2013年以来,互联网金融创新业务在中国蓬勃发展。这不仅推动了金融服务模式的改革,加快了价格市场化进程,而且对打破金融抑制、加快金融去中心化具有积极的作用。然而,在繁荣发展的背后,互联网金融使金融市场更加不稳定。眼下互联网金融机构提供的虚拟金融服务的生成和运营方式有两种:一是将传统金融机构的业务延伸到互联网,即电子金融和网络金融的舞台;二是创建纯线上金融服务,即大数据金融和人工智能金融阶段。这些阶段是渐进的过渡、整合和互动,三者之间没有明确的界限。根据巴塞尔银行有效监管的核心原则,分析了金融风险的成因,将金融风险系统地分为流动性风险、市场风险、信用风险、经营风险和法律风险。当然,互联网金融也有传统金融不具备的风险,如技术风险、数据风险、系统风险等。本文基于现有的研究方法,利用传统的金融风险识别和控制理论研究了互联网金融风险的特点,并做了以下研究工作:(1)基于信息不对称理论研究了贷款金额、利率、违约处罚、违约信息共享等关键因素对互联网金融信用风险的影响。分析借贷双方所具有的信用风险因素,并以A公司为例探讨其在多因素下存在的信用风险问题。(2)根据建立有序多分类Logistic模型,抽取A公司相应数据对存在的信用风险因素进行回归分析及验证,并通过R语言实现。(3)引入社交网络机制,从P2P平台借贷的事前、事中、事后三阶段来探讨其对缓释信用风险的有效性和可行性。并对缓解A公司的信用风险提出了意见和建议。