Umělá inteligence pravděpodobně zvýší ceny produktů bez regulatorního zásahu

Nová pracovní studie americké Národní ekonomické výzkumné rady (NBER) zjistila, že zvýšené používání sofistikovaných automatizovaných algoritmů pro stanovení cen pravděpodobně povede k vyššímu cenám pro spotřebitele, aniž by společnosti, které z toho profitují, byly obviněny z manipulace s cenami.

Výzkum ukazuje, že maloobchodníci, kteří aktualizují své ceny nejčastěji na základě údajů o cenách svých konkurentů, nabízejí nejčastěji nejnižší ceny, ale jakmile jejich rivalové aktualizují své systémy na stejně výkonné, defaultní chování algoritmického trhu bude tlačit ceny nahoru – a že vlastně pouze “starší” a méně účinné technologie pro srovnávání cen brání tomuto pohybu, alespoň prozatím.

Zpráva dále naznačuje, že státní nebo federální zásah by mohl teoreticky být nezbytný, aby společnosti nekrmit své algoritmy pro stanovení cen častými informacemi o cenách konkurentů, ale místo toho by měly používat obecnější a méně často aktualizované informace. Nicméně připouští, že takový systém by byl obtížný na legislativní, údržbové a vynucovací úrovni.

Přestože metody, kterými velcí maloobchodníci vyvíjejí cenové vzorce, jsou obvykle utajené, výzkumníci z NBER byli schopni identifikovat algoritmické rámce pro stanovení cen tím, že studovali, jak rychle se konkurenti v konkrétním trhu reagují na změny cen. Výzkumníci pozorují, že toto jev je ‘neslučitelné se standardním empirickým modelem simultánního chování při stanovení cen’.

Zjištění naznačují, že asymetrie technologického nasazení, kterou společnosti v daném odvětví používají, může vést k spolehlivě vyšším cenám u prodejců:

‘[A]symetrie v technologii cen může fundamentálně změnit chování rovnováhy: pokud jedna společnost přijme lepší technologii, obě společnosti mohou získat vyšší ceny. Pokud obě společnosti přijmou algoritmy s vysokou frekvencí, koluzivní ceny mohou být podporovány bez použití tradičních koluzivních strategií.’

Tacitní cena koluzivní

Toto efektivní umožňuje kartelové ceny a tacitní koluzi bez explicitní nebo obviněné spolupráce mezi konkurenčními společnostmi, prospěch trhu (nebo maloobchodního sektoru obecně) na úkor spotřebitele.

Výzkumníci modelovali ‘suprakonkurenční’ strategie pro stanovení cen, kde maloobchodníci teoreticky mají rovný přístup ke změnám cen konkurentů, a zjistili, že i ‘plně koluzivní’ ceny mohou být podporovány algoritmy, které cílí na ceny konkurentů.

Vlevo, analýza duopolu, kde má jeden maloobchodník rychlejší a častěji aktualizovaný algoritmus než druhý. Vpravo, analýza cenového maxima, kde mají maloobchodníci ekvivalentní algoritmy s vysokou frekvencí odvozené z cenových údajů konkurentů. Vyšší ceny jsou výsledkem. Zdroj: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28860/w28860.pdf

Výzkumníci pozorují:

‘Tímto způsobem algoritmy fundamentálně mění hru cen, poskytujíce prostředky ke zvýšení cen bez uchýlení se ke koluzivnímu chování.’

Předchozí výzkumy algoritmické koluzivní předpokládaly, že společnosti mají symetrické a rovné mechanismy pro stanovení cen. Zjištění zprávy o ‘superanalytických’ systémech s vysokou frekvencí u některých maloobchodníků ruší toto předpoklad, otvírající cestu pro aktivní účinek na maloobchodní ceny, když analytické zdroje konkurentů dosáhnou stejné úrovně.

Metody

Výzkumníci vytvořili databázi hodinových cen pro volně dostupné alergické léky od pěti největších online maloobchodníků v USA, které prodávají tuto kategorii léků, ačkoli zdůrazňují, že (anonymizované) prodejny studované nejen prodávají mnohem širší řadu léků, ale i širší řadu typů produktů.

Vzhledem k tomu, že kamenné prodejny ovlivňují režijní náklady a ceny v prodejnách (a s ohledem na masivní růst online nákupů za posledních osm měsíců), databáze využívá pouze online ceny, které jsou ve většině případů snazší aktualizovat ad hoc. Data byla shromážděna během jednoho a půl roku mezi dubnem 2018 a říjnem 2020, s konečným vyčištěným datasetem obsahujícím 3 606 956 datových bodů o cenách, pokrývajících sedm značek alergických léků – 59 produktů celkem.

Výzkumníci našli důkazy o velmi odlišných přístupech k technologii cen a vysoce variabilních frekvencích reaktivních změn cen na základě fluktuací cen konkurentů. Jedna z prodejen mění ceny několikrát za hodinu, zatímco jiné zdají se, že přijaly skriptem řízenou strategii, kde se změny cen provádějí ve stejnou dobu každý den (nebo v delším intervalu).

Ameliorační účinek ‘starých’ technologií pro stanovení cen

Výsledkem této analýzy je, že jakákoli spravedlnost, která je dosud v systému přítomna, je poskytována méně technologicky pokročilými maloobchodníky, kteří mění své ceny méně často, a kteří představují ‘dolní tlak’ na průměrné ceny. Podle zprávy mohou přispět k tomu faktory, jako je technický dluh u maloobchodníků se staršími systémy, a potenciční obtížnost aktualizace systémů pro správu zásob, aby se přizpůsobily více reaktivní a častěji aktualizované cenové politice.

Variace v frekvenci přepočítávání cen mezi prodejnami studovanými. Společnost ‘A’ zdá se, že má nejrychlejší reakční čas a nejintenzivnější obrat pro přepočítávaná data o cenách konkurentů.

De facto je to ‘stará’ technologie, která zdá se, že udržuje ceny relativně stabilní.

Při projekci do budoucna je snadné pochopit, jak novější a lépe vybavení hráči v algoritmickém maloobchodním prostoru mohou začít snižovat a oslabovat vliv pomalejších; nebo že když dostatek hlavních hráčů v některé kategorii má vyrovnány své ceny v ‘cenové válce’, cena eskalace předpovězená zprávou NBER může nastat.

Státní nebo federální zásah

Výzkumníci uzavírají, že ‘bezproblémový obchod’ původně určený k fungování jako omezující účinek na ceny mezi konkurenčními společnostmi na počátku e-commerce revoluce je přímo ohrožen technologiemi, které umožňují.

Závěr naznačuje, že nápravy jsou obtížné: politici by museli omezit schopnost firem shromažďovat údaje o cenách konkurentů, nebo else vyhodnotit širší a dlouhodobější posun v cenách konkurentů, podobně jako to dělá framework FLOC od Googlu, který se snaží řešit veřejnou nelibost vůči personalizovanému sledování tím, že zavádí více obecný a méně granulární monitorovací systém.

Pokud takové opatření nejsou snadno začlenitelná do stávajících antimonopolních a regulačních rámců, zpráva připouští, že jsou nejen obtížně vynutitelná, ale také velmi obtížně parametrizovatelná a rámcovatelná.

Výzkumníci také naznačují možnost nařízení alternativních systémů pro hodnocení cen, které nepovažují rovnovážnou konkurenci (která upřednostňuje spotřebitele nad prodejcem) za ‘trest’; nicméně, z hlediska legislativních trendů (a přes nevyhnutelné obtíže při formulaci a nasazení takových systémů), tento přístup by mohl čelit populárním a právním výzvám.