من المرجح أن تقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد أسعار المنتجات أعلى ، دون تدخل تنظيمي

أظهرت ورقة عمل جديدة من المكتب الوطني للأبحاث الاقتصادية في الولايات المتحدة أن استخدام الخوارزميات الآلية المتقدمة لتحديد الأسعار يزيد من احتمال ارتفاع الأسعار بشكل عام للمستهلكين ، دون تعرض أي من الشركات المتفيدة إلى اتهامات بالتحديد المتعمد للأسعار.

تؤكد الدراسة أن البائعين الذين يقومون بتحديث أسعارهم أكثر频繁ًا بناءً على بيانات المنافسين الممسوحة ، يقدمون أسعارًا منخفضة بشكل مستمر ، ولكن عندما يقوم منافسوهم بتحديث أنظمتهم إلى أنظمة مماثلة وقوية ، فإن السلوك الافتراضي لسوق الخوارزمية سيدفع الأسعار إلى أعلى – وأنها ، في الواقع ، فقط التكنولوجيا القديمة والأقل فعالية لتحديد الأسعار هي التي تمنع هذا التحول الآن.

وتشير التقرير أيضًا إلى أن التدخل الحكومي أو الفيدرالي قد يكون ضروريًا نظريًا لمنع الشركات من إطعام معلومات أسعار المنافسين بانتظام إلى خوارزميات تحديد الأسعار الخاصة بهم ، لصالح معلومات أكثر عمومية وأقل تحديثًا. ومع ذلك ، فإنها تدرك أن مثل هذا النظام سيكون صعبًا في التشريع والصيانة والإنفاذ.

على الرغم من أن طرق تطوير أنماط الأسعار لدى المتاجر الكبيرة عادة ما لا يتم الكشف عنها ، إلا أن باحثي NBER تمكنوا من تحديد إطارات تحديد الأسعار الخوارزمية من خلال دراسة كيفية استجابة المنافسين بسرعة لتحولات أسعار بعضهم البعض. ويشير الباحثون إلى أن هذه الظاهرة »غير متوافقة مع النموذج التجريبي القياسي لسلوك تحديد الأسعار المتزامن«.

تشير النتائج إلى أن عدم التماثل في تكنولوجيا تحديد الأسعار التي تستخدمها الشركات في قطاع معين يمكن أن يؤدي إلى أسعار أعلى بشكل موثوق به عبر البائعين:

‘[اللامتماثل في تكنولوجيا تحديد الأسعار يمكن أن يغير بشكل أساسي سلوك التوازن: إذا اعتمدت شركة تكنولوجيا فائقة ، يمكن للشركات الحصول على أسعار أعلى. إذا اعتمدت الشركات كلاهما خوارزميات عالية التردد ، يمكن دعم أسعار متعاونة دون استخدام استراتيجيات متعاونة تقليدية.’

التآمر السري في تحديد الأسعار

هذا يسمح بتحديد أسعار على طريقة الكارتل وتآمر غير صريح دون أي تعاون صريح أو قابل للاتهام بين الشركات المنافسة ، مما يفيد قطاع السوق (أو القطاع التجاري بشكل عام) على حساب المستهلك.

قام الباحثون بتمثيل استراتيجيات تحديد الأسعار «فوق المنافسة» ، حيث يفترض أن للبائعين وصول متساوي إلى التغيرات في أسعار المنافسين ، ووجدوا أنه حتى الأسعار «المنافسة بالكامل» يمكن دعمها بواسطة خوارزميات تستهدف أسعار المنافسين.

左，duopoly 分析，其中一个零售商具有比其他更快和更频繁的更新算法。 右，价格顶峰分析，其中零售商具有来自其他数据的等效高频率定价算法。 更高的价格是结果。 来源: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28860/w28860.pdf

يشير الباحثون إلى:

‘بهذا الشكل ، تتغير الخوارزميات بشكل أساسي لعبة تحديد الأسعار ، وتوفر وسيلة لزيادة الأسعار دون اللجوء إلى سلوك متعاون.’

يشير البحث السابق إلى أن الشركات لديها آليات تحديد الأسعار المتماثلة والمساوية. يكشف اكتشاف التقرير لمنظومات تحليلية فائقة التردد من قبل بعض البائعين عن هذا الافتراض ، وفتح الطريق لآثار सकارى على الأسعار التجزئة عندما يتوازن الموارد التحليلية للمنافسين.

المنهجية

أنشأ الباحثون قاعدة بيانات لأسعار الساعات لدواء الحساسية المتاحة بشكل مفتوح من أكبر خمسة متاجر عبر الإنترنت في الولايات المتحدة التي تبيع هذه الفئة من الأدوية ، على الرغم من أنهم يؤكدون أن المنافذ (المجهولة) التي تم دراستها لا تبيع فقط مجموعة أوسع من الأدوية ، ولكن أيضًا مجموعة أوسع من أنواع المنتجات.

نظرًا لأن POINTS والمخازن في المتاجر التي تبيع بالتجزئة ستؤثر على الرسوم والأسعار في المتاجر التي تُدخلها ، وبالنظر إلى الارتفاع الكبير في الشراء عبر الإنترنت خلال الـ 18 شهرًا الماضية ، تستخدم قاعدة البيانات أسعارًا عبر الإنترنت فقط ، والتي في معظم الحالات أسهل في التنقيح بشكل عفوي. تم جمع البيانات خلال عام وستة أشهر بين أبريل 2018 وأكتوبر 2020 ، مع احتواء مجموعة البيانات النهائية المُنَقَّحة على 3,606,956 نقطة بيانات حول الأسعار ، تغطي سبعة علامات تجارية من أدوية الحساسية – 59 منتجًا إجمالًا.

وجد الباحثون أدلة على نهج مختلف جدًا لتقنية الأسعار ، وتواتر متغير للغاية في التغييرات التفاعلية للأسعار ، بناءً على التقلبات في أسعار المنافسين. يبدو أن أحد المنافذ يغير الأسعار عدة مرات في ساعة واحدة ، بينما يبدو أن البعض الآخر قد اعتمد استراتيجية مدفوعة بالسكريبت ، حيث يتم إجراء تغييرات الأسعار في نفس الوقت كل يوم (أو في فترة زمنية أطول).

التأثير المُحسِّن لتكنولوجيا تحديد الأسعار «القديمة»

نتيجة هذا التحليل هي أن أي عدالة لا تزال موجودة في النظام يتم توفيرها بواسطة البائعين الأقل تقدمًا تكنولوجيًا ، الذين يغيرون أسعارهم أقل تكرارًا ، ويمثلون «سحبًا向 xuống» على الأسعار المتوسطة. وفقًا للتقرير ، يمكن أن تسهم العوامل التي يمكن أن تساهم في ذلك في الديون التقنية من جانب البائعين الذين لديهم أنظمة أقدم ، ويمكن أن يكون من الصعب تحديث أنظمة المخازن لاستيعاب سياسة أسعار أكثر تفاعلاً وتكرارًا.

تغيرات في تكرار إعادة التسعير بين البائعين الذين تم دراستهم. يبدو أن شركة “A” لديها أسرع وقت استجابة وأكثر دورانًا لبيانات المنافسين الممسوحة.

في الواقع ، يبدو أن «التكنولوجيا القديمة» هي التي تحتفظ بالأسعار بشكل نسبي.

من السهل فهم كيف يمكن للاعبين الجدد والأفضل تجهيزًا في ساحة تحديد الأسعار الخوارزمية أن يبدأوا في التخفيض وتقليل تأثير البطيئين ؛ أو أن عندما يتطابق معظم اللاعبين الرئيسيين في فئة معينة مع بعضهم البعض في «سباق التسلح» لتحديد الأسعار ، يمكن أن يحدث تصعيد الأسعار المتوقع في تقرير NBER.

التدخل الحكومي أو الفيدرالي

يخلص الباحثون إلى أن «التجارة الخالية من الاحتكاك» التي تمت في الأصل لتعمل كعامل كبح لأسعار المنافسين بين الشركات المنافسة في بداية ثورة التجارة الإلكترونية ، تهدد بشكل مباشر بالتكنولوجيا المتمكنة.

يخلصون إلى أن العلاجات صعبة: سيحتاج المشرعون إلى تقييد khả năng الشركات في جمع بيانات أسعار المنافسين ، أو تقييم تحول أوسع وأكثر طويلة الأمد في أسعار المنافسين ، مشابهة للطريقة التي تسعى إطار FLOC من جوجل إلى معالجة الغضب العام ضد التتبع المخصص من خلال إطلاق نظام مراقبة أكثر عمومية وأقل حدة.

منذ أن لا تتناسب هذه الإجراءات بسهولة في الإطارات التنظيمية الحالية ، يقر التقرير بأنها لا تتمتع فقط بصعوبة في إنفاذها ، ولكنها أيضًا صعبة جدًا في تحديدها وإطاراتها.

كما يطرح الباحثون إمكانية إلزام أنظمة تقييم الأسعار البديلة التي لا تعتبر التوازن التنافسي (الذي يفضل المستهلك أكثر من البائع) «عقابًا»؛ ومع ذلك ، فيما يتعلق بالاتجاهات التشريعية (ونظرًا للصعوبات الحتمية في صياغة وتنفيذ مثل هذه الأنظمة) ، قد تواجه هذه المقاربة تحديات شعبية وقانونية.