AI će vjerojatno povećati cijene proizvoda, bez intervencije regulatora

Novi radni dokument američkog Nacionalnog ureda za ekonomska istraživanja otkrio je da će povećana upotreba sofisticiranih automatiziranih algoritama za određivanje cijena vjerojatnije dovesti do viših cijena za sve potrošače, a da pritom nijedna tvrtka koja ima koristi ne bude izložena optužbama za namještanje cijena.

Korištenje električnih romobila ističe istraživanje tvrdi da trgovci na malo koji najčešće ažuriraju svoje cijene, na temelju prikupljenih podataka svojih konkurenata, dosljedno nude najniže cijene, ali da nakon što njihovi konkurenti ažuriraju na slično moćne sustave, zadano ponašanje algoritamskog tržišta će povisiti cijene – i to , zapravo, samo 'starije' i manje učinkovite tehnologije usklađivanja cijena trenutno koče ovaj pokret.

Izvješće dalje sugerira da bi državna ili savezna intervencija teoretski mogla biti potrebna kako bi se spriječilo da tvrtke u svoje algoritme za određivanje cijena unose česte informacije o cijenama konkurenata, u korist generaliziranijih i rjeđe ažuriranih informacija. Međutim, priznaje da bi takav sustav bilo teško zakonski propisati, održavati i provoditi.

Iako se metode po kojima veliki trgovci na malo razvijaju obrasce cijena obično ne otkrivaju, istraživači NBER-a uspjeli su identificirati algoritamske okvire cijena proučavajući koliko brzo konkurenti na diskretnom tržištu reagiraju na međusobne promjene cijena. Istraživači primjećuju da je ovaj fenomen 'nedosljedno standardnom empirijskom modelu ponašanja pri istovremenom određivanju cijena'.

Nalazi sugeriraju da asimetrija primjene tehnologije koju koriste tvrtke u bilo kojem sektoru može dovesti do pouzdano viših cijena među dobavljačima:

'[A]simetrija u tehnologiji određivanja cijena može fundamentalno promijeniti ponašanje ravnoteže: ako jedna tvrtka usvoji superiornu tehnologiju, obje tvrtke mogu postići više cijene. Ako obje tvrtke usvoje visokofrekventne algoritme, tajne cijene mogu se podržati bez upotrebe tradicionalnih tajnih strategija.'

Prešutno dogovaranje cijena

To učinkovito omogućuje kartelsko određivanje cijena i prešutno dogovaranje bez ikakve eksplicitne ili optužne suradnje između suparničkih tvrtki, što pogoduje tržišnom segmentu (ili maloprodajnom sektoru općenito) na štetu potrošača.

Istraživači su modelirali 'nadkonkurentne' strategije određivanja cijena, gdje trgovci na malo teoretski imaju jednak pristup promjenama cijena konkurenata, i otkrili da čak i 'potpuno tajne' cijene mogu biti podržane algoritmima koji ciljaju na cijene konkurenata.

Lijevo, analiza duopola u kojem jedan trgovac ima brži i češći algoritam ažuriranja od drugog. Točno, analiza cijena je vrhunac gdje trgovci na malo imaju ekvivalentne, visokofrekventne algoritme za određivanje cijena izvedene iz određivanja cijena iz podataka onog drugog. Rezultat su više cijene.  Izvor: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28860/w28860.pdf

Istraživači primjećuju:

'Na ovaj način algoritmi iz temelja mijenjaju igru ​​cijena, pružajući sredstva za povećanje cijena bez pribjegavanja tajnom dosluhu.'

Prethodne istrage algoritamskih tajnih dogovora djelovale su pod pretpostavkom da tvrtke imaju simetrične i jednake mehanizme za određivanje cijena. Otkriće izvješća o 'super analitičkim' visokofrekventnim sustavima od strane nekih trgovaca na malo ruši ovu pretpostavku, otvarajući put aktivnom uzlaznom učinku na maloprodajne cijene kako analitički resursi konkurenata rastu.

Metode

Istraživači su generirali bazu podataka o cijenama po satu za otvoreno dostupne lijekove protiv alergije od pet najvećih američkih internetskih trgovaca koji prodaju tu kategoriju lijekova, iako naglašavaju da (anonimizirana) prodajna mjesta koja su proučavana ne samo da prodaju daleko širi raspon lijekova, već i širi raspon vrsta proizvoda.

Zbog načina na koji će fizička prodajna mjesta utjecati na režijske troškove i cijene u trgovinama za pristup (i s obzirom na golem porast kupnje putem interneta u posljednjih osamnaest mjeseci), baza podataka koristi samo cijene na mreži, koje su u većini slučajeva lakše revidirati ad hoc. Podaci su prikupljani tijekom jedne i pol godine između travnja 2018. i listopada 2020., s konačnim pročišćenim skupom podataka koji je sadržavao 3,606,956 podatkovnih točaka o cijenama, pokrivajući sedam robnih marki lijekova protiv alergije – ukupno 59 proizvoda.

Istraživači su pronašli dokaze o vrlo različitim pristupima tehnologiji određivanja cijena i visoko varijabilnim učestalostima reaktivnih promjena cijena, na temelju fluktuacija cijena konkurenata. Čini se da jedno od prodajnih mjesta mijenja cijene više puta unutar jednog sata, dok su druga izgleda usvojila strategiju vođenu skriptama, gdje se promjene cijena vrše u isto vrijeme svaki dan (ili u duljem intervalu).

Poboljšavajući učinak 'starih' tehnologija određivanja cijena

Rezultat ove analize je da pravednost koja je još prisutna u sustavu osiguravaju manje tehnološki napredni trgovci na malo, koji rjeđe mijenjaju svoje cijene i koji predstavljaju 'povlačenje prema dolje' u odnosu na prosječne cijene. Prema izvješću, čimbenici koji mogu pridonijeti tome uključuju tehnički dug trgovaca sa starijim sustavima i očekivane poteškoće s ažuriranjem sustava inventara zaliha kako bi se prilagodila reaktivnijoj i češćoj politici određivanja cijena.

Varijacije u učestalosti ponovnog određivanja cijena među proučavanim trgovcima. Čini se da tvrtka 'A' ima najbrže vrijeme odgovora i najintenzivniji promet za prikupljene podatke o cijenama konkurenata.

Zapravo, čini se da "stara" tehnologija održava cijene relativno stabilnima.

Gledajući naprijed, lako je razumjeti kako bi noviji i bolje opremljeni igrači u maloprodajnom prostoru algoritamskog određivanja cijena mogli početi odbacivati ​​i degradirati utjecaj onih sporijih; ili pak da kada se dovoljno glavnih igrača u bilo kojoj kategoriji međusobno poklopi u cjenovnoj 'trci u naoružanju', eskalacija cijena predviđena izvješćem NBER-a može stupiti na snagu.

Državna ili federalna intervencija

Istraživači zaključuju da je "trgovina bez trenja" koja je izvorno namjeravala djelovati kao ograničavajući učinak na cijene između konkurentskih tvrtki na početku revolucije e-trgovine izravno ugrožena tehnologijama koje omogućuju.

Oni zaključuju da su lijekovi izazovni: kreatori politike trebali bi ograničiti sposobnost tvrtki da prikupljaju podatke o cijenama konkurenata ili pak procijeniti širi i dugoročniji pomak u konkurentskim cijenama, slično načinu na koji Googleov okvir FLOC nastoji riješiti javno ogorčenje protiv personaliziranog praćenja inauguracijom općenitijeg i manje granularnog sustava praćenja.

Budući da se takve mjere ne uklapaju lako u postojeće antimonopolske i regulatorne okvire, rad priznaje da ih je ne samo teško provesti, već ih je i prilično teško parametrizirati i uokviriti.

Istraživači također postavljaju mogućnost nametanja alternativnih sustava procjene cijena koji ne smatraju konkurentsku ravnotežu (koja daje prednost potrošaču iznad prodavača) kao 'kaznu'; međutim, u smislu zakonodavnih trendova (i bez obzira na neizbježne poteškoće u formuliranju i implementaciji takvih sustava), ovaj bi se pristup mogao suočiti s popularnim i pravnim izazovima.