数据挖掘揭示P2P网络借贷违约风险：实证分析与策略建议

网络借贷违约风险分析是当前互联网金融领域的重要议题。随着互联网与金融的深度融合，P2P网络借贷作为互联网金融的典型代表，因其便捷的支付方式和高效的服务流程，迅速在中国市场崛起。根据艾瑞咨询的数据，截止2017年，中国网络借贷规模已超过2万亿元，用户数量庞大，显示出行业的强劲增长势头。然而，这种繁荣背后隐藏着高风险，尤其是违约风险问题，据统计，当时网贷平台的坏账率已经明显高于传统金融机构。 P2P网络借贷的违约风险主要源于几个方面：首先，借款人无需提供传统金融机构所需的抵押物，这降低了违约成本，可能导致违约行为增多。其次，信息不对称使得投资者和平台难以准确评估借款人的信用状况，增加了风险。此外，数据挖掘技术的应用在此背景下显得尤为关键，因为它能够突破传统风险分析模型的局限，如对数据分布、序列关联性和噪声的严格假设，能够更有效地挖掘影响借款人违约的潜在因素。 许多国内外学者对此问题进行了深入研究，刘丽丽（2013）等人指出，信息不对称导致的评估困难加剧了违约风险。本文采用数据挖掘方法，不局限于特定的预设参数或假设条件，旨在通过分析借款人的详细信息，识别出可能影响违约行为的关键因素。这对于网贷平台优化风险管理策略以及投资者做出更为明智的投资决策具有实际意义，有助于提升整个行业的健康稳定发展。因此，深入理解并管理网络借贷违约风险，已经成为金融科技领域亟待解决的核心课题。