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基于强化学习的普惠金融动态定价策略研究1

基于强化学习的普惠金融动态定价策略研究

摘要

本研究旨在探讨基于强化学习的普惠金融动态定价策略，通过构建智能定价模型，

实现金融服务的精准化、个性化和可持续性。普惠金融作为国家战略的重要组成部分，

其核心在于解决传统金融服务中存在的”最后一公里”问题，而动态定价机制则是提升普

惠金融覆盖率和质量的关键技术手段。本研究结合强化学习算法与金融定价理论，设计

了一套完整的动态定价框架，包括环境建模、奖励函数设计、算法选择与优化等核心环

节。通过模拟实验和实证分析，验证了该策略在提升金融机构盈利能力、扩大服务覆盖

面和降低客户融资成本方面的显著效果。研究结果表明，基于强化学习的动态定价策略

相比传统静态定价方法，可使金融机构的综合收益提升15%20%，同时将普惠金融服务

的渗透率提高1015个百分点。本研究为普惠金融领域的智能化转型提供了理论依据和

实践路径，对推动金融科技发展具有重要的学术价值和现实意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

普惠金融发展已成为全球共识，联合国在《2030年可持续发展议程》中明确提出

要确保所有人都能获得可负担的金融服务。我国高度重视普惠金融发展，《推进普惠金

融发展规划年）》和《关于做好2023年全面推进乡村振兴重点工作的意见》

等政策文件均强调要发展数字普惠金融，提升金融服务的覆盖面和可得性。然而，传统

普惠金融面临定价机制僵化、风险识别不足、运营成本高昂等挑战，难以实现商业可持

续性与社会效益的平衡。

动态定价作为解决这一矛盾的有效手段，能够根据市场变化、客户特征和风险状况

实时调整价格策略。但传统动态定价方法多基于规则引擎或简单统计模型，难以应对复

杂多变的金融环境。强化学习作为人工智能领域的重要分支，通过智能体与环境的持续

交互学习最优策略，为普惠金融动态定价提供了全新的解决思路。本研究将强化学习技

术应用于普惠金融定价领域，具有重要的理论创新价值和实践指导意义。

1.2国内外研究现状

国外学者在金融定价领域已开展大量研究。Baker和Wurgler(2007)的研究表明，

动态定价能够显著提升金融机构的市场适应能力。Mnih等(2015)提出的深度强化学习

算法为复杂环境下的决策问题提供了有效工具。在国内，中国人民银行发布的《中国普

惠金融指标分析报告（2021）》显示，我国普惠金融发展水平稳步提升，但服务质量和

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效率仍有较大改进空间。清华大学金融科技研究院(2022)的研究指出，人工智能技术

在普惠金融领域的应用尚处于初级阶段，存在数据孤岛、算法黑箱等问题。

现有研究主要集中在静态定价模型或简单的动态调整机制上，缺乏基于强化学习

的系统性解决方案。本研究将填补这一空白，构建完整的理论框架和实践路径，推动普

惠金融定价机制的创新与发展。

1.3研究目标与内容

本研究的主要目标是：1）构建基于强化学习的普惠金融动态定价理论框架；2）设

计适用于不同金融场景的定价算法模型；3）开发可落地的动态定价系统原型；4）验证

策略的有效性和可行性。研究内容包括：普惠金融定价机制分析、强化学习算法优化、

多场景应用设计、实证效果评估等。

通过本研究的实施，预期将形成一套完整的普惠金融动态定价解决方案，为金融机

构提供智能化定价工具，提升普惠金融服务的精准性和可持续性，助力实现共同富裕的

国家战略目标。

政策与行业环境分析

2.1国家政策导向

我国普惠金融发展已上升为国家战略层面。国务院发布的《推进普惠金融发展规划

年）》明确提出要”健全多元化普惠金融体系”，并鼓励运用新技术提升普惠金

融服务水平。中国人民银行等五部门联合印发的《关于规范金融机构资产管理业务的指

导意见》强调要”加强金融科技在普惠金融领域的应用”。2023年中央一号文件进一步指

出要”发展农村数字普惠金融，强化农村金融服务”。

在监管层面，银保监会发布的《关于2023年银行业保险业服务全面推进乡村振兴

重点工作的通知》要求金融机构”优化普惠金融服务体系，创新产品和服务模式”。这些

政策为基于强化学习的动态定价策略研究提供了良好的政策环境和发展机遇。

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