易钱包pos机正规吗二清机POS机危害：
二清POS机，是指经过二次清算的pos机。商户刷卡的资金经过银联或具有收单资质（获得央行颁发支付许可证）的机构没有直接清算到本人的银行卡，而是清算到他人的帐上，然后被汇到本人的银行卡上。为了避免执法机关的打击，有的二清POS机只能使用1-2个月，最多不超过3个月就会被停机，给用户造成很大损失！万一有一天资金出现问题了，先想想去哪里哭吧。
――天罡盛世科技有限公司解惑！
问题七：易钱包为什么不能当天提现那是你操作有误造成的~请重试
微信提现一般是24小时，请耐心等待
第一种：实时提现：申请之后，款项立刻到达提现银行账户。（实时提现只支持个人类型账户）
第二种：2小时快速提现：2小时款项立刻到达提现银行账户。
第三种：普通提现：分为个人用户和公司用户（注：申请提现之后，款项会被暂时冻结，请不用担心，这是因为微信支付需要把款项提交给银行处理，提现成功，款项即可解冻，到达您的银行账户。） 1、普通提现支持的银行：工行、农行、招行、建行、中行、交行、广发银行、光大银行、兴业银行、平安银行、浦发银行、民生银行、中信银行、上海银行、华夏银行、北京银行、宁波银行；普通提现资金1-3天内到账；
银行卡转到微信基本上是很快的，请查下银行卡转账记录，如果没有转成功，钱会退回到银行卡的。
问题八：易钱包刷卡机是一清机吗现在市场上手机刷卡器太多了，这个名字没有听到过，无法判断，可以按照以下方法判断是否是一清机： 1、最直截了当的方法：当拿到机子是直接刷一分钱，然后就打第三方支付公司客服电话，根据刷卡小票上的信息（终端号，商户编号，商户名称）问客服本机的结算费率是多少，如果比装机员说的低，那就可以说明这台机为二清机。 2、一般第三方支付都会给商户自己独立的后台的，直接登陆第三方支付公司的客户管理平台用自己的POS机信息登陆查看结算帐户是不是自己的帐户，结算费率，商户的基本信息是否是自己的。 3、一般二清机批机是很快很简单的，因为机子早已申请下来了，只是把终端号绑定就可以拿去用了，一般几分钟的事情就可以搞好的了，要的资料也是很简单一个是银行卡加身份证与本人的合影...
问题九：易钱包手机pos机商户质量可靠吗答复如下：
（1）多商户的POS机器是二清机器的概率极大，强烈建议慎用或停用；
（2）不要以为多商户可以养卡，一旦出事后资金没有保障；
（3）估计你用的是刷卡器吧，不是POS机；
问题十：易钱包pos机正规吗亲，根据你的描述，这家支付公司算是一清，属于第三方支付，到账基本都是上午10点左右，一直在用。
关于bp交易平台如何提现的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
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