P2P网贷模式一方面意味着技术上的创新,另一方面更是对借贷理念和方式革新。P2P网贷主要具有两个属性,第一是金融脱媒的属性,具体表现为平台不设资金池,仅作为信息中介撮合借贷双方。第二是普惠金融的属性,平台致力于服务中小企业和个人消费信贷,为银行业务覆盖不到的客户拓宽了融资渠道、降低了融资成本,能够实现为有金融需求的各个阶层提供适当、有效的金融服务。然而,由于网络借贷借款人来源广泛,信息披露严重不足,贷款人不能像传统借贷方式一样对借款人进行充分的背景调查,难以验证借款人所提供的信息的准确度,存在着信息不对称。目前我国P2P网贷平台对个人贷款产品的定价多是根据借款人上传的信息、资料得出借款人的信用评分,再映射到相应的信用等级中,进而确定借款人的利率。个人贷款产品的信用评价级别越低,贷款利率越高;反之,级别越高的贷款产品利率越低。但仅仅通过借款人上传的信息进行信用评估,很难鉴别其所提供的信息是否属实,存在骗贷的可能,从而也不能保证个人信贷产品被合理定价。在大数据时代,将多源信息融合的方法应用于P2P个人贷款信用评价中,意味着对现有方法的在技术上的创新。运用多源信息融合的创新技术,对挖掘数据所蕴含的深层次的价值、进一步对信息进行分析有着巨大的推进作用,以得到关于借款人更精确、完整和可靠的信息或推论;多源信息可以对原有信息起到补充和验证的作用,通过信息相互之间进行交叉印证,减少决策失误。本文首先对研究背景及意义进行了阐述。然后对P2P的概念、P2P网贷的国内外现状和P2P借贷个人信用风险评估现状进行了阐述和分析。在明确了解P2P个人贷款的概念及特点后,本文建立了基于层次分析法的个人信用评估模型,根据贷款人提交的个人信息对其进行信用打分,最终评定出借款人信用等级。之后本文运用多源信息融合的思想,将引入的第三方信息与客户原有信息进行融合。实现多源融合的操作,具体为,首先运用粒计算的方法将第三方信息进行信息粒化,再向原来的信用评估模型中不断加入第三方信息粒。最终,本文通过实证的方法得出多源信息融合的方法能够印证、检验和优化基于层次分析法的个人贷款信用评估模型的结论。