電子商務領域算法動態定價的規制建議

摘 要：將算法運用到電子商務領域，通過對大數據的分析和利用，電子商務經營者可以按照消費者的喜好為其推送個性化的商品或服務，經營者也可以利用算法來收集消費者信息，對其進行精準畫像，在此基礎上作出歧視性定價的行為。這種行為不僅是對消費者公平交易權的損害，還反映了當前電子商務領域對個人信息進行不合理收集、處理和濫用的現狀。本文主要從消費者權益保護角度出發，提出對動態定價行為進行規制的建議。

關鍵詞：電子商務;算法動態定價;消費者權益;大數據;歧視定價

本文索引：朱黃娟.<變量 1>[J].中國商論，2021（18）：-041.

中圖分類號：F724.6 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）09（b）--03

2018年開始，“大數據殺熟”一詞開始出現在人們的視線，即在相同的時間，同一商家所提供的同種商品或服務，給予老客戶的價格要比新客戶高?！按髷祿⑹臁钡谋举|就是經營者依賴算法來對消費者進行精準畫像，實行價格歧視，從而獲取最大利潤的行為。消費者和經營者存在信息不對稱、算法有其特有的隱蔽性等都是“大數據殺熟”的誘因。

算法是一種機械、精準、系統地應用于特定標記或對象的操作流程。相較于日常生活中的算法，計算機算法最大的優勢在于速度和復雜性，能夠以極快的速度來處理大量的復雜數據，從而實現既定的商業目的。

在電子商務領域，電子商務經營者的營銷活動越來越依賴于大數據和算法程序。電商實行歧視定價行為，一般需要經歷三個階段：信息收集、數據分析和動態定價。收集消費者在用戶注冊時所填寫的信息，以及平時所瀏覽的商品、收藏的寶貝、購買記錄和其消費水平等信息，從而形成自己的數據庫。通過收集到的消費者信息，分析其消費習慣、購買意愿和能夠接受的價格等，描繪出用戶的精準畫像，利用算法實現動態定價，從而實現利潤最大化。

1 算法歧視定價的成因

1.1 交易雙方信息不對稱

知情權是消費者的基礎性權利，消費者的知情權以經營者的信息披露業務為前提。現實生活中，在各種利益的驅使下，經營者往往會選擇忽視信息披露義務，導致消費者和經營者之間的信息不對稱。智能時代的到來，網絡購物的迅速發展，加劇了消費者和經營者之間的信息不對稱，保障消費者知情權遭遇了更大挑戰。

種種客觀原因的限制，消費者在網購過程中，往往難以獲得想要購買的商品或服務的全部信息，只能在平臺和商家所提供的有限信息范圍內做出決策。消費者和商家的這種信息不對稱是一直存在的，即便是在線下交易的過程中，商家就同種商品給予消費者的價格，以及在消費者砍價之后最終達成的交易價格也會有所不同，大數據以及算法的普及加劇了這種現象。在線上交易的過程中，電子商務經營者對消費者信息的收集和處理擁有天然的優勢，只要付出較低的成本就能夠建立起規模龐大的數據庫。假使消費者在網上購買商品時明確知道自己購買同種商品的價格要比他人高，勢必會選擇不購買。但是，消費者在網購時只能根據自己網購界面上所顯示的價格來購買商品，對他人購買該商品時的金額并不知情。此時，電子商務經營者根據之前所收集、建立起來的數據庫，在算法的幫助下對用戶進行精準畫像，從而實現歧視定價。

1.2 隱蔽性高

正是由于上文所說的交易雙方存在著嚴重的信息不對稱，導致商家所實行的歧視定價行為很難被消費者發現，具有極高的隱蔽性。在如今快節奏的生活下，人們很少會去和其他人談論和比較購買同種商品所花費的金錢，即便是有，也是在極偶然的情況下。電商平臺更是助長了這類現象，由于是在線上購物，商家和消費者以及消費者和消費者之間都存在著一定的距離，相互之間都是隔絕的，對于商品的價格以及優惠信息不存在溝通的可能性。電子商務經營者正是利用了這一優勢，何況利用的算法復雜多變，更增加了隱蔽性，讓消費者難以發覺。除此之外，電子商務經營者進行價格歧視行為所特有的隱蔽性，也會使消費者在維權過程中存在舉證困難、舉證成本高昂的問題，消費者維權困難可能直接導致大多數消費者即使知道自己的權利遭受侵害，仍然選擇不去維權。

1.3 缺少相應監管

電子商務經營者能夠進行歧視定價的前提是收集大量消費者的個人信息，特別是消費者在瀏覽商品時的瀏覽記錄，以及購買商品后的消費記錄，這些分散的信息在沒有被收集時并不具有經濟價值，因此消費者對這類信息的保密并不重視。一旦大量的消費者數據被聚集在一起且形成一定的規模時，它的價值就會迅速增大。然而我國對電子商務經營者隨意收集消費者個人信息這一行為的監管尚有欠缺，即便是傳統的線下經營也存在消費者個人信息被濫用的問題，電子商務領域與傳統的線下實體經營存在較大的差異，收集和處理消費者的信息更為便利。我國《電子商務法》于2018年出臺，2019年施行，但是由于電子商務的涉及面較廣，即便是有了專門的法律來進行規制，仍有諸多問題尚未解決，其中較為突出的就是監管問題。

2 算法動態定價的影響

算法動態定價有其存在的合理性。對于電子商務經營者來說十分重要，計算機算法的應用能夠幫助經營者快速收集相關數據，對消費者進行個性化分析，經營者可以通過算法動態定價獲取最大利潤，并能夠據此來有策略的研究開發新產品，改善經營策略以搶占市場競爭優勢。算法技術的應用除了能夠給經營者帶來經營效益之外，對某些消費者也是有利的。當代生活節奏不斷加快，對于他們而言時間是最重要的成本，個性化推送在一定程度上能夠幫助消費者快速瀏覽商品，盡快找到自己適宜的商品，從而節約了大量的時間。

合理的差別定價在一定程度上是有利于促進市場資源的有效配置的，然而過多的算法動態定價會擾亂市場正常的競爭秩序。在傳統的市場交易過程中，差別定價也是存在的，例如電影院的最佳觀影席位會與其他席位差別定價、飛機和高鐵上對商務座和普通座位也會實行不一樣的定價，但是這種差別定價行為所針對的是不同群體的消費者，對于消費者來說花不同的金錢享受不同的待遇，明確知道該種差別定價行為，最重要的是消費者對該行為存在擁有一定的選擇權，完全可以根據自己的經濟現狀和消費水平選擇適宜的產品和服務，這種差別定價的行為并不會遭受消費者的排擠。然而電子商務領域所實行的動態定價行為，針對的對象是同一商品或者同種服務，利用算法來進行歧視性的對待，極大地損害了消費者的公平交易權。

3 動態定價侵害消費者合法權益

通過算法所特有的分析技術，電子商務平臺的經營者可以最大限度地掌握電子商務市場上的消費需求信息，以此來為消費者制定個性化商品推薦以及個性化的服務和體驗，由此來滿足不同層次的消費者的購物需求。按道理來說，這本來應該是促進電子商務市場經濟效率的行為，一旦電子商務經營者動了歪腦筋，利用算法的特性來實行動態定價，進行歧視性定價行為，勢必會違背市場正常的運行規則，侵害消費者的合法權益。

市場所固有的信息不對稱問題，決定了國家必須動用一定的權力對處于弱勢一方的消費者進行傾斜性的保護。我國《消費者權益保護法》規定了消費者享有公平交易權，即消費者在購買商品或者接受服務時，有權獲得質量保障、價格合理、計量正確等公平交易條件，有權拒絕經營者的強制交易行為。電子商務經營者利用算法進行動態定價的行為，導致消費者購買相同的商品對應的價格是不同的，這顯然不符合公平交易的條件。

一般而言，商品和服務的價格是消費者作出購買決定時必然會參考的一項重要因素。電子商務經營者利用算法技術對商品進行動態定價行為，然而線上交易的特性決定了消費者只能按照購物平臺上顯示的商品價格來購買商品或選擇服務，這一過程中并不存在討價還價的余地。與此同時，消費者對商品或服務價格上的差異并不知情，倘若知道的話，就可以自主選擇購買還是不購買?？梢?，算法動態定價也是對消費者知情權和自主選擇權的侵害。

消費者的公平交易權不應當僅僅是結果上的公平，還應當體現為交易過程的公平。電子商務平臺經營者在未告知消費者存在差異化定價的情況下，侵害了消費者的知情權、選擇權，進而損害了公平交易的權利。

4 建議

4.1 加強消費者個人信息保護

電子商務經營者利用計算機算法實現動態定價行為的前提在于收集了大量消費者的個人信息，進而利用算法分析來實現差異定價?？梢姡瑐€人信息的保護問題亟待解決，隨著科技的不斷進步，法律也越發重視個人信息的保護?！睹穹ǖ洹贰断M者權益保護法》《電子商務法》都明確提出個人信息保護制度，對于個人信息的收集應當具有正當的目的，采取合法的手段，前提是不得違反法律法規的規定，且必須要征得被征集信息者的同意。個人信息保護被納入法律條文，足見其重要性，然而目前這些條文只具備宣誓性意義，缺乏相應的操作性規范，實際可操作性并不強。也有部分學者認為，我國法律所保護的個人信息主要是指具有使用價值的個人信息，主要包括與個人隱私相關的信息，他們主張收集和利用數據的范圍并不局限于與消費者身份和人格屬性相關的個人信息，因此有必要在個人信息之外確立個人數據權。

對消費者個人信息的保護，除了國家層面應當有保護意識，加強保護行為外，消費者個人的保護意識更為重要，也應當有所加強。消費者在日常網絡購物和消費過程中，一定要注重個人信息的保護，防止個人信息被電子商務經營者不當利用，提高自身的風險防范意識。要增強維權意識，無論維權所收獲的收益和損失是否成正比，對在網絡購物過程中遭受的不公平對待和侵權行為以及所接觸到的電子商務領域的違法行為，應當及時向電子商務平臺投訴，主動維權。

4.2 對電子商務經營者收集和使用消費者數據的行為進行合理規制

電子商務的迅猛發展，給電子商務經營者帶來便利的同時，也損害了大多數消費者的利益，消費者對于個人信息和數據被收集的情況往往不知情。電子商務經營者收集和使用電子數據來實施動態定價的行為在帶來收益的同時也伴隨著一定的風險。一旦某企業實施動態定價的行為被媒體曝光，隨之而來的，便是企業品牌和聲譽的喪失，這對企業來說非但沒有獲得高額利潤，反而會帶來滅頂之災，因而引導電子商務經營者正確的利用所掌握的數據變得至關重要。此時，可以確立相關部門或者小組來正確引導電子商務經營者和企業將所掌握的數據用來進行產品的研發和改進，通過正當的途徑來使用數據，從而提高企業自身的利益。

4.3 完善平臺監管任務

目前，我國電子商務領域的監管部門眾多，沒有一個統一的監管部門，并且各個監管部門之間的職責和重點監管的對象都存在著一定的差異。在實際的監管過程中，各個部門的監管信息尚且不能實現共享，各監管部門的執法行為也無法進行綜合的考量，各部門難以實現相互的配合。在這種情況下，各個監管部門之間很容易出現相互推諉、推卸責任的情況。

本文認為，對于電子商務平臺的監管可以采取統一監管、相互協作的模式。針對多頭監管和無人監管的問題，要明確指定某一個特定的行政管理部門對電子商務領域進行專門的監管，監管對象主要包括兩個：一是，電子商務經營者的違法行為，這個特定的部門要對電子商務經營者利用所掌握的數據實行的算法動態定價的行為實行統一監管，對違反規定的電子商務經營者有一定的處罰權力。二是，電子商務平臺在經營過程中存在的違法行為和不作為，前者指電子商務平臺經營者在經營過程中的違法行為，后者主要是指電子商務平臺經營者對所明確掌握的電子商務經營者的算法歧視定價行為不進行規制和監管，任其肆意發展的行為。一般而言，電子商務平臺經營者相較電子商務經營者，擁有更雄厚的經濟實力和更大的經濟效益，如果對兩者的違法行為一律采取相同的處罰力度，對于平臺經營者而言，違法行為所獲得的收益也許遠遠多于違法付出的成本，往往起不到威懾的作用。因此，對電子商務平臺經營者違法行為的處罰可以視具體情況制定比電子商務經營者更為嚴苛的處罰來達到威懾作用。

網絡購物作為一個新興產業，對國家的經濟發展做出了巨大的貢獻，然而它也存在著許多的問題，除了要有一個專門的行政管理部門來監管以外，其他各部門也要對該部門予以必要的協助，加強內外協調與溝通，完善平臺監管。數字交易市場最突出的特點就是數據的流動性較強，而算法的運行機制較為隱蔽，監管機關要想證明電子商務經營者存在“大數據殺熟”的行為，勢必也要利用算法技術來進行違法行為的溯源，從而形成完整的證據鏈。但是，對于一個監管部門來說，未必具備懂得算法操作的專業技術人員，這將加大執法的困難和執法成本，倘若能夠實現多部門之間信息的共享、算法技術的聯合、專業技術人員的流動，在一定程度上可以節約執法的成本。各部門之間可以建立一個統一協作的平臺，來實現信息的共享、溝通協作、完善監管、及時接收消費者的舉報信息、提早介入調查、及時調取和收集證據、共同監管和治理網絡購物所出現的問題，堅決杜絕算法動態定價行為。

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Suggestions on the Regulations of Algorithm Dynamic Pricing in the Field of E-commerce

China Jiliang University? ZHU Huangjuan

Abstract： Applying algorithms to the field of e-commerce， through the analysis and usage of big data， e-commerce operators can introduce personalized products and services to consumers according to their preferences， and operators may also use algorithms to collect consumer information so as to make an accurate portrait of it， and make discriminatory pricing behaviors on this basis. This behavior not only harms consumers rights to fair transaction， but also reflects the current situation of unreasonable collection and processing and abuse of personal information in the current e-commerce field. This article mainly starts from the perspective of consumer rights protection， and puts forward suggestions on the regulations of dynamic pricing behavior.

Keywords： e-commerce; algorithmic dynamic pricing; consumer rights; big data; discriminatory pricing