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Wenn Preise automatisiert festgesetzt werden
Künstliche Intelligenz für Dynamic Pricing (07.03.2019)
Förderjahr 2018 / Project Call #13 / ProjektID: 3523 / Projekt: preis.wert

Herbst 2017: ohne menschliches Vorwissen schafft es die Künstliche Intelligenz AlphaGo in nur drei Tagen ungeschlagen Partien zu gewinnen. Inzwischen sind fast zwei Jahre vergangen und Künstliche Intelligenz schreitet weiter voran. Zunehmend findet diese auch Anwendung, wenn es um die Frage nach dem optimalen Preis geht. Das bringt brisante Herausforderungen mit sich.

Was heißt es, wenn Preise über KI-Algorithmen automatisiert bestimmt werden? Ein Programmierer definiert in so einem Fall das Ziel - zum Beispiel maximaler Gewinn. Der Weg dahin wird nicht genau spezifiziert. Ein Algorithmus probiert somit zunächst unterschiedliche Strategien aus, indem zum Beispiel gegen Gegner in simulierten Umgebungen gespielt wird, und nimmt die best funktionierendsten Strategien an.

Ein Forschungsteam von Ökonomen (Emilio Calvano, Giacomo Calzolari, Vincenzo Denicolò, Sergio Pastorello) untersuchte in einem kontrollierten Rahmen, welche Ergebnisse KI-Algorithmen auf diese Weise produzieren. Ihre Ergebnisse zeigen, dass es bei automatisierten KI-Algorithmen für die Preissetzung zu Kollusionsstrategien kommt. Das Alarmierende aus Sicht der Forscher in diesem Fall ist, dass es zu stillschweigenden und nicht-abgesprochenen Kollusionen kommt. Sie fordern mehr Forschung dazu, auch um künftig regulatorisch auf solche Effekte im Wettbewerb reagieren zu können.

Links:

Blog-Artikel: "Artificial Intelligence, Algorithmic Pricing, and Collusion"

Tags:

Algorithmen; Dynamic Pricing; Personal Pricing; KI; AI; Künstliche Intelligenz
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