Las transacciones de préstamos entre particulares (P2P) se llevan a cabo cuando los prestamistas eligen a un prestatario y le prestan dinero. Es importante predecir si un prestatario puede reembolsar, ya que los prestamistas deben asumir el riesgo crediticio cuando el prestatario incumple, pero es difícil diseñar extractores de características con información muy compleja sobre los prestatarios y los productos de préstamos. En este documento, presentamos una arquitectura de red neuronal convolucional profunda (CNN) para predecir el reembolso en préstamos sociales P2P para extraer características automáticamente y mejorar el rendimiento.