Как быть умнее цен, основанных на искусственном интеллекте

Недавно Delta Air Lines объявила о расширении использования искусственного интеллекта для предоставления клиентам индивидуальных цен. Эта мера вызвала беспокойство среди пассажиров и политиков. Но Delta — не единственная компания, заинтересованная в использовании ИИ таким образом. Персонализация цен уже распространилась на различные секторы, от финансового до онлайн-игр. «Персонализированные цены, когда каждый клиент получает разную цену за один и тот же продукт, являются важным инструментом для компаний, поскольку увеличивают их прибыль. С персонализированными ценами те, кто тратит без счета, платят больше, а те, кто заботится о цене, платят меньше. Так же, как одежда может быть адаптирована к каждому человеку, персонализированные цены адаптируются к его платежеспособности и желанию платить». «Я профессор и учу студентов бизнес-факультета устанавливать цены. Моя последняя книга «Сила наличных денег: почему использование бумажных денег выгодно для вас и для общества» подчеркивает проблемы с персонализированным ценообразованием. В частности, меня беспокоит отсутствие прозрачности моделей ценообразования на основе искусственного интеллекта и возможность их недобросовестного использования в отношении людей, не обладающих финансовыми знаниями», — комментирует Джей Загорски, профессор рынков, государственной политики и права. «На протяжении большей части истории индивидуальное ценообразование было нормой. Раньше предприниматели оценивали каждого клиента, а затем вели переговоры лицом к лицу. Цена зависела от умения покупателя и продавца вести переговоры, а также от их отчаянности. «Старая шутка иллюстрирует этот процесс. Однажды очень богатый человек ехал в своей карете во время завтрака. Проголодавшись, он попросил кучера остановиться в ближайшем ресторане. Он вошел, заказал яйца и попросил счет. Когда владелец принес счет, богатый человек был удивлен ценой. «Яйца в этом районе редкость?» — спросил он. «Нет», — ответил владелец. «Яиц много, но очень богатых людей довольно редко». Индивидуальное ценообразование путем переговоров все еще существует в некоторых секторах. Например, автосалоны обычно договариваются о разной цене для каждого продаваемого автомобиля. Экономисты называют это «первостепенной» или «совершенной» ценовой дискриминацией. Она «совершенна» с точки зрения продавца, потому что позволяет ему взимать с каждого клиента максимальную цену, которую тот готов заплатить». В настоящее время большинство американских покупателей не торгуются, а видят фиксированные цены. Многие исследователи связывают рост популярности фиксированных цен с открытием в 1876 году универмага John Wanamaker в Филадельфии. В его магазине на каждый товар была установлена цена, не подлежащая обсуждению. Такие фиксированные цены упростили процесс покупки для клиентов и стали популярными. Фиксированные цены дают предприятиям ряд преимуществ. С одной стороны, они позволяют магазинам нанимать продавцов с низкой заработной платой вместо опытных сотрудников, умеющих вести переговоры. Исторически они также облегчали магазинам принятие решения о том, сколько взимать. До появления ИИ многие компании устанавливали цены по правилу «себестоимость плюс наценка». Себестоимость плюс наценка означает, что компания добавляет фиксированный процент или наценку к себестоимости товара. Наценка — это процент, добавляемый к стоимости продукта, который покрывает прибыль и накладные расходы компании. Costco, крупная сеть супермаркетов, до сих пор использует это правило. Она устанавливает цены, добавляя максимальную наценку примерно 15 % к каждому товару на складе. Если что-то стоит Costco 100 долларов, они продают это за 115 долларов. Проблема правила «себестоимость плюс наценка» заключается в том, что оно одинаково применяется ко всем товарам. Например, Costco продает вино во многих магазинах. Те, кто покупает дорогое шампанское, обычно готовы заплатить гораздо большую наценку, чем те, кто покупает более дешевое вино в коробках. Использование ИИ решает эту проблему, позволяя компьютеру определять оптимальную наценку для каждого товара. «ИИ требует большого количества данных для эффективной работы. Переход от наличных к электронным платежам позволил компаниям собрать так называемую «золотую жилу» информации. Например, Mastercard утверждает, что ее данные позволяют компаниям «определять оптимальные ценовые стратегии». При электронных платежах собирается столько информации, что в 2024 году Федеральная торговая комиссия (FTC) выпустила гражданские повестки Mastercard, JPMorgan Chase и другим финансовым компаниям с требованием объяснить, «как искусственный интеллект и другие технологические инструменты могут позволить компаниям варьировать цены, используя данные, которые они собирают о финансах и покупательских привычках отдельных потребителей». Эксперименты FTC показывают, что программы искусственного интеллекта могут даже вступать в сговор друг с другом, чтобы повышать цены без вмешательства человека. «Чтобы избежать персонализации цен, в некоторых штатах действуют законы, обязывающие розничных продавцов показывать единую цену на каждый продукт, выставленный на продажу. Даже при наличии таких законов легко персонализировать цены с помощью специальных цифровых купонов, которые варьируют скидку для каждого покупателя. Есть способы избежать персонализированных цен. Все они основаны на отказе программам ИИ в доступе к данным о прошлых покупках и вашей личности. Во-первых, при покупках в физических магазинах используйте бумажные деньги. Да, традиционные наличные деньги являются конфиденциальными и не оставляют следов данных, которые можно отследить в Интернете. Во-вторых, когда вы находитесь в Интернете, очищайте кэш-память (слой высокоскоростного хранения данных). Ваша история поиска и файлы cookie предоставляют алгоритмам большой объем информации. Во многих статьях утверждается, что защитная функция очистки кэша — это миф. Однако эта информация была основана на том, как авиакомпании обычно устанавливали цены на билеты. Недавний анализ Федеральной торговой комиссии США (FTC) показывает, что новейшие алгоритмы искусственного интеллекта изменяют цены на основе этой информации, хранящейся в кэше. В-третьих, многие компьютерные алгоритмы ценообразования учитывают ваше местоположение, поскольку оно является хорошим показателем дохода. «Однажды я был в Ботсване и мне нужно было купить билет на самолет. Цена на моем компьютере была около 200 долларов США. К сожалению, перед тем, как забронировать билет, меня позвали на ужин. После ужина мой компьютер показал, что цена составляет 1000 долларов, то есть в пять раз больше. Оказалось, что после ужина я использовал VPN своего университета, который указал авиакомпании, что я нахожусь в богатом районе США. До ужина я был в бедной африканской деревне. Отключение VPN снизило цену», — рассказывает Загорски. «Наконец, часто, чтобы добиться лучшей цены при личных переговорах, необходимо уйти. Чтобы сделать это онлайн, добавьте что-нибудь в корзину и подождите перед покупкой, как Загорски: «Недавно я купил очки онлайн. Поскольку я плачу наличными, у меня не было под рукой кредитной карты. Мне понадобилось пять минут, чтобы найти ее, и эта задержка привела к тому, что веб-сайт предложил большую скидку для завершения покупки». «Информационная революция создала возможность создавать персонализированные продукты по низкой цене. Безналичное общество в сочетании с искусственным интеллектом готовит нас к персонализированным ценам. В ситуации персонализированных цен высокая цена не означает, что товар более высокого качества. Напротив, высокая цена просто означает, что компания считает, что клиент готов заплатить больше. Использование большего количества наличных денег может помочь бороться с персонализированными ценами. Однако быстрый прогресс в области искусственного интеллекта означает, что нужно начать обсуждать вопрос о том, как определяются цены, сейчас, до того как персонализированные цены полностью возобладают».