P2P网络借贷是互联网金融的典型代表,其发展对于互联网金融行业的影响巨大,同时P2P网络借贷在我国迅速发展的过程中始终面临着一系列风险问题,引起一些P2P网贷平台跑路、停业、提现困难等现象频出。目前,整个P2P网贷行业法律法规相继出台,但是在具体落实以及进一步完善之前,P2P网贷行业仍然存在一定的不安全因素,因此,如何对P2P网贷平台进行风险预警从而有效保障广大投资者利益依然很有必要。本文首先介绍了我国P2P网贷行业的发展阶段,分析了我国P2P网贷平台面临的主要风险,同时对目前我国在互联网金融风险预警方面的探索实践进行了介绍,引出对P2P网贷平台进行风险预警的重要性。其次,构建我国P2P网贷平台风险预警系统。结合指标的全面性、代表性和可得性原则,通过对P2P网贷平台主要风险的分析,构建了包括5个一级指标和30个二级指标的P2P网贷平台风险预警系统指标体系;然后分别选择基于Logistic回归、BP神经网络和SVM构建我国P2P网贷平台风险预警模型;为适应监管层适度监管、分类监管,提出了各模型风险预警区间划分标准。再次,对风险预警模型进行实证分析。运用主成分分析法对P2P网贷平台进行综合评价以确定样本集,对基于Logistic回归、BP神经网络和SVM构建的风险预警系统进行实证分析。研究结果表明,结合P2P网贷平台风险预警指标体系,运用BP神经网络、SVM构建的P2P网贷平台风险预警系统效果较好,警情判断与实际情况基本吻合。因此,可以使用本文构建的风险预警系统,基于BP神经网络或SVM对P2P网贷平台进行风险预警。最后,为更好地防范P2P网贷平台风险,本文提出了包括提高数据质量、优化预警方法在内的提升P2P网贷行业风险监测预警的对策,以及在政府和平台两个层面降低P2P网贷行业风险的建议。