АИ ће вероватно повећати цене производа, без регулаторне интервенције

Нови радни документ америчког Националног бироа за економска истраживања открио је да ће повећана употреба софистицираних аутоматизованих алгоритама за одређивање цена вероватно довести до виших цена широм света за потрошаче, без излагања ниједној од компанија које имају користи од оптужби за намештање цена.

истраживање тврди да трговци на мало који најчешће ажурирају своје цене, на основу прикупљених података својих конкурената, доследно нуде најниже цене, али да када се њихови ривали ажурирају на сличне моћне системе, подразумевано понашање алгоритамског тржишта ће подићи цене – и да , ефективно, само 'старије' и мање ефикасне технологије упаривања цена су те које задржавају ово кретање, за сада.

Извештај даље сугерише да би теоретски могла бити неопходна државна или савезна интервенција како би се спречило да компаније уносе информације о ценама честих конкурената у сопствене алгоритме цена, у корист генерализованијих и ређе ажурираних информација. Међутим, признаје да би такав систем било тешко донети, одржати и спровести.

Иако се методе помоћу којих велики трговци на мало развијају обрасце цена обично не откривају, истраживачи НБЕР-а су били у могућности да идентификују алгоритамске оквире за одређивање цена проучавајући колико брзо конкуренти на дискретном тржишту реагују на промене цена једни других. Истраживачи примећују да је овај феномен 'недоследно са стандардним емпиријским моделом понашања истовременог одређивања цена'.

Налази сугеришу да асиметрија примене технологије коју користе компаније у било ком одређеном сектору може довести до поуздано виших цена код добављача:

„Симетрија у технологији одређивања цена може суштински да промени равнотежно понашање: ако једна фирма усвоји супериорну технологију, обе фирме могу да добију више цене. Ако обе фирме усвоје високофреквентне алгоритме, тајне цене могу бити подржане без употребе традиционалних дослушних стратегија.'

Прећутни договор о ценама

Ово ефективно омогућава одређивање цена у картелском стилу и прећутно договарање без икакве експлицитне или оптуживе сарадње између конкурентских компанија, од користи сегменту тржишта (или малопродајном сектору уопште) на штету потрошача.

Истраживачи су моделирали „супраконкурентне“ стратегије одређивања цена, где трговци на мало теоретски имају једнак приступ променама цена конкурената, и открили су да чак и „потпуно тајне“ цене могу бити подржане алгоритмима који циљају цене ривала.

Лево, анализа дуопола где један продавац има бржи и чешћи алгоритам ажурирања од другог. Тачно, анализа апогеја цена где трговци на мало имају еквивалентне алгоритме за одређивање цена високе фреквенције изведене из одређивања цена извучене из података других. Више цене су резултат.  Извор: хттпс://ввв.нбер.орг/систем/филес/воркинг_паперс/в28860/в28860.пдф

Истраживачи примећују:

„На овај начин алгоритми суштински мењају игру цена, обезбеђујући средства за повећање цена без прибегавања тајном понашању.“

Претходне истраге о алгоритамском дослуху функционисале су под претпоставком да компаније имају симетричне и једнаке механизме за одређивање цена. Откривање 'супер аналитичких' високофреквентних система у извештају од стране неких трговаца на мало поремети ову претпоставку, отварајући пут за активни ефекат повећања малопродајних цена како се аналитички ресурси конкуренције повећавају.

Методе

Истраживачи су генерисали базу података цена по сату за јавно доступне лекове против алергија од пет највећих онлајн продаваца у САД који продају ту категорију лекова, иако наглашавају да (анонимизоване) продавнице које су проучаване не само да продају далеко шири спектар лекова, већ и шири спектар лекова. асортиман врста производа.

Због начина на који ће продајна места утицати на режијске трошкове и цене у продавницама (и имајући у виду огроман пораст онлајн куповине у последњих осамнаест месеци), база података користи само цене на мрежи, које су у већини случајева лакше да ревидира ад хоц. Подаци су прикупљани током једне и по године између априла 2018. и октобра 2020., а коначни очишћени скуп података садржи 3,606,956 тачака података о ценама, који покривају седам брендова лекова за алергије – укупно 59 производа.

Истраживачи су пронашли доказе о веома различитим приступима технологији одређивања цена и веома варијантним учесталостима реактивних промена цена, на основу флуктуација цена конкурената. Чини се да једна од продавница мења цене више пута у року од сат времена, док су друге изгледа усвојиле стратегију вођену скриптом, где се промене цена врше у исто време сваког дана (или у дужем интервалу).

Поправљајући ефекат „старих“ технологија одређивања цена

Резултат ове анализе је да било какву праведност која је још увек присутна у систему обезбеђују мање технолошки напредни трговци на мало, који ређе мењају цене и који представљају „повлачење наниже“ просечне цене. Према извештају, фактори који томе могу допринети укључују технички дуг од стране трговаца на мало са старијим системима и потенцијалне потешкоће у ажурирању система залиха како би се прилагодила реактивнија и учесталија политика цена.

Варијације у учесталости поновног одређивања цена међу проучаваним продавцима. Чини се да компанија 'А' има најбрже време одговора и најинтензивнији промет за прикупљене податке о ценама конкурената.

У ствари, чини се да 'стара' технологија одржава цене релативно стабилним.

Пројектујући унапред, лако је разумети како би новији и боље опремљени играчи у малопродајном простору са алгоритамским ценама могли да почну да снижавају и деградирају утицај оних који су спорији; или да када се довољно главних играча у било којој категорији упореди у „трци у наоружању“, ескалација цена предвиђена извештајем НБЕР-а може да ступи на снагу.

Државна или савезна интервенција

Истраживачи закључују да је „трговина без трења“ првобитно замишљена да делује као ограничавајући ефекат на цене између конкурентских фирми на почетку револуције е-трговине, директно угрожена технологијама које омогућавају.

Они закључују да су правни лекови изазовни: креатори политике би морали да ограниче способност фирми да извуку податке о ценама ривала, или да процене шири и дугорочнији помак у ценама ривала, слично начину на који Гооглеов ФЛОЦ оквир настоји да позабавите се јавном негодовањем против персонализованог праћења инаугурацијом генерализованијег и мање детаљног система праћења.

Пошто се такве мере не уклапају лако у постојеће антимонополске и регулаторне оквире, у раду се признаје да их је не само тешко спровести, већ је и прилично тешко параметризовати и уоквирити.

Истраживачи такође постављају могућност увођења алтернативних система за процену цена који не сматрају конкурентску равнотежу (која фаворизује потрошача у односу на продавца) као 'казну'; међутим, у смислу законодавних трендова (и без обзира на неизбежне потешкоће у формулисању и примени таквих система), овај приступ би се могао суочити са популарним и правним изазовима.