Как практика ценообразования с помощью слежки меняет стоимость вашего доллара

Биткойн Скам и безопасность

В современном мире технологии развиваются стремительно, проникая во все сферы нашей жизни, включая торговлю и услуги. Одна из самых спорных и малоосвещённых практик, получившая широкое распространение, называется «ценообразование с помощью слежки» или «surveillance pricing». Это метод, при котором компании собирают обширные данные о своих клиентах и на основании этих данных устанавливают индивидуальные цены на товары и услуги. Такая практика меняет представления о стоимости денег и открывает путь к экономической дискриминации на новом уровне. Традиционно многие экономисты положительно оценивают так называемое ценовое дискриминирование, когда компания предлагает разные цены разным группам потребителей в зависимости от их готовности платить.

Примером служит отель, который продаёт номер покороче за значительно меньшую цену, чем стандартный номер, то есть цена зависит от срока бронирования и гибкости клиента. В таких случаях разница в цене кажется оправданной и воспринимается как эффективное распределение ресурсов. Однако когда компании получают возможность узнать о вас всё — вашу кредитную историю, состояние здоровья, время получения зарплаты, семейное положение и даже текущее эмоциональное состояние — дело принимает иной оборот. Слежка позволяет продавцам определить вашу «финансовую гибкость», нужду или даже срочность покупки. Например, если вы находитесь в больнице на химиотерапии и вам срочно нужен отель рядом, система может автоматически поднять цену на номер, понимая вашу ограниченную возможность поиска альтернатив.

Или если в вашем регионе объявлено чрезвычайное положение — например, из-за стихийного бедствия — цены на базовые потребительские товары и услуги мгновенно вырастут, поскольку алгоритмы фиксируют повышенный спрос и уменьшающееся предложение. Привлекательность такого подхода для бизнеса очевидна: максимизация прибыли за счёт каждого клиента. Однако возникает этическая и социальная проблема — «ценовая несправедливость». Если ваши «доллары» оцениваются дороже только потому, что вы оказались в трудной жизненной ситуации или не имели возможности внимательно изучать предложения, это означает, что экономическая система фактически переоценивает ваше положение, заставляя платить больше именно тех, кто меньше способен это сделать. Примером служит решение одной компании из венчурного портфеля McDonald's — Plexure, которая предлагает ресторанам возможность поднимать цену на ваши привычные заказы в зависимости от того, недавно ли вы получили зарплату.

Это значит, что сразу после получения денег для вас всё становится дороже — компания оценивает вашу платежеспособность максимально высоко. Подобные технологии получили широкое распространение во множестве других сфер — от сферы общественного питания до перевозок и медицинских услуг. Кроме того, практика «ценового сотрудничества» между конкурентами создаёт новые сложности для потребителей. В некоторых отраслях компании обмениваются данными о ценах с помощью специальных посредников — «ценовых клиринговых площадок». Это происходит, например, в мясной индустрии и на рынке аренды жилья, где организации вроде Agri-Stats и Realpage предлагают всем участникам системы советы по оптимальному повышению цен.

Несмотря на существование антимонопольного законодательства, такой обмен данными становится видом негласного сговора, что ограничивает возможности выбора для потребителей и ведёт к общему росту стоимости услуг и товаров. Значительный ущерб причиняется и на рынке труда. Технологии, применяемые работодателями, позволяют использовать данные о финансовом положении работников, чтобы занижать заработную плату именно тем, кто находится в экономически трудном положении. Особенно ярко это проявляется в таких сферах, как контрактная медсестринская работа, где несколько крупных приложений-агрегаторов замещают множество мелких региональных агентств. Проверяя кредитную историю медсестёр, эти компании определяют, кто из них наиболее уязвим и склонен согласиться на более низкую ставку.

Эта «алгоритмическая дискриминация» образует новое социальное неравенство, углубляя существующую пропасть между более обеспеченными и уязвимыми работниками. Телематика и искусственный интеллект дают работодателям возможность напрямую интерпретировать поведение работников — кто чаще соглашается на менее выгодные смены, показывает меньше требований к задачам. Компания Uber стала одним из первых примеров, применяющих внутренние алгоритмы для оценки «биржевой стоимости» водителей в зависимости от их «напряжённости» или формы личной необходимости. Подобные практики стали массовыми благодаря распространению данных, собранных на больших платформах и сторонних брокерах, торгующих информацией о пользователях. Несмотря на очевидные риски и вызовы, регулирование таких бизнес-практик в США остаётся слабым.

Администрация нового президента Байдена пыталась наложить ограничения на деятельность брокеров данных, но с приходом к власти администрации Трампа и её последователей ряд правил был отменён. Это создало благоприятные условия для развертывания масштабных программ слежки и персонализированного ценообразования, практически без каких-либо ограничений. Инициативы Федеральной торговой комиссии (FTC) по борьбе с ценовой дискриминацией с применением алгоритмов также оказались в подвешенном состоянии. Политические изменения привели к прекращению многих расследований и появлению атмосферы внутреннего конфликта в ряде государственных структур. Это отражается не только на законодательном поле, но и на повседневной жизни миллионов покупателей и работников, оказывающихся в положении, когда их финансовая состоятельность подвергается детальному анализу и служит базой для повышения или снижения цен и зарплат.

С точки зрения потребителей, перспектива стать заложником «ценовой революции» вызывает тревогу. Появляется ощущение, что деньги в вашем кошельке не равны деньгам соседа, а экономическая система подстраивается под то, кто и как платит, а не кто насколько действительно нуждается. Особенно это поразительно в ситуации, когда самые уязвимые слои населения оказываются вынуждены платить максимально высокие цены за жизненно необходимые товары и услуги. В Европе и некоторых странах Азии ситуация немного лучше благодаря более жёсткому регулированию защиты персональных данных и контролю алгоритмических практик. В частности, в Великобритании и странах Европейского союза действуют законы, диктующие прозрачность и ограничение слежки со стороны коммерческих организаций.

Британская авиакомпания British Airways, например, начала применять меры, направленные на снижение влияния персонализированного ценообразования, предоставляя бонусы только через собственный сайт и стараясь сохранить верхний уровень контроля над клиентскими данными. В Канаде ситуация развивается в позитивном ключе: конкуренционное бюро страны получило расширенные полномочия по борьбе с когортным ценообразованием и ищет пути для новых регуляторных мер против технологий слежки. Общая тенденция показывает, что хотя США оказываются в состоянии «регуляторного вакуума» после политических потрясений, другие государства постепенно укрепляют законодательную базу в этой сфере. В конечном итоге борьба с практикой ценообразования, основанного на слежке, — это не только экономический, но и социальный вызов. Она лишает потребителей и работников права на равенство и прозрачность, подрывает социальную справедливость и усиливает неравенство.

Важно не просто защищать личные данные, но и противостоять моделям бизнеса, которые эксплуатируют уязвимости, чтобы увеличить прибыль в ущерб человеку. Время осознать: каждый доллар в вашем кошельке — это не просто цифра, а показатель вашего места в обществе. Когда корпорации начинают решать, сколько ваш доллар стоит, основываясь на вашей уязвимости, они ставят под угрозу фундаментальные принципы справедливости и равенства. Борьба за прозрачность, регулирование алгоритмов и ограничение сбора данных — это ключ к тому, чтобы вернуть стоимость вашему доллару и сохранить права потребителей в цифровую эпоху.