Об этом сообщает «КТРК» со ссылкой на The Conversation
Персонализированное ценообразование, с использованием искусственного интеллекта, активно внедряется в различные отрасли, включая авиаперевозки и онлайн-торговлю. Эта система позволяет продавцам устанавливать индивидуальные цены для каждого клиента, что повышает прибыльность, но вызывает обеспокоенность у потребителей.
Особенно остро эту проблему воспринимают пассажиры авиакомпаний, таких как Delta Air Lines, которая уже анонсировала расширение использования AI для динамического ценообразования.
Рост применения искусственного интеллекта для изменения цен основан на сборе огромных объемов данных о покупках клиентов и их финансовых привычках. Сегодня бизнесы могут анализировать предпочтения покупателей, чтобы устанавливать для них наилучшие цены. Однако, этот процесс может привести к несправедливому ценообразованию, особенно для менее финансово подкованных пользователей.
История ценообразования и его эволюция
В прошлом традиционное ценообразование зависело от личных переговоров между покупателем и продавцом. Этот подход известен как «ценообразование первого уровня» или «совершенная ценовая дискриминация», где каждый покупатель платит максимальную цену, которую готов заплатить. Однако с течением времени, с развитием розничной торговли и увеличением масштабов бизнеса, унифицированные цены стали стандартом.
В конце 19 века Джон Уанамейкер, основатель одного из крупнейших универмагов в Филадельфии, стал пионером фиксированных цен. В его магазине на каждом товаре был установлен не изменяющийся ценник, что значительно упростило процесс покупок для клиентов и сделало цены более прозрачными.
Плюсы и минусы персонализированного ценообразования
Персонализированные цены могут быть выгодными для бизнеса, так как позволяют максимизировать прибыль, подстраиваясь под потребности каждого клиента. Однако, с переходом на цифровые платежи, компании получают доступ к большому количеству персональных данных, что открывает возможности для манипулирования ценами. Эффективность этого метода достигается за счет использования большого объема данных о предпочтениях и финансовых возможностях клиентов.
Один из основных проблем с таким подходом — это отсутствие прозрачности. Многие покупатели не понимают, почему для них цена может отличаться от той, что установлена для других людей. Это порождает вопросы о справедливости системы, а также вызывает беспокойство по поводу защиты персональных данных.
Как защититься от персонализированного ценообразования
Чтобы избежать попадания в ловушки персонализированного ценообразования, существует несколько рекомендаций. Во-первых, использование наличных денег при покупках в магазинах помогает сохранить конфиденциальность и избегать сбора данных о вас. Во-вторых, очищение кэша и удаление cookies при онлайн-шоппинге ограничивает доступ алгоритмов к вашей истории поиска. Наконец, использование VPN также может помочь снизить вероятность того, что система будет использовать ваше местоположение для установления завышенной цены.
Тем не менее, эксперты предупреждают, что искусственный интеллект с каждым днем становится всё более сложным, и возможности обойти его системы могут стать всё более ограниченными. Поэтому важно уже сейчас задуматься о регулировании и контроле за динамическим ценообразованием, чтобы избежать несправедливых практик.
Напомним, ранее мы писали про новый прорыв в квантовых вычислениях.
