Взадница Беднар пишет острые, доступные статьи о том, как на самом деле работают рынки: кому это выгодно, а кому нет, и почему законы о конкуренции (если они существуют) формируют повседневную жизнь больше, чем мы думаем. У нее есть талант задавать скучные темы, например межпровинциальная торговля— неожиданно и срочно, и в отличие от многих политических экспертов, она не боится позволить ее шоу разочарования («Насколько сегодня соответствуют целям государственные данные о труде? Не очень. Данные отстой»).
Беднар также является управляющим директором аналитического центра под названием Canadian Shield Institute, где она и ее команда проводят много времени, размышляя о том, как защитить наш экономический суверенитет в эпоху изменения глобальной власти (их информационный бюллетень стоит подписаться).
Что связывает все это вместе, так это инстинкт Беднара относительно того, куда движутся дебаты о регулировании, прежде чем они вырвутся наружу. И поэтому было интересно увидеть, спустя несколько недель после ее статьи для нас на «алгоритмическое» или персонализированное ценообразованиеправительство Манитобы предлагать законодательство, запрещающее ритейлерам использовать персональные данные покупателей для назначения им разных цен на одни и те же товары.
Я хотел узнать мнение Беднара о шаге Манитобы и о том, сигнализирует ли это о сдвиге в том, как правительства начинают понимать скрытую механику цифровых рынков.
Скажи мне, почему это так важно? Провинциальные власти постоянно принимают законы.
Манитоба — первое правительство в Канаде, которое осознало и решило потенциальные проблемы с алгоритмами ценообразования, которые используют ваши данные против вас. А несколько штатов США начали двигаться, но в Канаде это широко открытое политическое пространство. Манитоба заранее определяет условия этих дебатов, вместо того, чтобы ждать, пока персонализированное ценообразование станет повсюду и станет политически неприкасаемым.
Нормализация здесь представляет собой реальный риск. Как только фирмы получат потребителей привыкший Будучи отсортированным, профилированным и оцененным по-разному, эта практика начинает казаться неизбежной. Но это не так. Это выбор того, какую деловую практику мы ожидаем. Персонализированное алгоритмическое ценообразование сочетает в себе доступность, конфиденциальность, конкуренцию, защиту потребителей и извлечение данных одновременно. В нем задается вопрос, следует ли разрешить компаниям использовать все более интимные сигналы о нашем поведении, чтобы решать, что мы видим, что платим и о существовании каких скидок мы даже не подозревали.
В условиях кризиса стоимости жизни это действительно имеет значение. Потому что кризис доступности также связан с тем, создают ли компании системы, призванные немного сильнее прижимать каждого потребителя.
Объясните алгоритмическое ценообразование и объясните, почему оно вас так волнует.
Персонализированное алгоритмическое ценообразование — это, по сути, использование алгоритмов, которые меняют цены на основе информации о потребителях или рынках; это может быть на индивидуальном уровне, и изменения могут происходить на индивидуальном уровне. поминутно. Потенциал заключается в том, что компании могут отойти от фиксированных, известных цен, которые потребители используют для сравнительных покупок, к индивидуализированным ценам, которые используют данные о вас, чтобы попытаться получить максимально возможную цену.
Использование алгоритмов ценообразования не является чем-то новым. Что нового, так это то, к какому количеству личных данных и информации эти компании могут получить доступ, а достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения позволили извлекать и анализировать их в огромных масштабах.
Насколько распространено сегодня динамическое или алгоритмическое ценообразование в розничной торговле по сравнению с такими отраслями, как авиакомпании и отели?
Потребители уже знакомы с динамическими ценами авиакомпаний, отелей и совместных поездок. Но в розничной торговле все становится еще мрачнее. Федеральная торговая комиссия США обнаружил, что Компании, продающие эти инструменты ценообразования, работали как минимум с 250 клиентами, включая продуктовые магазины и онлайн-торговые площадки, что показывает, насколько широко эта модель распространяется за пределы путешествий. Таким образом, основной проблемой является нормализация непрозрачного алгоритмического ценообразования на повседневных потребительских рынках.
Какие сигналы данных сегодня фактически используют компании для корректировки цен — местоположение, история посещений, прошлые покупки, тип устройства или что-то еще? Могут ли алгоритмические системы определить такие характеристики, как уровень дохода или благосостояние района?
Местоположение, данные браузера и устройства, языковые настройки, прошлые покупки и история просмотров — все это часть общей картины. Но все чаще компании могут отслеживать поведение в режиме реального времени; такие вещи, как то, как долго вы задерживаетесь на странице, на что нажимаете, даже товары, которые вы оставляете в корзине. Они объединяют эти сигналы с внешними данными от брокеров и других коммерческих платформ для создания подробных профилей потребителей. Это позволяет им делать выводы о таких вещах, как покупательское намерение, финансовая чувствительность или благосостояние района, и использовать эти выводы для формирования цены, которую вы видите, скидок, которые вы получаете, или предложений, которые вы вообще никогда не видите.
Федеральная торговая комиссия подтвердила, что в этих системах используются подробные личные и поведенческие данные. Что труднее доказать в каждом конкретном случае, так это наиболее агрессивную сторону (например, делают ли фирмы выводы о сроках выплаты зарплаты или об эмоциональной уязвимости), но эти опасения вытекают непосредственно из возможностей, которыми уже обладают эти системы.
Зачем уделять приоритетное внимание этой политике сейчас?
Это происходит сейчас, потому что доступность уже сырая. Канадцы чувствуют никелированный со всех сторон, а алгоритмическая ценовая дискриминация добавляет еще один уровень непрозрачности к этому опыту. Дело не только в том, что многие вещи стоят дороже; дело в том, что люди больше не могут сказать, почему они видят определенную цену, предлагается ли кому-то другому что-то другое или калибруется ли рынок с учетом их предполагаемой уязвимости.
Это также отражает более широкое беспокойство по поводу того, какая часть повседневной жизни сейчас опосредована системами, которые мы не можем осмысленно увидеть или оспорить. Ценообразование становится частью более масштабного вопроса цифрового суверенитета: кто управляет алгоритмами, формирующими нашу экономическую жизнь, на чьих условиях и с чьими интересами? Как только люди осознают, что эти системы могут сортировать, классифицировать и оценивать их способами, которые они не понимают, беспокойство быстро переходит от разочарования потребителей к более глубокому вопросу контроля. Если мы не сможем управлять поведением Amazon, Uber или Hotels.com когда они продают Манитобанцам, что это говорит о состоянии нашего суверенитета?
Действительно ли сегодня в Манитобе происходит персонализированное ценообразование, или правительство принимает законы, направленные против гипотетической проблемы?
Я бы не назвал это гипотетической проблемой. Это не выдумка и не теория. Мы знаем, что персонализированное ценообразование является реальной проблемой благодаря активной работе упомянутых мною штатов США. Манитоба активно опережает потенциальную проблему, и именно об этом нам следует просить большее количество наших правительств.
Бюро по конкуренции здесь, в Канаде, рассмотрело это в пара разных контекстыно они не предприняли дальнейших действий. Вопрос в том, следует ли правительствам дождаться полностью задокументированного местного скандала, прежде чем действовать.
Так что нет, Манитоба не принимает перформативных законов против воображаемой угрозы.
Отвечая на связанный с этим вопрос, какие у нас есть доказательства того, что канадские ритейлеры в настоящее время используют персональные данные, чтобы взимать с разных потребителей разные цены?
У нас пока нет достоверных данных, показывающих, какие именно розничные продавцы используют персональные данные, чтобы назначать разным людям разные цены на один и тот же товар. Но мы знаем три важные вещи: во-первых, канадские власти уже достаточно обеспокоены алгоритмическим ценообразованием, чтобы изучить его; во-вторых, инструменты и методы работы с данными, необходимые для этого, хорошо документированы; и, в-третьих, смежные данные из сферы жилищного строительства и интернет-магазинов показывают, что это не какая-то далекая гипотеза. Другими словами, на потребителях больше не лежит бремя доказывания существования такой возможности. Это так. Политический вопрос заключается в том, насколько это уже происходит здесь и почему мы узнаем об этом только постфактум.
Мы вообще иметь технический опыт для аудита алгоритмических систем ценообразования, используемых крупными ритейлерами или платформами?
Да, мы можем провести аудит этих систем. Миф о том, что алгоритмы слишком сложны для проверки, в основном служит фирмам, их внедряющим. Настоящая проблема Канады – это смелость: предоставить регулирующим органам мандат и права доступа, чтобы заглянуть под капот.
Зачем вводить запрет без указания мер наказания или механизмов обеспечения исполнения? Кто именно будет обеспечивать соблюдение этого правила, если ритейлеры его проигнорируют?
Имеет смысл начать с четкого запрета. Законопроект подводит черту вокруг практики, которую правительство считает дискриминационной, даже если архитектура правоприменения еще не полностью выработана. При этом Манитоба считает, что взимать с людей разные цены на основании их личных данных неприемлемо. В конечном итоге мы ожидаем, что это будет подкреплено четкими штрафами и назначенным правоприменительным органом. Такой подход задает тон будущим политическим действиям и создает основу, на которую провинция может опираться в дальнейшем.
Некоторые отступили. Джош Дехаас на X сказал: “Если некоторые люди платят больше, потому что они готовы платить больше, это приносит пользу остальным из нас. Самое неэффективное, что может сделать бизнес, — это назначить всем одинаковую цену”. Что ты на это ответишь?
Мой ответ: это придает слишком большое значение алгоритмическому ценообразованию. Компании не берут с некоторых людей больше, чтобы щедро предоставить остальным скидку. Они используют эти инструменты, чтобы выжать как можно больше пользы от каждого потребителя. В этом вся суть. Эти системы специально разработаны и продаются для того, чтобы помочь фирмам найти максимальную цену, которую готов заплатить данный человек (речь идет не о способность платить).
На практике алгоритмическое ценообразование вряд ли снизит цену на то, что вы и так уже собирались купить. Чаще всего его используют для стимулирования дополнительных расходов: для увеличения скидки, когда это может спровоцировать импульсивную покупку, или для того, чтобы побудить вас купить больше, чем вы планировали.
Таким образом, эффект противоположен аккуратному перераспределению, которое приносит пользу всем: эрозия потребительского излишка и противоречит принципу конкуренции при капитализме. Вместо этого большая часть ценности, которая раньше оставалась у потребителя, достается компании.
Что вы хотите, чтобы произошло дальше?
Национальная стратегия по персонализированному алгоритмическому ценообразованию. Нам также необходимо обновить систему конфиденциальности Канады. Когда мы говорим о персонализированном алгоритмическом ценообразовании, мы часто говорим о конечном результате гораздо более серьезной проблемы: компании могут собирать, делать выводы и действовать на основе огромных объемов информации о нас с очень небольшими значимыми ограничениями.
И как минимум должны быть обязательные требования прозрачности. Если компании, работающие в Канаде, используют алгоритмическое персонализированное ценообразование, они должны четко об этом заявить. Потребители должны знать, когда цены корректируются, на какой основе и под каким контролем. Сейчас слишком многое из этого происходит в «черном ящике».
Пост Манитоба переходит к запрету алгоритмического ценообразования — впервые в Канаде впервые появился на Морж.
2026-03-23 19:23:00
1774309955
#Манитоба #переходит #запрету #алгоритмического #ценообразования #впервые #Канаде
Читайте также
