AI bo izdelke verjetno podražil višje, brez regulativnega posega

Nov delovni dokument ameriškega nacionalnega urada za ekonomske raziskave je pokazal, da bo večja uporaba sofisticiranih avtomatiziranih algoritmov za določanje cen verjetno privedla do višjih cen za potrošnike na vseh področjih, ne da bi katera koli podjetja, ki imajo koristi, izpostavila obtožbam določanja cen.

O Raziskave trdi, da trgovci na drobno, ki svoje cene najpogosteje posodabljajo na podlagi podatkov svojih konkurentov, dosledno ponujajo najnižje cene, a ko bodo njihovi tekmeci posodobili na podobno zmogljive sisteme, bo privzeto vedenje algoritemskega trga dvignilo cene – in to , dejansko so samo "starejše" in manj učinkovite tehnologije za usklajevanje cen tiste, ki trenutno zavirajo to gibanje.

Poročilo nadalje nakazuje, da bi lahko bila teoretično potrebna državna ali zvezna intervencija, da bi podjetjem preprečili, da bi v lastne algoritme za določanje cen vnašale pogoste informacije o cenah konkurentov v korist bolj posplošenih in manj pogosto posodobljenih informacij. Vendar pa priznava, da bi bilo tak sistem težko zakonsko urediti, vzdrževati in izvajati.

Čeprav metode, s katerimi glavni trgovci na drobno razvijajo vzorce oblikovanja cen, običajno niso razkrite, so raziskovalci NBER lahko prepoznali algoritemske cenovne okvire s preučevanjem, kako hitro se tekmeci na ločenem trgu odzivajo na spremembe cen drug drugega. Raziskovalci ugotavljajo, da je ta pojav "neskladno s standardnim empiričnim modelom hkratnega določanja cen".

Ugotovitve kažejo, da lahko asimetrija uvajanja tehnologije, ki jo uporabljajo podjetja v katerem koli sektorju, vodi do zanesljivo višjih cen med ponudniki:

„[A]simetrija v tehnologiji oblikovanja cen lahko bistveno spremeni ravnotežno vedenje: če eno podjetje sprejme vrhunsko tehnologijo, lahko obe podjetji dosežeta višje cene. Če obe podjetji sprejmeta visokofrekvenčne algoritme, je mogoče tajno dogovarjanje podpirati brez uporabe tradicionalnih tajnih strategij.«

Tiho dogovarjanje o cenah

To dejansko omogoča kartelno oblikovanje cen in tiho dogovarjanje brez izrecnega ali obtožnega sodelovanja med konkurenčnimi podjetji, kar koristi tržnemu segmentu (ali maloprodajnemu sektorju na splošno) v škodo potrošnika.

Raziskovalci so modelirali 'suprakonkurenčne' cenovne strategije, kjer imajo trgovci na drobno teoretično enak dostop do sprememb cen konkurentov, in ugotovili, da lahko celo 'popolnoma tajne' cene podpirajo algoritmi, ki ciljajo na cene tekmecev.

Levo analiza duopola, kjer ima en trgovec na drobno hitrejši in pogostejši algoritem posodabljanja kot drugi. Tako je, analiza cen na vrhuncu, kjer imajo trgovci na drobno enakovredne, visokofrekvenčne algoritme za določanje cen, izpeljane iz določanja cen, pobranih iz podatkov drugega. Posledica so višje cene.  Vir: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28860/w28860.pdf

Raziskovalci opažajo:

'Na ta način algoritmi bistveno spremenijo cenovno igro in zagotavljajo sredstva za zvišanje cen brez zatekanja k tajnemu dogovarjanju.'

Predhodne preiskave algoritemskega dogovarjanja so delovale ob predpostavki, da imajo podjetja simetrične in enake mehanizme za določanje cen. Razkritje poročila o 'super analitičnih' visokofrekvenčnih sistemih s strani nekaterih trgovcev na drobno ovrže to predpostavko in odpre pot aktivnemu navzgornemu učinku na maloprodajne cene, ko se analitični viri konkurentov dvignejo.

Metode

Raziskovalci so ustvarili zbirko podatkov o cenah na uro za odprto dostopna zdravila za alergije pri petih največjih spletnih trgovcih v ZDA, ki prodajajo to kategorijo zdravil, čeprav poudarjajo, da (anonimizirana) prodajna mesta, ki so jih preučevali, ne prodajajo le veliko širšega nabora zdravil, ampak tudi širše paleto vrst izdelkov.

Zaradi načina, na katerega bodo fizične prodajalne vplivale na režijske stroške in cene v trgovinah, ki jih lahko uporabljate (in glede na velik porast spletnega nakupovanja v zadnjih osemnajstih mesecih), baza podatkov uporablja samo spletne cene, ki so v večini primerov lažje revidirati ad hoc. Podatki so bili zbrani eno leto in pol med aprilom 2018 in oktobrom 2020, pri čemer je končni očiščen nabor podatkov vseboval 3,606,956 podatkovnih točk o cenah, ki so zajemale sedem blagovnih znamk zdravil za alergije – skupaj 59 izdelkov.

Raziskovalci so našli dokaze o zelo različnih pristopih k tehnologiji oblikovanja cen in zelo različnih frekvencah reaktivnih sprememb cen, ki temeljijo na nihanju cen konkurentov. Zdi se, da eno od prodajnih mest večkrat spremeni cene v eni uri, medtem ko se zdi, da so drugi sprejeli strategijo, ki temelji na skriptih, kjer se cene spreminjajo vsak dan ob istem času (ali v daljšem intervalu).

Izboljšalni učinek 'starih' tehnologij oblikovanja cen

Rezultat te analize je, da morebitno pravičnost, ki je še vedno prisotna v sistemu, zagotavljajo manj tehnološko napredni trgovci na drobno, ki redkeje spreminjajo svoje cene in ki predstavljajo „vleko navzdol“ za povprečne cene. V skladu s poročilom dejavniki, ki lahko prispevajo k temu, vključujejo tehnični dolg trgovcev na drobno s starejšimi sistemi in morebitne težave pri posodabljanju sistemov inventarja zalog, da bi se prilagodili bolj reaktivni in pogostejši cenovni politiki.

Razlike v pogostosti ponovnega oblikovanja cen med preučevanimi trgovci na drobno. Zdi se, da ima podjetje 'A' najhitrejši odzivni čas in najintenzivnejši promet za postrgane podatke o cenah konkurence.

Pravzaprav se zdi, da "stara" tehnologija ohranja cene razmeroma stabilne.

Če pogledamo naprej, je enostavno razumeti, kako bi lahko novejši in bolje opremljeni igralci v maloprodajnem prostoru z algoritemskimi cenami začeli popuščati in slabšati vpliv počasnejših; ali drugače, ko se bo dovolj glavnih igralcev v kateri koli kategoriji medsebojno ujemalo v cenovni »tekmi z oboroževanjem«, bo lahko prišlo do stopnjevanja cen, ki ga napoveduje poročilo NBER.

Državna ali zvezna intervencija

Raziskovalci sklepajo, da je "trgovina brez trenja", ki je bila prvotno namenjena delovanju kot omejevalni učinek na cene med konkurenčnimi podjetji na začetku revolucije e-trgovine, neposredno ogrožena s podpornimi tehnologijami.

Ugotavljajo, da so pravna sredstva zahtevna: oblikovalci politik bi morali omejiti zmožnost podjetij, da črpajo podatke o cenah tekmecev, ali pa oceniti širši in dolgoročnejši premik konkurenčnih cen, podobno kot si prizadeva Googlov okvir FLOC odpraviti ogorčenje javnosti proti prilagojenemu sledenju z uvedbo bolj splošnega in manj razdrobljenega sistema spremljanja.

Ker se takšni ukrepi ne ujemajo zlahka z obstoječimi protimonopolnimi in regulativnimi okviri, prispevek priznava, da jih ni le težko uveljaviti, ampak jih je tudi zelo težko parametrizirati in oblikovati.

Raziskovalci prav tako predvidevajo možnost uvedbe alternativnih sistemov vrednotenja cen, ki ne upoštevajo konkurenčnega ravnovesja (ki daje prednost potrošniku pred prodajalcem) kot "kazen"; vendar bi se ta pristop v smislu zakonodajnih trendov (in ne glede na neizogibne težave pri oblikovanju in uvajanju takih sistemov) lahko soočil s priljubljenimi in pravnimi izzivi.