ИИ, скорее всего, будет устанавливать более высокие цены на продукты без вмешательства регулирующих органов

Новая рабочая тезисная работа Национального бюро экономических исследований США обнаружила, что возросшее использование сложных автоматизированных алгоритмов ценообразования с большей вероятностью приведет к повышению цен для потребителей, не подвергая при этом выгоду компаний обвинениям в сговоре по ценообразованию.

Исследование утверждает, что розничные продавцы, которые чаще обновляют цены на основе данных своих конкурентов, последовательно предлагают самые низкие цены, но как только их конкуренты обновляют свои системы до аналогично мощных, поведение алгоритмического рынка будет толкать цены вверх – и что, по сути, только “старые” и менее эффективные технологии ценообразования сдерживают это движение на данный момент.

Отчет далее предполагает, что государственное или федеральное вмешательство может быть теоретически необходимо для предотвращения того, чтобы компании подвергали частую информацию о ценах конкурентов своим алгоритмам ценообразования, в пользу более общей и менее часто обновляемой информации. Однако он признает, что такая система будет трудна для законодательного оформления, поддержания и обеспечения.

Хотя методы, с помощью которых крупные розничные продавцы разрабатывают модели ценообразования, обычно не разглашаются, исследователи НБЭИ смогли выявить алгоритмические рамки ценообразования, изучая, как быстро конкуренты на отдельном рынке реагируют на изменения цен друг друга. Исследователи отмечают, что это явление “не соответствует стандартной эмпирической модели одновременного поведения при установлении цен”.

Результаты исследования показывают, что асимметрия технологий ценообразования, используемых компаниями в любой отрасли, может привести к надежно более высоким ценам у поставщиков:

‘Асимметрия в технологии ценообразования может фундаментально изменить поведение равновесия: если одна фирма принимает более совершенную технологию, обе фирмы могут получить более высокие цены. Если обе фирмы принимают алгоритмы высокой частоты, цены, установленные картелем, могут быть поддержаны без использования традиционных картельных стратегий.’

Тактический сговор по ценообразованию

Это фактически позволяет устанавливать цены, подобные картельным, и неявный сговор без какого-либо явного или обвиняемого сотрудничества между конкурирующими компаниями, что выгодно для рыночного сегмента (или розничного сектора в целом) в ущерб потребителю.

Исследователи смоделировали стратегии “сверхконкурентного” ценообразования, когда розничные продавцы теоретически имеют равный доступ к изменениям цен конкурентов, и обнаружили, что даже “полностью картельные” цены могут быть поддержаны алгоритмами, нацеленными на цены конкурентов.

Слева, анализ дуополии, где один розничный продавец имеет более быструю и частую обновляющуюся систему, чем другой. Справа, анализ апогея цен, где розничные продавцы имеют эквивалентные, высокочастотные алгоритмы ценообразования, полученные из данных о ценах друг друга. Более высокие цены являются результатом. Источник: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28860/w28860.pdf

Исследователи отмечают:

‘Таким образом, алгоритмы фундаментально меняют игру ценообразования, предоставляя средство для повышения цен без обращения к картельному поведению.’

Ранее проведенные исследования алгоритмического сговора предполагали, что компании имеют симметричные и равные механизмы ценообразования. Открытие в отчете “супераналитических” высокочастотных систем у некоторых розничных продавцов нарушает это предположение, открывая путь для активного восходящего эффекта на розничные цены, когда аналитические ресурсы конкурентов достигают одинакового уровня.

Методы

Исследователи создали базу данных часовых цен для свободно доступных аллергических препаратов из пяти крупнейших онлайн-розничных продавцов США, хотя они подчеркивают, что (анонимизированные) точки продаж, которые они изучали, не только продают гораздо более широкий спектр лекарств, но и более широкий спектр типов продуктов.

Поскольку физические магазины будут влиять на накладные расходы и ценообразование в магазинах, и учитывая огромный рост онлайн-покупок за последние восемнадцать месяцев, база данных использует только онлайн-цены, которые в большинстве случаев легче пересматривать ad hoc. Данные были собраны в течение полутора лет между апрелем 2018 года и октябрем 2020 года, и окончательный очищенный набор данных содержал 3 606 956 точек данных о ценообразовании, охватывающих семь брендов аллергических препаратов – 59 продуктов в общей сложности.

Исследователи обнаружили доказательства очень разных подходов к технологии ценообразования и высоко вариативных частот реактивных изменений цен на основе колебаний цен конкурентов. Одна из точек продаж, кажется, изменяет цены несколько раз в течение часа, в то время как другие, по-видимому, приняли скриптовую стратегию, при которой изменения цен осуществляются в одно и то же время каждый день (или с более длинным интервалом).

Смягчающий эффект “старых” технологий ценообразования

Результат этого анализа заключается в том, что любая справедливость, все еще присутствующая в системе, обеспечивается менее технологически развитыми розничными продавцами, которые изменяют цены реже, и которые представляют собой “понижающую силу” среднего ценообразования. Согласно отчету, факторы, которые могут способствовать этому, включают технический долг у розничных продавцов со старыми системами и потенциальную трудность обновления систем учета запасов для реализации более реактивного и высокочастотного ценообразования.

Вариации частоты переприценивания среди изучаемых розничных продавцов. Компания ‘А’ кажется имеет самый быстрый отклик и наиболее интенсивный оборот данных о ценах конкурентов.

По сути, это “старая” технология, которая, кажется, поддерживает цены относительно стабильными.

Проектируя вперед, легко понять, как новые и лучше оснащенные игроки в алгоритмическом розничном пространстве ценообразования могут начать снижать и ухудшать влияние более медленных; или же, когда достаточно крупных игроков в любой категории имеют сопоставимые системы ценообразования, повышение цен, предсказанное отчетом НБЭИ, может вступить в силу.

Государственное или федеральное вмешательство

Исследователи заключили, что “бесшовная коммерция”, первоначально предназначенная для сдерживания цен между конкурирующими фирмами в начале электронной коммерции, напрямую угрожается технологиями, облегчающими это.

Они заключили, что средства правовой защиты сложны: политикам необходимо ограничить способность фирм получать частую информацию о ценах конкурентов или оценивать более широкую и долгосрочную тенденцию изменений цен конкурентов, аналогично тому, как рамки FLOC от Google стремятся решить общественное недовольство персонализированным отслеживанием, вводя более общую и менее детальную систему мониторинга.

Поскольку такие меры не вписываются легко в существующие антимонопольные и регулирующие рамки, статья признает, что они не только трудны для обеспечения, но и довольно сложны для параметризации и определения.

Исследователи также выдвинули возможность введения альтернативных систем оценки цен, которые не рассматривают конкурентное равновесие (которое отдает предпочтение потребителю над поставщиком) как “наказание”; однако, с точки зрения законодательных тенденций (и несмотря на неизбежные трудности в разработке и развертывании таких систем), этот подход может столкнуться с популярными и правовыми проблемами.