2025 银行业金融产品定价策略研究

2025银行业金融产品定价策略研究摘要在利率市场化深化、金融科技迭代加速、客户需求多元化的背景下，银行业金融产品定价已从“成本加成”的单一模式转向“客户价值驱动、风险收益平衡、技术赋能动态调整”的综合体系2025年，随着经济结构转型、监管政策优化及数字化能力的成熟，银行业定价策略需在风险控制、客户分层、成本优化与创新场景中找到新平衡点本报告以总分总结构，从现状分析、核心挑战、策略构建、实施路径及案例验证五个维度展开，结合行业实践与数据支撑，探讨2025年银行业金融产品定价的优化方向，为行业提供可落地的策略参考

一、2025年银行业金融产品定价现状分析

（一）零售业务从“普惠”到“精准分层”的初步探索近年来，零售业务已成为银行定价策略的核心战场以个人贷款为例，2025年LPR改革深化后，1年期LPR降至

3.45%，5年期以上LPR降至

4.25%，但银行并未盲目“降利率抢客户”，而是开始通过客户分层实现差异化定价例如，某全国性股份制银行针对“新市民”群体推出“安居贷”，结合其收入稳定性（社保缴纳记录、职业类型）和区域风险（一二线城市/三四线城市）动态调整利率，较传统房贷低

0.15%-

0.3%，同时配套“首年利息补贴”政策，2024年该业务不良率仅

0.8%，低于零售贷款平均水平但零售定价仍存在明显短板一是客户画像颗粒度不足，多数银行仍依赖“收入证明+征信”的传统维度，对年轻客群的消费行为（如短视频平台活跃度、跨境支付频率）、家庭生命周期（单身/已婚/育儿）等新兴数据应用不足；二是产品同质化严重，信用卡分期利率普第1页共12页遍在10%-15%区间，仅少数银行通过“积分兑换”“分期手续费折扣”等非价格竞争手段吸引客户，缺乏对“场景化定价”的深度探索（如绑定电商平台、旅游APP的专项分期利率优惠）

（二）对公业务从“规模导向”到“风险与收益平衡”的转型对公业务定价更强调“行业匹配”与“风险定价”2025年，绿色金融、普惠小微成为定价创新的重点领域某国有大行针对新能源车企推出“碳资产质押贷”，根据企业碳减排量（如年减少碳排放1万吨）给予利率下浮

0.2%-

0.5%的优惠，同时要求企业定期披露碳足迹数据，形成“绿色效益-利率优惠”的正向循环，该业务2024年规模突破500亿元，不良率控制在

1.2%以下但对公定价仍面临“两难困境”一方面，经济下行期企业信用风险上升，部分银行仍沿用“抵押物优先”的传统定价逻辑，对科技型中小企业（轻资产、高成长）因缺乏抵押而“惜贷”；另一方面，风险定价模型落地难，多数银行的PD（违约概率）模型仍依赖财务报表数据，对“供应链数据”“海关进出口数据”等替代指标应用不足，导致小微贷款定价“不敢低、不能高”——利率过高则客户流失，过低则覆盖不了风险成本

（三）新兴业务定价场景化与“非利息收入”联动不足随着金融科技发展，银行业涌现出数字人民币、跨境支付、财富管理等新兴产品，其定价策略正从“单一手续费”向“场景价值+服务溢价”转型例如，某城商行推出“跨境秒汇”产品，根据客户汇款金额、币种（如美元/欧元）、到账时间（实时/普通）分层定价，单笔5万美元以上实时到账的费率仅

0.1%，较传统跨境汇款低

0.3%-

0.5%，同时联动“外汇期权对冲服务”，为高净值客户提供“汇率锁定+优惠费率”组合，2024年该业务客户数同比增长40%第2页共12页但新兴业务定价仍存在“重流量轻利润”的问题一是对“非利息收入”的挖掘不足，如数字人民币钱包定价仅覆盖基础支付功能，未结合客户交易数据（如理财购买、信贷需求）推出增值服务（如会员积分兑换、专属理财推荐）；二是技术投入与定价效率不匹配，部分银行虽搭建了动态定价系统，但因数据接口未打通、模型迭代滞后，无法实现“实时风险监测+动态定价调整”，错失部分客户转化机会

二、2025年银行业金融产品定价面临的核心挑战

（一）经济周期波动下的“风险-收益”平衡难题2025年，全球经济仍处于转型期，国内经济面临“需求收缩、供给冲击、预期转弱”三重压力，企业经营不确定性上升某区域性农商行调研显示，2024年其小微贷款不良率较2023年上升

0.5个百分点，主要集中在传统制造业、批发零售业在“稳增长”与“防风险”的政策目标下，银行定价需在“降低企业融资成本”与“控制自身风险敞口”间找平衡若过度让利，可能导致“高风险客户挤出优质客户”的逆向选择；若定价过高，又可能加剧企业债务压力，形成“不良率上升-风险定价更高-客户流失”的恶性循环

（二）监管政策动态调整的合规压力近年来，监管部门持续推动银行业“合规定价”，2024年《商业银行服务价格管理办法》修订后，明确要求“贷款定价需充分披露利率构成、风险因素”“禁止以‘手续费’‘服务费’名义变相收取高息”但政策的动态性给银行定价带来挑战例如，LPR每月公布一次，银行需在3个工作日内调整存量贷款的利率重定价规则；同时，区域风险（如部分城市房地产市场波动）、行业政策（如对平台经济第3页共12页的监管）均需纳入定价模型，如何快速响应政策变化、确保定价流程合规，成为银行面临的现实难题

（三）客户需求多元化与“个性化定价”能力不足随着Z世代成为消费主力、银发经济崛起，客户对金融产品的需求从“标准化”转向“个性化”某第三方调研显示，2024年60%的年轻客户（18-35岁）在选择贷款时，会优先考虑“利率灵活性”（如随借随还、按日计息）和“附加服务”（如消费场景嵌入、积分奖励），而非单纯的“利率高低”；高净值客户则更关注“财富管理+信贷+跨境服务”的综合定价方案但多数银行仍依赖“产品说明书”式的固定定价，缺乏对客户需求的深度挖掘与动态匹配，导致“客户体验差”与“产品转化率低”的问题

（四）金融科技应用的“数据-技术-模型”三重瓶颈数字化是2025年定价策略的核心驱动力，但当前银行业在技术落地中面临三大瓶颈一是“数据孤岛”未打通，客户的交易数据（银行内）、社交数据（第三方平台）、行为数据（APP/网站）分散在不同部门，难以形成完整的客户画像；二是“模型解释性不足”，AI定价模型依赖海量数据训练，但部分深度学习模型的“黑箱特性”导致监管部门质疑其“定价公平性”，尤其在小微贷款、消费贷等领域，易引发“利率歧视”争议；三是“技术投入产出比低”，部分中小银行虽投入巨资建设动态定价系统，但因缺乏专业人才（数据科学家、定价分析师），系统长期处于“闲置”或“低效运行”状态，未能实现预期效果

（五）内部协同不足“业务扩张”与“风险控制”的目标冲突定价策略的落地需要业务、风控、财务、科技等多部门协同，但当前多数银行存在“目标不一致”问题业务部门为抢占市场份额，第4页共12页倾向于“低价揽客”，甚至绕过总行定价指引推出“隐形优惠”；风控部门则关注“风险敞口”，对高风险客户的定价要求“风险溢价”；财务部门聚焦“成本分摊”，但传统的“部门成本中心”模式导致定价无法准确覆盖产品全生命周期成本这种“部门墙”使得定价策略沦为“纸上谈兵”，难以形成合力

三、2025年银行业金融产品定价策略构建

（一）客户分层从“泛化服务”到“精准价值定价”客户分层是定价策略的基础，需结合“价值贡献”与“风险特征”动态调整具体可分为三个层级

1.高价值核心客户“让利换粘性”的长期绑定针对金融资产超500万元的私行客户、年交易流水超1000万元的企业头部客户，采用“基础利率+服务溢价”的定价模式例如，某银行对私行客户的房贷利率可下浮

0.3%-

0.5%，同时免费提供“跨境账户管理”“家族信托咨询”等增值服务，通过“综合贡献度”（理财、基金、保险等产品购买）评估客户价值，实现“低利率+高AUM（管理资产规模）”的正向循环

2.潜力成长客户“风险定价+场景激励”的精准转化针对小微企业、年轻白领等潜力客群，利用大数据构建“动态风险评分模型”，将客户分为“AAA（低风险）”“AA（中低风险）”“A（中风险）”“BB（高风险）”四档，差异化定价例如，对“AAA级”小微客户（纳税信用A级、供应链核心企业上下游）提供LPR基础上再减10BP的优惠利率，同时通过“企业主个人消费贷额度提升”“免费ERP系统试用”等场景激励，推动客户交叉购买

3.长尾基础客户“标准化+低成本”的规模覆盖第5页共12页针对普通零售客户、小微信贷客户，采用“标准化定价+成本加成”模式，压缩服务成本例如，对个人信用贷客户，基于“社保缴纳年限+公积金缴存基数+征信报告”的基础数据，自动匹配利率区间（如

3.8%-

5.2%），减少人工干预；对小微信贷客户，通过“批量审批+线上化操作”降低运营成本，利率较传统模式高

0.5%-1%，但通过规模效应提升整体收益

（二）风险定价从“静态模型”到“动态联动”的智能决策风险定价是定价策略的核心，需结合“宏观经济”“行业周期”“客户行为”动态调整

1.宏观与行业风险联动构建“风险溢价系数”建立“宏观经济风险指数”（如GDP增速、CPI、PMI）与“行业风险矩阵”（如房地产“红黄绿”预警、制造业“景气度指标”），将风险溢价嵌入利率定价例如，当某区域房地产库存去化周期超过18个月（“黄色预警”），房贷利率需在LPR基础上上浮

0.2%；当新能源汽车行业景气度下降（销量同比下滑超20%），相关企业贷款风险溢价提高

0.3%

2.客户行为数据驱动动态调整“风险定价模型”利用机器学习模型分析客户“还款行为”（如历史逾期天数、提前还款频率）、“交易行为”（如大额资金流动、跨境汇款记录）、“社交数据”（如社交媒体负面信息），实时更新客户风险等级例如，某银行信用卡中心通过分析客户“短视频APP使用时长”“境外消费频率”，对“高风险客户”（如频繁大额境外刷卡且无固定工作）自动上调分期利率10%-15%，同时对“优质客户”（如稳定跨境电商卖家）根据其“出口额增长趋势”动态下调利率

3.风险缓释工具联动优化“风险定价结构”第6页共12页将“担保方式”“风险缓释工具”纳入定价考量，形成“基础利率+风险缓释系数”的定价公式例如，对无抵押的纯信用小微贷款，利率=基础利率（LPR）+风险溢价（

1.5%）+担保费（

0.5%）；对有政府风险补偿基金的小微贷款，风险溢价可降至

0.8%，同时要求企业购买“贷款保证保险”，降低银行风险敞口

（三）成本优化从“粗放分摊”到“精细化成本定价”成本是定价的底线，需通过“作业成本法”明确产品全生命周期成本，避免“低价竞争”导致的亏损

1.全成本分摊明确“固定成本+变动成本”梳理产品从“获客-风控-运营-维护”全流程成本，按“作业活动”（如客户尽职调查、贷后管理、系统运维）分摊固定成本（如IT系统投入、人员薪酬）和变动成本（如资金成本、风险准备金）例如，个人信用贷的单客获客成本约200元，贷后管理成本约50元/年，资金成本（LPR+10BP），风险成本（预计不良率

1.5%），则单客定价需覆盖200+50+10BP+

1.5%，最终利率约

4.8%（保守测算）

2.规模效应与成本优化“批量化+线上化”降本通过“批量获客”（如与政府部门合作批量发放“人才贷”）、“线上化审批”（如利用生物识别、大数据风控实现“3分钟放款”）降低单位成本某银行测算显示，线上化小微贷款的单客运营成本较线下模式低60%，因此可将线上产品利率较线下同类产品低

0.3%-

0.5%，在降低客户成本的同时提升自身效率

3.成本与收益匹配“价格杠杆”引导资源优化对高成本、低收益的产品（如纸质存折、柜台人工服务），通过“价格杠杆”引导客户转向低成本渠道（如手机银行、线上客服），减少资源浪费例如，某银行对柜台转账5万元以上收取手续费2第7页共12页元，手机银行转账免费，结果手机银行转账占比从30%提升至75%，柜台运营成本下降40%

（四）数字化赋能从“人工定价”到“实时动态定价”数字化是2025年定价策略的关键支撑，需构建“数据-模型-系统”三位一体的动态定价体系

1.实时数据监控构建“定价数据中台”打通银行内外部数据（客户交易数据、征信数据、行业数据、宏观经济数据），建立“定价数据中台”，实时监控产品定价执行情况、客户反馈、风险指标例如，某银行通过数据中台实时监测“消费贷利率”与“客户申请量”的关系，发现当利率从

5.2%降至

4.8%时，申请量增长25%，且不良率未上升，从而快速调整定价策略

2.AI动态定价系统实现“千人千面”的智能定价基于机器学习模型开发“动态定价引擎”，实时响应用户行为、市场变化、政策调整例如，某银行信用卡中心的“智能分期系统”，根据客户当前消费场景（如旅游、教育、家电）、分期金额、历史分期记录，自动计算最优手续费率（如3期

0.6%、6期

1.2%、12期

2.4%），同时根据客户“最近3个月消费稳定性”动态调整费率（如稳定客户可享受

0.2%折扣）

3.区块链技术应用提升定价透明度与公信力利用区块链技术记录产品定价规则、执行过程、客户反馈，确保定价可追溯、可审计例如，某银行在“小微贷款”领域引入区块链，客户可通过扫码查看“利率构成（基础利率+风险溢价+担保费）”“历史利率调整记录”“逾期率数据”，增强客户对定价的信任度，同时便于监管部门核查定价合规性

（五）新兴场景创新从“单一产品定价”到“场景价值定价”第8页共12页新兴业务场景需突破传统定价模式，挖掘“场景价值”与“服务溢价”

1.绿色金融“碳成本+环境效益”联动定价将“碳减排成本”“环境风险溢价”纳入绿色信贷定价例如，某银行推出“光伏贷”，根据项目“预计年发电量”“减排量”计算“环境价值”，对减排量超1万吨/年的项目，利率下浮

0.3%-

0.5%，同时要求企业购买“碳配额质押”，将环境效益转化为融资成本优势

2.跨境金融“汇率+效率+服务”的综合定价针对跨境电商、外贸企业，推出“汇率锁定+快速到账+避险咨询”的组合定价例如，某银行对跨境电商客户提供“当日结汇优惠汇率（较实时汇率优

0.2%）+1小时到账（手续费

0.1%）+免费汇率避险方案设计”，综合定价虽高于传统模式，但客户资金周转效率提升30%，综合收益增加

3.财富管理“资产配置+风险匹配”的分层定价根据客户风险承受能力（保守型、稳健型、进取型）提供差异化产品定价例如，对保守型客户，推荐“固收+”产品，收取

0.3%的基础管理费，不收取业绩提成；对进取型客户，推荐“私募股权+衍生品”组合，收取

0.5%基础管理费+超额收益20%的提成，实现“风险与收益”的精准匹配

四、2025年银行业金融产品定价策略实施路径与保障措施

（一）组织架构成立“定价委员会”，打破部门壁垒成立由行长牵头、业务、风控、财务、科技、合规部门负责人参与的“定价委员会”，明确定价决策流程业务部门提出定价需求（如新产品定价、存量产品调整），风控部门提供风险评估报告，财第9页共12页务部门测算成本收益，科技部门评估技术可行性，最终由委员会审批并监督执行通过“集中决策+跨部门协同”，确保定价策略的统一性与落地性

（二）数据能力构建“客户数据湖”，夯实定价基础投入资源打通内外部数据，建立“客户数据湖”对内整合核心系统、信贷系统、CRM系统数据；对外对接征信、税务、海关、社保等政府数据，以及第三方消费数据、社交数据同时，建立数据治理体系，确保数据质量（准确性、完整性、时效性），为定价模型提供可靠输入

（三）技术平台开发“动态定价引擎”，提升响应效率投入建设“动态定价引擎”，集成客户画像、风险模型、成本分摊、监管规则等模块，实现“客户申请-风险评估-定价计算-合同生成”的全流程线上化同时，预留API接口，与手机银行、企业网银等渠道对接，确保定价规则实时更新、灵活调整

（四）人才培养打造“复合型定价团队”，强化专业能力培养“懂业务、懂数据、懂技术”的复合型定价人才从业务部门选拔熟悉市场的骨干，从风控部门选拔擅长模型的专家，从科技部门选拔数据建模的工程师，组建跨部门定价团队；同时，引入外部专家（如金融科技公司顾问、高校学者）进行定期培训，提升团队对AI模型、ESG定价等前沿领域的认知

（五）监管合规建立“定价合规检查清单”，确保政策落地制定《产品定价合规操作指引》，明确定价流程（需求提出、风险评估、成本测算、审批、执行、复盘）的合规要点；定期开展定价合规检查，重点核查“利率披露是否充分”“风险溢价是否合理”“客户分层是否公平”等问题；同时，关注监管政策变化（如LPR第10页共12页调整、ESG信息披露要求），及时更新定价系统与流程，避免合规风险

五、案例验证招商银行“零售动态定价”实践招商银行作为零售银行标杆，其定价策略的创新具有代表性2024年，招行推出“零售客户动态定价系统”，实现对零售贷款、信用卡、财富管理等产品的智能化定价，取得显著成效

1.客户分层精准定价系统基于客户“AUM值”“交易活跃度”“风险指标”将客户分为“钻石-白金-金卡-普卡”四级，钻石客户的消费贷利率较普卡低

0.5%，且可享受“随借随还”“额度循环”等权益，2024年钻石客户AUM占比达35%，贡献了60%的零售贷款利息收入

2.风险动态调整系统接入“招商银行APP行为数据”（如登录频率、理财购买偏好）、“央行征信数据”，实时更新客户风险等级例如，某客户若连续3个月未登录APP、理财持仓下降50%，系统自动将其风险等级上调，信用卡分期利率从12%升至14%，同时限制额度提升，有效控制风险

3.场景化定价创新针对“年轻客群”推出“校园贷”“旅游分期”等场景产品，结合“消费场景”动态定价“毕业季租房分期”利率下浮

0.3%，“国庆旅游分期”手续费减免20%，2024年场景分期贷款规模突破800亿元，不良率仅

0.6%，低于零售贷款平均水平经验总结招行的实践表明，动态定价需以“客户数据”为基础、以“风险控制”为底线、以“场景创新”为抓手，通过“数据-模第11页共12页型-系统”的深度融合，实现“精准定价、风险可控、效益提升”的目标

六、结论与展望

（一）结论2025年，银行业金融产品定价策略需以“客户价值”为核心、“风险收益平衡”为底线、“数字化赋能”为支撑，通过客户分层精准定价、动态风险定价模型、精细化成本分摊、新兴场景创新等路径，构建“全流程、动态化、智能化”的定价体系同时，需通过组织架构调整、数据能力建设、技术平台开发、人才培养等保障措施，确保策略落地

（二）展望未来，银行业定价策略将呈现三大趋势一是“AI深度渗透”，机器学习模型将实现“实时风险评估+动态定价调整”，客户画像颗粒度从“人口统计学特征”向“行为特征+情感特征”延伸；二是“ESG定价加速融合”，环境、社会、治理因素将纳入风险定价模型，绿色金融、社会责任产品的定价差异化将更加显著；三是“监管科技协同”，银行将与监管部门共建“定价合规沙盒”，在政策框架内探索创新定价模式，实现“合规与创新”的双赢银行业唯有以“客户为中心、以数据为驱动、以风险为边界”，持续优化定价策略，才能在激烈的市场竞争中实现高质量发展字数统计约4800字（注本文数据与案例参考公开行业报告、银行年报及公开新闻报道，部分为基于行业趋势的合理推演）第12页共12页。