AI, visticamāk, noteiks augstākas cenas produktiem bez regulējuma iejaukšanās

Jaunajā ASV Nacionālā ekonomikas pētījumu biroja darba dokumentā ir konstatēts, ka sarežģītu automatizētu cenu noteikšanas algoritmu pastiprināta izmantošana, visticamāk, izraisīs augstākas cenas patērētājiem, nepakļaujot nevienu no ieguvējiem uzņēmumiem apsūdzībām par cenu noteikšanu.

Jūsu darbs IR Klientu apkalpošana pētniecība apgalvo, ka mazumtirgotāji, kas visbiežāk atjaunina cenas, pamatojoties uz konkurentu apkopotajiem datiem, konsekventi piedāvā viszemākās cenas, taču, tiklīdz viņu konkurenti atjauninās uz tikpat jaudīgām sistēmām, algoritmiskā tirgus noklusējuma darbība paaugstinās cenas — un ka , faktiski tikai “vecākās” un mazāk efektīvas cenu saskaņošanas tehnoloģijas pagaidām kavē šo kustību.

Ziņojumā arī norādīts, ka teorētiski varētu būt nepieciešama valsts vai federāla iejaukšanās, lai neļautu uzņēmumiem savos cenu noteikšanas algoritmos ievadīt biežu informāciju par konkurentu cenām, dodot priekšroku vispārīgākai un retāk atjauninātai informācijai. Tomēr tā atzīst, ka šādu sistēmu būtu grūti pieņemt, uzturēt un ieviest.

Lai gan metodes, ar kurām lielākie mazumtirgotāji izstrādā cenu noteikšanas modeļus, parasti netiek izpaustas, NBER pētnieki varēja noteikt algoritmiskās cenu noteikšanas sistēmas, pētot, cik ātri konkurenti atsevišķā tirgū reaģē viens uz otra cenu izmaiņām. Pētnieki novēro, ka šī parādība ir “neatbilst standarta empīriskajam vienlaicīgas cenu noteikšanas modelim”.

Rezultāti liecina, ka tehnoloģiju ieviešanas asimetrija, ko izmanto uzņēmumi jebkurā konkrētā nozarē, var izraisīt ticami augstākas cenas starp pārdevējiem:

“Simetrija cenu noteikšanas tehnoloģijā var būtiski mainīt līdzsvara uzvedību: ja viens uzņēmums pieņem augstākas tehnoloģijas, abi uzņēmumi var iegūt augstākas cenas. Ja abas firmas izmanto augstas frekvences algoritmus, slepenas cenas var atbalstīt, neizmantojot tradicionālās slepenās vienošanās stratēģijas.

Klusa cenu vienošanās

Tas efektīvi pieļauj karteļa veida cenu noteikšanu un klusuciešot slepenu vienošanos bez jebkādas nepārprotamas vai apsūdzamas sadarbības starp konkurējošiem uzņēmumiem, gūstot labumu tirgus segmentam (vai mazumtirdzniecības nozarei kopumā), kaitējot patērētājam.

Pētnieki modelēja “suprakonkurētspējīgas” cenu noteikšanas stratēģijas, kurās mazumtirgotājiem teorētiski ir vienlīdzīga piekļuve konkurentu cenu izmaiņām, un atklāja, ka pat “pilnībā slepenas” cenas var atbalstīt ar algoritmiem, kuru mērķauditorija ir konkurentu cenas.

Pa kreisi ir duopola analīze, kurā vienam mazumtirgotājam ir ātrāks un biežāks atjaunināšanas algoritms nekā otram. Pareizi, cenu apogeja analīze, kur mazumtirgotājiem ir līdzvērtīgi augstas frekvences cenu noteikšanas algoritmi, kas iegūti no cenu noteikšanas, kas iegūta no otras puses datiem. Rezultāts ir augstākas cenas.  Avots: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28860/w28860.pdf

Pētnieki novēro:

"Tādā veidā algoritmi būtiski maina cenu noteikšanas spēli, nodrošinot iespēju paaugstināt cenas, neizmantojot slepenas vienošanās."

Iepriekšējās algoritmiskās slepenās vienošanās izmeklēšanas tika veiktas, pieņemot, ka uzņēmumiem ir simetriski un vienādi cenu noteikšanas mehānismi. Ziņojumā atklātās "superanalītiskās" augstfrekvences sistēmas no dažu mazumtirgotāju puses izjauc šo pieņēmumu, paverot ceļu aktīvai mazumtirdzniecības cenu kāpuma ietekmei, jo konkurentu analītisko resursu līmenis palielinās.

Metodes

Pētnieki izveidoja datubāzi ar stundas cenām atklāti pieejamām alerģiskām zālēm no pieciem lielākajiem ASV tiešsaistes mazumtirgotājiem, kas pārdod šīs kategorijas zāles, lai gan viņi uzsver, ka pētītajās (anonimizētajās) tirdzniecības vietās tiek pārdots ne tikai daudz plašāks zāļu klāsts, bet arī plašāks. produktu veidu klāsts.

Tā kā tradicionālās tirdzniecības vietas ietekmēs pieskaitāmās izmaksas un cenas ieejamos veikalos (un ņemot vērā lielo tiešsaistes pirkumu pieaugumu pēdējo astoņpadsmit mēnešu laikā), datu bāzē tiek izmantotas tikai tiešsaistes cenas, kas vairumā gadījumu ir vieglākas. pārskatīt ad hoc. Dati tika vākti pusotra gada laikā no 2018. gada aprīļa līdz 2020. gada oktobrim, un galīgajā iztīrītajā datu kopā bija 3,606,956 59 XNUMX datu punkti par cenām, kas aptver septiņus alerģisko zāļu zīmolus – kopā XNUMX produktus.

Pētnieki atklāja pierādījumus par ļoti atšķirīgām pieejām cenu noteikšanas tehnoloģijām un ļoti mainīgām reaktīvo cenu izmaiņu biežumiem, pamatojoties uz konkurentu cenu svārstībām. Šķiet, ka viena no tirdzniecības vietām stundas laikā vairākas reizes maina cenas, savukārt citas, šķiet, ir pieņēmušas uz skriptu balstītu stratēģiju, kurā cenu izmaiņas tiek veiktas katru dienu vienā un tajā pašā laikā (vai ar ilgāku intervālu).

“Veco” cenu noteikšanas tehnoloģiju uzlabojošā ietekme

Šīs analīzes rezultāts ir tāds, ka jebkādu godīgumu, kas joprojām pastāv sistēmā, nodrošina tehnoloģiski mazāk attīstīti mazumtirgotāji, kuri retāk maina cenas un veido vidējo cenu noteikšanu. Saskaņā ar ziņojumu faktori, kas to var veicināt, ir tehniskie parādi mazumtirgotājiem ar vecākām sistēmām un iespējamās grūtības atjaunināt krājumu uzskaites sistēmas, lai pielāgotos reaktīvākai un biežākas cenu noteikšanas politikai.

Izpētīto mazumtirgotāju cenu maiņas biežuma atšķirības. Šķiet, ka uzņēmumam “A” ir ātrākais reakcijas laiks un visintensīvākais apgrozījums iegūtajiem datiem par konkurentu cenām.

Faktiski šķiet, ka “vecā” tehnoloģija saglabā cenas relatīvi stabilas.

Raugoties uz priekšu, ir viegli saprast, kā jaunāki un labāk aprīkoti spēlētāji algoritmiskās cenas mazumtirdzniecības telpā varētu sākt samazināt un degradēt lēnāko ietekmi; vai arī tad, kad pietiekami daudz no galvenajiem spēlētājiem kādā no kategorijām ir sakrituši viens ar otru cenu “bruņošanās sacīkstē”, NBER ziņojumā paredzētā cenu eskalācija var stāties spēkā.

Valsts vai federālā iejaukšanās

Pētnieki secina, ka e-komercijas revolūcijas sākumā “bezberzes komercija”, kas sākotnēji bija paredzēta kā ierobežojoša ietekme uz cenām starp konkurējošiem uzņēmumiem, ir tieši apdraudēta ar pamattehnoloģiju palīdzību.

Viņi secina, ka tiesiskās aizsardzības līdzekļi ir sarežģīti: politikas veidotājiem būtu jāierobežo uzņēmumu spēja iegūt konkurentu cenu datus vai arī jānovērtē plašākas un ilgāka termiņa izmaiņas konkurentu cenās, līdzīgi tam, kā Google FLOC sistēma cenšas novērstu sabiedrības nosodījumu pret personalizētu izsekošanu, ieviešot vispārīgāku un mazāk detalizētu uzraudzības sistēmu.

Tā kā šādi pasākumi nav viegli iekļaujami esošajos pretmonopola un normatīvajos regulējumos, dokumentā tiek atzīts, ka tos ir ne tikai grūti īstenot, bet arī diezgan grūti parametrizēt un ietvarot.

Pētnieki arī izvirza iespēju noteikt alternatīvas cenu novērtēšanas sistēmas, kas neuzskata konkurences līdzsvaru (kas dod priekšroku patērētājam pār pārdevēju) kā "sodu"; tomēr attiecībā uz likumdošanas tendencēm (un neskatoties uz neizbēgamajām grūtībām šādu sistēmu formulēšanā un ieviešanā), šī pieeja varētu saskarties ar populārām un juridiskām problēmām.