AI는 규제 개입 없이 제품 가격을 높일 가능성이 높습니다.

미국 국립 경제 연구국(National Bureau of Economic Research)의 새로운 작업 보고서에 따르면 정교한 자동 가격 책정 알고리즘의 사용이 증가하면 혜택을 받는 회사가 가격 담합 혐의에 노출되지 않으면서 소비자에게 전반적으로 더 높은 가격이 책정될 가능성이 더 높다는 사실이 밝혀졌습니다.

XNUMXD덴탈의 연구 경쟁업체의 스크랩한 데이터를 기반으로 가격을 가장 자주 업데이트하는 소매업체는 지속적으로 최저 가격을 제공하지만 경쟁업체가 유사하게 강력한 시스템으로 업데이트하면 알고리즘 시장의 기본 동작으로 인해 가격이 상승할 것이라고 주장합니다. 사실상 현재로서는 이러한 움직임을 억제하고 있는 것은 '오래된' 덜 효과적인 가격 매칭 기술뿐입니다.

이 보고서는 또한 기업이 보다 일반화되고 덜 자주 업데이트되는 정보를 위해 경쟁업체 가격 정보를 자체 가격 알고리즘에 자주 입력하는 것을 방지하기 위해 이론적으로 주 또는 연방 개입이 필요할 수 있다고 제안합니다. 그러나 그러한 시스템을 제정하고 유지하고 집행하기가 어렵다는 점을 인정합니다.

주요 소매업체가 가격 패턴을 개발하는 방법은 일반적으로 공개되지 않지만 NBER 연구원은 별개의 시장에서 경쟁업체가 서로의 가격 변동에 얼마나 빨리 반응하는지 연구함으로써 알고리즘 가격 책정 프레임워크를 식별할 수 있었습니다. 연구원들은 이러한 현상이 '동시 가격 설정 행동의 표준 실증 모델과 일치하지 않음'.

연구 결과는 특정 부문의 회사에서 사용하는 기술 배포의 비대칭성이 공급업체 전체에서 안정적으로 더 높은 가격으로 이어질 수 있음을 시사합니다.

가격 책정 기술의 대칭성은 균형 행동을 근본적으로 바꿀 수 있습니다. 한 회사가 우수한 기술을 채택하면 두 회사 모두 더 높은 가격을 얻을 수 있습니다. 두 회사 모두 고주파 알고리즘을 채택하면 전통적인 담합 전략을 사용하지 않고도 담합 가격을 지원할 수 있습니다.'

암묵적 가격 담합

이는 경쟁 회사 간의 명시적이거나 기소 가능한 협력 없이 카르텔 스타일의 가격 책정 및 암묵적 담합을 효과적으로 허용하여 시장 부문(또는 일반적으로 소매 부문)에 이익을 주고 소비자에게는 손해를 입힙니다.

연구진은 이론적으로 소매업체가 경쟁업체 가격 변동에 동등하게 접근할 수 있는 '초경쟁적' 가격 책정 전략을 모델링했으며 '완전 담합' 가격도 경쟁업체의 가격을 목표로 하는 알고리즘에 의해 지원될 수 있음을 발견했습니다.

왼쪽, 한 소매업체가 다른 소매업체보다 더 빠르고 더 자주 업데이트하는 알고리즘을 가지고 있는 듀오폴리에 대한 분석. 맞습니다. 소매업체가 다른 데이터에서 스크랩한 가격 책정에서 파생된 동등한 고주파 가격 책정 알고리즘을 보유하고 있는 가격 정점 분석입니다. 더 높은 가격이 그 결과입니다.  출처: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28860/w28860.pdf

연구원들은 다음을 관찰합니다.

'이러한 방식으로 알고리즘은 담합 행위에 의존하지 않고 가격을 인상할 수 있는 수단을 제공하여 가격 책정 게임을 근본적으로 변경합니다.'

알고리즘 공모에 대한 이전 조사는 기업이 대칭적이고 동등한 가격 설정 메커니즘을 가지고 있다는 가정하에 운영되었습니다. 일부 소매업체의 '슈퍼 분석' 고주파 시스템에 대한 보고서의 폭로는 이 가정을 뒤엎고 경쟁업체의 분석 자원이 레벨업함에 따라 소매 가격에 대한 능동적인 상승 효과의 길을 열었습니다.

행동 양식

연구자들은 해당 범주의 약을 판매하는 미국 최대 온라인 소매업체 XNUMX곳에서 공개적으로 이용 가능한 알레르기 약의 시간당 가격 데이터베이스를 생성했습니다. 제품 종류의 범위.

오프라인 매장이 워크인 매장의 간접비와 가격에 영향을 미치기 때문에(지난 2018개월 동안 온라인 구매가 크게 증가한 점을 감안할 때) 데이터베이스는 대부분의 경우 더 쉬운 온라인 가격만 사용합니다. 임시로 수정합니다. 이 데이터는 2020년 3,606,956월부터 59년 XNUMX월까지 XNUMX년 반 동안 수집되었으며, 최종 정리된 데이터 세트에는 가격에 대한 XNUMX개의 데이터 포인트가 포함되어 있으며 XNUMX개 브랜드의 알레르기 약물(총 XNUMX개 제품)을 포함합니다.

연구원들은 가격 책정 기술에 대한 매우 다른 접근 방식과 경쟁사의 가격 변동에 기반한 반응성 가격 변동의 매우 다양한 빈도에 대한 증거를 발견했습니다. 매장 중 하나는 한 시간 내에 여러 번 가격을 변경하는 것으로 보이며 다른 매장은 매일 같은 시간에(또는 더 긴 간격으로) 가격이 변경되는 스크립트 기반 전략을 채택한 것으로 보입니다.

'오래된' 가격 책정 기술의 개선 효과

이 분석의 결론은 시스템에 여전히 존재하는 모든 공정성은 가격을 덜 자주 변경하고 평균 가격의 '하향 드래그'를 나타내는 덜 기술적으로 진보된 소매업체에 의해 제공된다는 것입니다. 보고서에 따르면 이에 기여할 수 있는 요인에는 오래된 시스템을 사용하는 소매업체의 기술적 부채와 보다 반응적이고 빈도가 높은 가격 정책을 수용하기 위해 재고 재고 시스템을 업데이트하는 데 어려움이 있을 수 있다는 점 등이 포함됩니다.

연구 대상 소매업체 간의 가격 재조정 빈도의 차이. 'A'사는 경쟁사 가격에 대한 스크랩 데이터에 대해 가장 빠른 응답 시간과 가장 강력한 이직률을 보이는 것으로 보입니다.

사실상 가격을 상대적으로 안정적으로 유지하는 것처럼 보이는 것은 '오래된' 기술입니다.

앞으로 예측하면 알고리즘 가격 소매 공간에서 새롭고 더 나은 장비를 갖춘 플레이어가 느린 플레이어의 영향력을 할인하고 저하시키기 시작할 수 있는 방법을 쉽게 이해할 수 있습니다. 또는 하나의 범주에 있는 충분한 주요 플레이어가 가격 '군비 경쟁'에서 서로 일치할 때 NBER 보고서에서 예측한 가격 상승이 적용될 수 있습니다.

주 또는 연방 개입

연구원들은 원래 전자상거래 혁명 초기에 경쟁업체 간의 가격 억제 효과로 작동하도록 의도된 '마찰 없는 상거래'가 구현 기술에 의해 직접적으로 위협받고 있다고 결론지었습니다.

그들은 구제책이 어렵다고 결론지었습니다. 정책 입안자들은 Google의 FLOC 프레임워크가 추구하는 방식과 유사하게 경쟁업체의 가격 데이터를 스크랩하거나 경쟁업체 가격의 더 광범위하고 장기적인 변화를 평가하는 기업의 능력을 제한해야 합니다. 보다 일반화되고 덜 세분화된 모니터링 시스템을 시작하여 개인화된 추적에 대한 대중의 분노를 해결합니다.

이러한 조치는 기존 반독점 및 규제 프레임워크에 쉽게 들어맞지 않기 때문에 이 보고서는 시행하기 어려울 뿐만 아니라 매개변수화하고 틀을 잡기도 상당히 어렵다는 점을 인정합니다.

연구자들은 또한 경쟁적 균형(판매자보다 소비자에게 유리한)을 '처벌'로 간주하지 않는 대체 가격 평가 시스템을 의무화할 가능성을 가정합니다. 그러나 입법 경향 측면에서(그리고 그러한 시스템을 공식화하고 배포하는 데 있어 불가피한 어려움에도 불구하고) 이 접근 방식은 대중적이고 법적 문제에 직면할 수 있습니다.