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算法孪生:从大数据杀熟到隐性合谋

算法孪生:从大数据杀熟到隐性合谋

6 Sep 2024
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学者研究发现,向企业施加完全的价格公平可能适得其反,形成隐性合谋,最终将负面影响转嫁给消费者。

在大数据的浪潮下,企业搭建日益复杂的先进算法,将消费者分类,制定不同价格,目的在于识别并锁定忠实客户,向他们收取歧视性的高价。这一做法引发了各国监管者的关注,令他们纷纷拟定或出台法令,试图限制企业的歧视性定价行为,以促进消费者间的价格公平。然而,追求价格公平的同时,一个更为隐蔽的风险逐渐浮现:企业可能会利用定价算法达成隐性合谋,从而在竞争市场中维持垄断价格【注 1】。尽管许多监管机构高度关注算法歧视和算法合谋,但鲜有研究关注二者之间的重要关联。为此,笔者就这一问题进行深入剖析,并提出重要的政策建议,为如何应对算法歧视与算法合谋提供新的思路。

监管窘境:按下葫芦浮起瓢

2018年,英国金融行为监管局(Financial Conduct Authority)发布一则报告,指英国金融服务行业普遍和广泛存在 “忠诚度惩罚”,即忠诚用户在续签服务合同时未能享受优惠价格【注 2】。即便这些忠实用户的风险水平并未增加,保险公司依旧会向他们收取高昂的保费。这种做法往往令这些忠实客户处于更不利的位置【注 3】。2021年,中国浙江省一家法院支持一位携程的会员用户,对该旅游平台涉嫌价格歧视的控诉,因携程向该位“钻石会员”,收取比酒店实际价格贵一倍的房费。类似的大数据“杀熟”做法也受到众多中国消费者的抨击【注 4】。有鉴于此,中国文旅部于2020年发布新规定,禁止在线预订平台对用户的“杀熟”行为;英国金融行为监管局亦于2022年实施新规则,严禁保险行业为客户续保家庭或汽车保险时,报出较新客户更高的价格。

但是,笔者发现,尽管二者政策意图和规制手段基本一致,但其经济影响可能大相径庭。对于机票酒店预订行业,普遍是相同的酒店类型由多个平台进行分销,因此对于不同旅游平台提供的产品往往同质化程度高,竞争也相对激烈。针对这些同质化程度高的行业,禁止价格歧视往往能促进消费者剩余,甚至能进一步遏止企业潜在的价格合谋。然而,对于保险市场,不同企业往往会设定条款、效力、日期不同的产品,以期和对手实现差异化的竞争。对于这些差异化程度高的市场,施加完全的价格公平可能适得其反:企业们能借此集体抬高算法设定的价格,形成隐性合谋,最终将负面影响转嫁给消费者。事实上,继英国金融行为监管局颁布禁令后不久,英国的家庭和汽车保险价格出现了八年多来最大的环比涨幅【注 5】。这种差异提醒监管者,有时候,完美的价格公平和完全的竞争市场是相互矛盾的——禁止价格歧视的行为可能会按下葫芦浮起瓢,阻碍了市场的良性竞争。由此可见,监管者在应对算法定价带来的诸般社会议题时,必须审势而行,避免牵一发而动全身。

监管未来:双管齐下标本兼治

当企业定价算法越来越精细,规制定价算法带来的歧视和隐性合谋问题也需要更精准的举措。笔者的研究提供两种可行的规制路径:

首先,限制算法歧视相比禁止算法歧视更为稳妥可行,这种做法可以通过促进竞争来抑制企业参与价格合谋的能力,并且较放任自流或者完全禁止这两种非此即彼的策略,更能提高社会福利;其次,相比追求一个绝对的价格公平,监管者可以考虑颁布随机化的价格规制,即以一定概率决定施不施加价格公平。这种随机化的规制可以促进实践一个较高程度的价格公平,同时削弱企业合谋的可能性。此外,本研究还强调,监管者应当依赖更先进的技术手段,加强对企业定价算法的审计,提高算法透明度。只有对滥用算法进行歧视性和掠夺性定价的行为双管齐下,兼顾公平与反垄断,才能确保全社会能共享由企业发展产品进步所带来的技术红利。

本文作者为港大经管学院创新及资讯管理学助理教授雷骁、香港中文大学(深圳)数据科学学院助理教授高品及香港中文大学(深圳)数据科学学院博士生杨宗森。文章基于三位最近共同撰写的论文:“Regulating Discriminatory Pricing in the Presence of Tacit Collusion”。

 

【注 1】:https://www.justice.gov/opa/pr/justice-department-and-federal-trade-commission-file-statement-interest-hotel-room
【注 2】:https://www.fca.org.uk/publication/discussion/dp18-09.pdf
【注 3】:https://www.bbc.com/news/business-57270415
【注 4】:https://technode.com/2021/07/15/regulators-target-price-discrimination
【注 5】:https://www.raconteur.net/finance/fca-ban-price-walking-rebound-consumers

 

雷骁博士
港大经管学院创新及资讯管理学助理教授

高品博士
香港中文大学(深圳)数据科学学院助理教授

杨宗森先生
香港中文大学(深圳)数据科学学院博士生

(本文同时于二零二四年九月六日载于《FT中文网》“明德商论”专栏)

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