面向消费信贷动态定价的离线深度强化学习
机器学习
2022-03-08 v1 风险管理
机器学习
摘要
我们引入一种利用离线深度强化学习近期进展的消费信贷定价方法。该方法依赖静态数据集，且无需对需求的函数形式作任何假设。利用真实与合成的消费信贷申请数据，我们证明所采用的保守 Q 学习(conservative Q-Learning)算法能够在不进行任何在线交互或价格实验的情况下，学习到有效的个性化定价策略。
引用
@article{arxiv.2203.03003,
title = {Offline Deep Reinforcement Learning for Dynamic Pricing of Consumer Credit},
author = {Raad Khraishi and Ramin Okhrati},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.03003},
year = {2022}
}