Umělá inteligence pravděpodobně zvýší cenu produktů bez regulačních zásahů

Nový pracovní dokument amerického Národního úřadu pro ekonomický výzkum zjistil, že zvýšené používání sofistikovaných automatizovaných algoritmů cen pravděpodobně povede k vyšším cenám pro spotřebitele, aniž by byla kterákoli z přijímajících společností vystavena obvinění z určování cen.

Projekt výzkum tvrdí, že maloobchodníci, kteří aktualizují své ceny nejčastěji na základě seškrábaných údajů svých konkurentů, trvale nabízejí nejnižší ceny, ale jakmile jejich konkurenti přejdou na podobně výkonné systémy, výchozí chování algoritmického trhu vytlačí ceny nahoru – a to , ve skutečnosti jsou to pouze „starší“ a méně efektivní technologie přizpůsobení cen, které tento pohyb zatím brzdí.

Zpráva dále naznačuje, že státní nebo federální intervence může být teoreticky nezbytná, aby se zabránilo společnostem zavádět časté informace o cenách konkurentů do svých vlastních cenových algoritmů ve prospěch obecnějších a méně často aktualizovaných informací. Připouští však, že takový systém by bylo obtížné uzákonit, udržovat a vymáhat.

Ačkoli metody, kterými velcí maloobchodníci vyvíjejí cenové vzorce, obvykle nejsou zveřejněny, výzkumníci NBER byli schopni identifikovat algoritmické cenové rámce studiem toho, jak rychle konkurenti na diskrétním trhu reagují na vzájemné cenové změny. Výzkumníci pozorují, že tento jev je „v rozporu se standardním empirickým modelem simultánního chování při stanovování cen“.

Zjištění naznačují, že asymetrie zavádění technologií používaných společnostmi v jakémkoli konkrétním odvětví může vést ke spolehlivě vyšším cenám u různých prodejců:

„Symetrie cenové technologie může zásadně posunout rovnovážné chování: pokud jedna firma přijme lepší technologii, obě firmy mohou získat vyšší ceny. Pokud obě firmy přijmou vysokofrekvenční algoritmy, mohou být podporovány tajně dohodnuté ceny bez použití tradičních tajných strategií.“

Tichá tajná dohoda o ceně

To účinně umožňuje stanovování cen ve stylu kartelů a tiché tajné dohody bez jakékoli explicitní nebo obvinění spolupráce mezi konkurenčními společnostmi, což přináší prospěch segmentu trhu (nebo maloobchodnímu sektoru obecně) na úkor spotřebitele.

Výzkumníci modelovali „suprakonkurenční“ cenové strategie, kde mají maloobchodníci teoreticky stejný přístup ke změnám konkurenčních cen, a zjistili, že i „plně tajně dohodnuté“ ceny mohou být podporovány algoritmy, které cílí na ceny konkurentů.

Vlevo, analýza duopolu, kde jeden prodejce má rychlejší a častější aktualizační algoritmus než druhý. Správně, analýza apogea cen, kde maloobchodníci mají ekvivalentní, vysokofrekvenční cenové algoritmy odvozené z cen seškrábaných z dat toho druhého. Výsledkem jsou vyšší ceny.  Zdroj: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28860/w28860.pdf

Výzkumníci pozorují:

"Tímto způsobem algoritmy zásadně mění hru na stanovování cen a poskytují prostředky ke zvýšení cen, aniž by se uchylovaly k tajně dohodnutému chování."

Předchozí vyšetřování algoritmické tajné dohody fungovala za předpokladu, že společnosti mají symetrické a stejné mechanismy stanovování cen. Odhalení „superanalytických“ vysokofrekvenčních systémů na straně některých maloobchodníků ve zprávě tento předpoklad narušuje a otevírá cestu pro aktivní růst maloobchodních cen, protože analytické zdroje konkurentů se zvyšují.

Metody

Výzkumníci vytvořili databázi hodinových cen za otevřeně dostupné léky na alergii od pěti největších online prodejců v USA, kteří prodávají tuto kategorii léků, ačkoli zdůrazňují, že studované (anonymizované) prodejny nejenže prodávají mnohem širší sortiment léků, ale i širší řadu typů produktů.

Vzhledem k tomu, jak kamenné prodejny ovlivní režijní náklady a ceny v obchodech (a vzhledem k masivnímu nárůstu online nákupů za posledních osmnáct měsíců), databáze využívá pouze online ceny, které jsou ve většině případů jednodušší. revidovat ad hoc. Údaje byly shromažďovány po dobu jednoho a půl roku mezi dubnem 2018 a říjnem 2020, přičemž konečný vyčištěný soubor dat obsahoval 3,606,956 59 XNUMX datových bodů o cenách, pokrývajících sedm značek léků na alergii – celkem XNUMX produktů.

Výzkumníci nalezli důkazy o velmi odlišných přístupech k cenové technologii a vysoce variabilních frekvencích reaktivních cenových změn na základě kolísání cen konkurentů. Zdá se, že jedno z prodejen mění ceny několikrát během hodiny, zatímco jiné zřejmě přijaly strategii řízenou scénářem, kde se změny cen provádějí každý den ve stejnou dobu (nebo v delším intervalu).

Zlepšující účinek „starých“ cenových technologií

Výsledkem této analýzy je, že veškerá férovost, která je v systému stále přítomná, je zajišťována méně technologicky vyspělými maloobchodníky, kteří mění své ceny méně často a představují „tah dolů“ na průměrné ceny. Mezi faktory, které k tomu mohou přispět, patří podle zprávy technický dluh na straně maloobchodníků se staršími systémy a potenciální potíže s aktualizací systémů skladových zásob tak, aby vyhovovaly reaktivnější cenové politice s vyšší frekvencí.

Rozdíly ve frekvenci změn cen mezi zkoumanými maloobchodníky. Zdá se, že společnost „A“ má nejrychlejší dobu odezvy a nejintenzivnější obrat u seškrábaných údajů o cenách konkurence.

Ve skutečnosti se zdá, že je to „stará“ technologie, která udržuje ceny relativně stabilní.

Při pohledu kupředu je snadné pochopit, jak by mohli novější a lépe vybavení hráči v maloobchodním prostoru s algoritmickými cenami začít slevovat a degradovat vliv těch pomalejších; nebo že když se v cenovém „závodu ve zbrojení“ vyrovná dostatek hlavních hráčů v kterékoli kategorii, může se projevit eskalace cen předpovídaná zprávou NBER.

Státní nebo federální zásah

Výzkumníci došli k závěru, že „obchod bez tření“, který byl původně zamýšlen jako omezující účinek na ceny mezi konkurenčními firmami na počátku revoluce elektronického obchodu, je přímo ohrožený podpůrnými technologiemi.

Došli k závěru, že nápravná opatření jsou náročná: tvůrci politik by museli omezit schopnost firem sbírat údaje o cenách konkurentů nebo vyhodnotit širší a dlouhodobější posun v cenách konkurentů, podobným způsobem, jakým se snaží o dosažení rámce FLOC společnosti Google. řešit veřejný odpor proti personalizovanému sledování zavedením obecnějšího a méně podrobného monitorovacího systému.

Vzhledem k tomu, že taková opatření nezapadají snadno do existujících antimonopolních a regulačních rámců, dokument připouští, že je nejen obtížné je vynutit, ale také poměrně obtížně parametrizovat a formulovat.

Výzkumníci také předpokládají možnost nařídit alternativní systémy hodnocení cen, které nepovažují konkurenční rovnováhu (která zvýhodňuje spotřebitele před prodejcem) za „trest“; avšak z hlediska legislativních trendů (a bez ohledu na nevyhnutelné obtíže při formulování a zavádění takových systémů) by tento přístup mohl čelit populárním a právním problémům.