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平台经济逃不过算法监管的宿命

(原标题:平台经济逃不过算法监管的宿命)

近日,发改委等九部门发布《关于推动平台经济规范健康持续发展的若干意见》。

“意见”一系列规则,正好与平台经济的“算法”应用相对应。

比如,意见提出完善数据安全法、个人信息保护法配套规则;引导平台企业提升算法透明度与可解释性,促进算法公平;强化平台广告导向监管,对重点领域广告加强监管……不得劝诱超前消费;制定出台平台经济领域价格行为规则……

基于互联网发展起来的平台经济,从一开始就深愔算法,从产业链来看,在上游,数据和个人信息是算法的“原材料”;在中游,计算机技术是算法的本真,进行加工处理;在下游, 算法最终产生广告营销、商品推荐、商品价格、消费行为影响……

从上述列举来看,整个“意见”各个规则已经覆盖了算法应用的上下游。其中对用户产生直接影响的是基于算法给出的价格。

现实生活中,我们常遇到这样的算计:说好的双十一促销,却是先涨价再打折;说好的老板带着小姨子跑了只血亏最后一天,却连续卖了一个月……

这就是典型的“价格歧视”,或叫“价格陷阱”。

2011年4月的一天,在全球最大的电商网站亚马逊上,突然出现了一本标价2369万美元的纸质书,这本书名为《苍蝇的成长》,由一个名为彼得·劳伦斯(Peter Lawrence)的博士撰写。

想购买这本书的一位生物学家找到了亚马逊。亚马逊调查后发现,原来是一家第三方卖家使用了电脑算法程序,自动根据市场供需关系调整了售价,而一周前这本书的标价还是170万美元。

在这里,算法程序并不会估算市场合理的价格,而是根据需求大于供给无限放大追求利润的价格。它像极了那些囤积居奇的贪婪商人。

这一年,亚马逊销售额达到了480亿美元。尽管全球最大零售商沃尔玛这一财年的销售额达4190亿美元,但股价却比亚马逊少了700亿美元。

资本市场不看好沃尔玛的一个鲜明的例子是,此时的亚马逊开发了商品“价格动态优化软件”,它的绝大多数商品,可以做到15分钟调整一次价格。而当时像沃尔玛这样的零售商,调一次价格的周期通常要1-3个月。

要知道,电商时代开始,网上冲浪早已不再像父辈逛百货市场那样了。

这一切以亚马逊2000年成立为分界点,划出了两个时代。电商平台成立后,用户信息,浏览数据在电商网站上成指数级增长,用户浏览、存留时间、加入购物车等等数据,成为平台竞相挖掘的“石油”。

这些数据在电脑算法中分析、识别、分组、营销,再区别定价,实现平台利益最大化。平台对不同的用户实行灵活的价格策略,给了电商平台应对行情、吸引用户的十足的优势。让电商在用户营销、迎合市场上甩出传统零售百货几条街。

有了海量数据后,营销对平台来说,成了第一要务。用大白话说,就是怎么让用户掏出更多的钱来。这也是电商不让自己在各平台之间营销竞赛中败下阵来的办法,实时的、具有竞争力的价格调整十分重要。

2012年,从亚马逊辞职出来的资深员工Guru Hariharan 创办了一家商品“动态定价优化软件”公司Boomerang Commerce,后来他们又打入亚马逊,为亚马逊提供价格优化服务。

同时期,国内电商平台崛起,价格优化策略和Boomerang大约一致,手法就是在最受欢迎的产品上狠狠地打折,和对手竞争,而在需求量不高的产品上,定价正常或高于其竞争对手来获取利润。

电子商务崛起后,卖家市场的托拉斯垄断组织不大可能再出现,因为极高的线上信息流动、价格竞争和市场透明度,降低了市场门槛,让竞争进一步激烈。

这却带来了另一个问题,即卖家力量越来越消弱。

因为电商充分的竞争,让商品价格越来越接近边际成本,只有规模效应才能挣钱,这时,基于数据的营销竞争变得极其重要。

但现在,营销竞争的主角不再是卖家,而是平台。

另一个局面出现了。之前深受托拉斯垄断之苦的商家们,被电商的崛起所拯救,没过多久,接着又开始被平台所把持的数据垄断所压迫。

这种关系,在阿里巴巴被罚182亿元的国家市场监督管理总局调查报告表达得已经很清楚。

在报告中,阿里巴巴被认定具有控制服务价格的能力。它在与平台内经营者(也就是卖家)的商业谈判中,通常以格式合同方式,直接规定交易佣金费率和年度营销推广费支出水平,平台内经营者谈判能力较弱。并且像阿里巴巴具有控制平台内经营者获得流量的能力,它通过制定平台规则、设定算法等方式,决定平台内经营者和商品的搜索排名及其平台展示位置,从而控制平台内经营者可获得的流量,对其经营具有决定性影响。

再举个例子。

2012年双十一期间,一家卖精油的卖家自曝在京东商城上的产品售价无法更改。京东则曝出卖家已答应参与促销活动,所以禁止卖家答应参与促销的情况下再修改商品售价,是为了维护用户正常购物权益。

在《算法的陷阱》一书里,作者扎拉奇和斯图克将类似的价格共谋称为“中心辐射式场景”,在这种形式的共谋下,市场中无数的参与者使用一个定价算法,共谋通过缔结多个纵向协议完成营销或定价——虽然这种共谋不怎么愉快,甚至是不情愿的。

但这些不过是低级的共谋。真正高级的共谋,是基于机器学习的算法共谋。

它的要点在于,算法程序会在定价策略的不断迭代升级中实现利益最大化。

高级的算法共谋,从消费者行为数据追踪开始,先进行用户管理、分组,识别用户需求,再用种种手段诱导用户步入陷阱,这些手段包括降低市场透明度、抬高用户搜索成本等等。

这些步骤与手段,都是用户完全无知觉的状态下完成的。

作为一个陷阱,它能让用户不知,不痛,无法察觉。

所有大数据算法定价和共谋定价,衍生出一种东西,就是“价格陷阱”。

今天我们买的任何一家的商品,都是算法定价、平台和商家共谋的结果,也就是价格歧视的结果,这种结果有让利,也有剥削,但最终获利的是平台。

所有的促销,都是为了最大化获利。所有商家馈赠的折扣,早已暗中挖好价格陷阱。

1936年,美国通过《鲁滨逊-帕特曼法》,其中最基本的原则就是:如果商家实施价格歧视的结果会导致市场竞争受到损害或形成垄断,那么这种价格歧视行为就是违法的。

今天最可怕的地方在于,大数据时代,算法定价和营销,甚至比你更懂你。

《纽约时报》报道过一个新闻,一个父亲因为还在上高中、尚未嫁娶的女儿收到婴幼儿广告推销信件,愤而找到那家厂商,指责了门店经理。当他再回家和女儿问询后,却发现女儿早已偷偷地生了一个孩子。

商家是怎么知道的呢?因为消费行为数据。因为偷窥、算计和预测无处不在,大数据算法比你更懂你,和你的家人。

对中国平台经济,算法监管才刚开始,往后对算法透明度、可解释度,反算法价格歧视的法规,涉及到金融伦理、消费伦理,都会慢慢的厘清、出台法律法规。

参考资料:

《算法的陷阱》 阿里尔·扎拉奇 莫里斯·E·斯图克 中信出版社 2018-5

本文系未央网专栏作者:新金融洛书 发表,内容属作者个人观点,不代表网站观点,未经许可严禁转载,违者必究!
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