من المرجح أن تؤدي الأسعار التي تحددها الذكاء الاصطناعي إلى أسعار أعلى للproducts، دون تدخل تنظيمي

وجدت ورقة عمل جديدة من المكتب الوطني الأمريكي لأبحاث الاقتصاد أن زيادة استخدام خوارزميات التسعير الآلي المتقدمة من المرجح أن تؤدي إلى أسعار أعلى بشكل عام للمستهلكين، دون كشف أي من الشركات التي تتمتع بالمنافع عن اتهامات بتحديد الأسعار.

يُدّعي البحث البحث أن البائعين الذين يقومون بتحديث أسعارهم بشكل متكرر بناءً على بيانات المنافسين المنهوبة يُقدمون بشكل متسق أسعارًا أقل، ولكن بمجرد أن يقوم منافسوهم بتحديث أنظمة مماثلة، فإن السلوك الافتراضي لسوق الخوارزمية سيؤدي إلى رفع الأسعار – وأنها، في الواقع، لا توجد إلا التكنولوجيا القديمة والأقل فعالية لتحديد الأسعار التي تقف في طريق هذا الحراك، للوقت الحالي.

ويُشير التقرير أيضًا إلى أن التدخل الحكومي أو الاتحادي قد يكون ضروريًا نظريًا لمنع الشركات من إطعام معلومات أسعار المنافسين بشكل متكرر إلى خوارزميات التسعير الخاصة بهم، لصالح معلومات أكثر عمومية وأقل تكرارًا. ومع ذلك، فإنها تُقر بأن نظامًا كهذا سيكون صعبًا في التشريع والصيانة والتنفيذ.

على الرغم من أن الطرق التي تطور بها المتاجر الكبرى أنماطًا للأسعار عادةً ما لا يتم الكشف عنها، إلا أن باحثي NBER كانوا قادرين على تحديد إطارات التسعير الخوارزمية من خلال دراسة كيفية استجابة المنافسين في سوق منفصل لتغيرات الأسعار. ويشير الباحثون إلى أن هذه الظاهرة “غير متوافقة مع النموذج التجريبي القياسي لسلوك تحديد الأسعار المتزامن“.

تُشير النتائج إلى أن عدم تناسق تكنولوجيا التسعير التي تستخدمها الشركات في قطاع معين يمكن أن يؤدي إلى أسعار أعلى بشكل موثوق به عبر البائعين:

‘[التناسق في تكنولوجيا التسعير يمكن أن يغير بشكل جوهري سلوك التوازن: إذا採ت شركة تكنولوجيا متفوقة، فيمكن للشركتين الحصول على أسعار أعلى. إذا採تا كلاهما خوارزميات بتردد عال، يمكن دعم أسعار متآمرة دون استخدام استراتيجيات متآمرة تقليدية.’

تآمر الأسعار الضمني

هذا يسمح بتسعير على غرار الكارتل وتآمر ضمني دون أي تعاون صريح أو قابل للاتهام بين الشركات المنافسة، مما يفيد قطاع السوق (أو قطاع التجزئة بشكل عام) على حساب المستهلك.

قام الباحثون بتمثيل استراتيجيات التسعير “فوق المنافسة“، حيث يفترض أن للتجزئات وصول متساوٍ إلى التغيرات في أسعار المنافسين، ووجدوا أنه حتى الأسعار “المتآمرة بالكامل” يمكن دعمها بواسطة خوارزميات تستهدف أسعار المنافسين.

Left, an analysis of a duopoly where one retailer has a faster and more frequent updating algorithm than the other. Right, an analysis of price apogee where retailers have equivalent, high-frequency pricing algorithms derived from pricing scraped from the other’s data. Higher prices are the result. Source: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28860/w28860.pdf

يشير الباحثون إلى:

‘بهذه الطريقة، تتغير الخوارزميات بشكل جوهري لعبة التسعير، وتوفر وسيلة لرفع الأسعار دون اللجوء إلى سلوك متآمر.’

كانت التحقيقات السابقة حول التآمر الخوارزمي تعمل تحت افتراض أن الشركات لديها آليات تسعير متساوية ومتماثلة. يُشكل كشف التقرير عن أنظمة تحليلية عالية التردد “فوق التحليلية” على parte من بعض التجزئات هذا الافتراض، وفتح الطريق لتأثير نشط صعودي على أسعار التجزئة عندما يتحسن موارد التحليل الخاصة بالمنافسين.

الطرق

أنشأ الباحثون قاعدة بيانات لأسعار الساعات لادوية الحساسية المتاحة علنًا من أكبر خمسة تجار إلكترونيين في الولايات المتحدة الذين يبيعون هذه الفئة من الأدوية، على الرغم من أنهم يشددون على أن المنافذ (النامية) التي تم دراستها لا تبيع فقط مجموعة أوسع من الأدوية، ولكن مجموعة أوسع من أنواع المنتجات.

نظرًا للطريقة التي تؤثر بها المنافذ الحجرية على الرسوم العامة والأسعار في المحلات التي تُشغل، وعلى الرغم من الارتفاع الكبير في الشراء عبر الإنترنت خلال الأثني عشر شهرًا الماضية، فإن قاعدة البيانات تستخدم أسعارًا عبر الإنترنت فقط، والتي في معظم الحالات أسهل في التنقيح بشكل عفوي. تم جمع البيانات خلال عام ونصف العام بين أبريل 2018 و أكتوبر 2020، مع احتواء مجموعة البيانات النهائية المُنظمة على 3,606,956 نقطة بيانات حول التسعير، تغطي سبعة علامات تجارية لادوية الحساسية – 59 منتجًا إجمالًا.

وجد الباحثون أدلة على نهج مختلف جدًا للتكنولوجيا التسعيرية، وتغيرات متباينة في التردد في التغيرات التفاعلية للأسعار، بناءً على تقلبات أسعار المنافسين. يبدو أن أحد المنافذ يغير الأسعار عدة مرات في ساعة واحدة، في حين يبدو أن البعض الآخر採ى استراتيجية مدفوعة بالبرامج النصية، حيث يتم إجراء التغيرات في الأسعار في نفس الوقت كل يوم (أو في فترة أطول).

التأثير المُحسن لتكنولوجيا التسعير “القديمة”

النتيجة النهائية لهذه التحليل هي أن أي عدالة لا تزال موجودة في النظام يتم توفيرها من قبل التجزئات الأقل تقدمًا تكنولوجيًا، والتي تغير أسعارها أقل تكرارًا، وتُمثل “سحبًا向 xuống” على التسعير المتوسط. وفقًا للتقرير، يمكن أن تساهم العوامل التي يمكن أن تساهم في ذلك في الديون الفنية من parte التجزئات ذات الأنظمة القديمة، ويمكن أن يكون صعوبة تحديث أنظمة الجرد لتسعير أكثر تفاعليًا وتكرارًا.

Variations in re-pricing frequency among the retailers studied. Company ‘A’ seems to have the fastest response time and most intense turnover for scraped data about competitor prices.

نظرًا لذلك، يبدو أن التكنولوجيا “القديمة” هي التي تُحافظ على استقرار الأسعار بشكل نسبي.

من السهل أن نفهم كيف يمكن للاعبين الجدد والأفضل تجهيزًا في مساحة التسعير الخوارزمي للبيع بالتجزئة أن يبدأوا في تقديم خصومات وتدهور تأثير الأبطأ منهم؛ أو أن عندما يكون هناك عدد كافٍ من اللاعبين الرئيسيين في أي فئة معينة قد توازنوا في “سباق التسعير”، يمكن أن يحدث تصاعد الأسعار كما تنبأ به تقرير NBER.

التدخل الحكومي أو الاتحادي

يُخلص الباحثون إلى أن “التجارة الخالية من الاحتكاك” التي كانت تُقصد في الأصل أن تعمل كعامل كبح على الأسعار بين الشركات المنافسة في بداية ثورة التجارة الإلكترونية تُهدد بشكل مباشر من قبل التكنولوجيا المُكملة.

يُشيرون إلى أن العلاجات صعبة: سيحتاج المشرعون إلى تقييد khảية الشركات لمنع بيانات أسعار المنافسين، أو تقييم تحول أوسع وأطول أمد في أسعار المنافسين، مشابهًا للطريقة التي يُحاول فيها إطار FLOC من جوجل معالجة الغضب العام ضد التتبع المُشخص عن طريق إطلاق نظام رصد أكثر عمومية وأقل حبيبية.

نظرًا لأن هذه الإجراءات لا تناسب بشكل سهل الإطارات التنظيمية والمنافسة الحالية، يُقر التقرير بأنها لا تُشكل فقط صعوبة في التنفيذ، ولكنها أيضًا صعبة في التكوين والإطار.

يشير الباحثون أيضًا إلى إمكانية إلزام أنظمة تقييم أسعار بديلة لا تعتبر التوازن التنافسي (الذي يفضل المستهلك على البائع) “عقابًا”؛ ومع ذلك، من حيث الاتجاهات التشريعية (ونظرًا للصعوبات التي لا مفر منها في صياغة وتنفيذ هذه الأنظمة)، يمكن أن تواجه هذه المقاربة تحديات شعبية وقانونية.