编者按
关于我国对人工智能技术和应用的监管发展,本公号发布过以下文章:
近日,网信办等四部委决定开展【关于开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动的通知】。通知中的“算法专项治理清单指引”给出了核验项目、核验要点、核验内容。今天针对大数据“杀熟”,和大家分享一下美国FTC(联邦贸易委员会)正在对“监控式定价”开展的调查。
一、定价方式概述
在描述大数据杀熟之前,需要先介绍几个概念。
首先是动态定价。想象一下,您正在浏览一家在线商店,考虑购买一款高端智能手机。你已经盯上它一段时间了,但今天,当你查看价格时,你发现了一个有趣的现象——价格比昨天略低。出于好奇,在刷新了几次页面,结果发现价格一直在波动。这种实时价格调整被称为动态定价,是由一种复杂的算法驱动的,它能适应市场条件和客户行为等因素。
还有一个细分概念就是算法定价。算法定价是一种动态和数据驱动的方法,用于设定收入最优的产品或服务价格(revenue-optimal prices)。与传统的固定定价不同,算法定价是指使用先进的数学模型和数据分析来确定任何特定时刻的最优价格。这种方法考虑了各种变量,如供求关系、竞争、客户行为,甚至天气条件等外部因素。目标是什么?最大限度地提高盈利能力,同时获得竞争优势并对市场变化保持快速反应。
传统定价方法。几十年来,传统定价方法一直是制定产品价格的首选方法。传统定价依赖于长期保持不变的固定定价结构。这种静态定价方法有其优点,既简单又易于实施。最常见的方法包括成本加成定价、竞争对手定价和价值定价。这些方法为制定价格提供了基准。但是传统定价方式存在以下几个问题:
传统定价模式僵化,无法适应市场波动。它们不考虑需求变化、季节性变化或消费者偏好的变化。这往往会导致在高峰期错失收入机会,或在淡季造成库存过剩。
完全依赖基于竞争对手的定价可能会导致竞相压价,从而侵蚀利润空间。使用传统定价方法的公司往往会陷入定价战,从而难以脱颖而出并保持盈利能力。
传统的定价方法可能无法准确反映产品的感知价值。这可能会导致定价过低,使潜在利润流失,或定价过高,使对价格敏感的客户望而却步。
动态定价算法的一个显著特点是其灵活性。零售商可以根据市场趋势、需求波动、顾客行为、购买力和其他众多因素,为特定购物群体量身定制价格,提供最佳价值产品。
二、动态定价的“负面例子”
2002 年,亚马逊率先采用了这一系统,并进行了一项实验,对不同消费者购买相同的 DVD 收取不同的价格。不过,亚马逊声称他们是随机定价,而不是根据消费者的个人数据。但是,当消费者注意到价格差异时,立即引起了公众的愤怒,迫使亚马逊发布了以下声明:
"现在回想起来,这种随机测试是一个错误,我们对此感到遗憾,因为它给客户带来了不确定性和复杂性,而我们的工作就是简化客户的购物流程。因此,两个多星期前,我们根据客户的反馈意见,改变了我们的政策,以保护客户的利益。
"亚马逊创始人兼首席执行官杰夫-贝索斯(Jeff Bezos)在一份声明中说:"我们从未测试过,也永远不会测试基于客户人口统计的价格。"我们所做的是随机价格测试,即便如此也是一个错误,因为这给顾客带来了不确定性,而不是简化了他们的生活。"
2019年,调查记者发现,美国零售商Target应用程序上的价格会根据用户的位置而增加。该应用程序收集了用户的地理位置信息。当用户在 Target停车场时,该公司收取的价格明显高于用户在其他地方时的价格。据报道,这些价格上涨是基于这样一种假设,即已经前往商店的用户承诺购买产品,因此愿意支付更高的价格,而其他购物者可能需要更大的激励才能前往商店购买产品。
另外,同样是一家美国公司Staples,其利用用户的位置信息向附近选择较少的客户收取较高的在线价格。该网站向距离OfficeMax或Office Depot实体店约 20 英里范围内的客户提供更低的价格。
三、动态定价的基础:供求关系 vs. 个人信息
四、美国FTC近期发起对监控式定价的官方问询动
2024年7月,美国联邦贸易委员会(FTC)宣布对监控定价做法展开调查,列出了对公司如何利用个人数据为消费者制定个性化价格的担忧。联邦贸易委员会向八家公司发出了 6(b) 命令,以收集有关其数据监控定价做法和数据收集的信息。
联邦贸易委员会要求涉及的8家企业提供以下特定类型的信息:
五、小结和展望
我国的【关于开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动的通知】的“算法专项治理清单指引中,对大数据杀熟的检查要点如下:
在公号君看来,显然FTC提出的信息项也很可能成为我国算法专项治理行动中检查的重点信息。
以下附上FTC发给8个公司的信息调取公函。
DPO线下沙龙的实录见:
域外数据安全和个人信息保护领域的权威文件,DPO社群的全文翻译:
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《网络数据安全管理条例(征求意见稿)》系列文章:
关于我国数据跨境流动监管体制变革的系列文章:
关于新加坡数字化(包括个人信息、网络安全、人工智能等)方面的改革,本公号发表的文章:
关于健康医疗数据方面的文章有:
针对美国的人工智能监管政策发展,本公众号发表过如下文章: