三
今天算法定价已经拓展到很多行业 ， 但运用最充分的就是互联网公司 ， 原因就在于这个行业能够接触到更多的用户信息 ， 它能近乎零成本的追踪用户行为的信息来给用户提供合适的产品并且确定合适的价格 。 就像经济学家克鲁格曼于2000年在《纽约时报》的一篇专栏中指出的那样：“动态定价是一种古老做法的新版本 ， 即价格歧视 。 它利用潜在消费者的电子指纹--他以前的购买记录、他的地址、也许他访问过的其他网站--来判断他在价格高的情况下有多大可能会退缩 。 如果用户看起来对价格敏感 ， 他就能得到便宜货；如果他不这样做 ， 他就会支付高价 。 ”
同样是价格歧视 ， 为何航空公司的收益管理系统是备受赞誉 ， 而互联网公司的算法定价却是毁誉参半？原因就是克鲁格曼所说的 ， 互联网公司能够获得用户个人的相关信息 ， 而此前航空公司的收益管理系统是不掌握具体客人的身份信息 。 也正是如此 ， 有很多人呼吁 ， 是不是应该禁止各大公司收集用户信息？从而确保消费者不至于遭受算法歧视？
需要指出的是 ， 并不是所有的消费者都反对网站或者App收集信息的行为 。 就像此前百度CEO李彦宏在2018年的中国发展论坛中所说的“中国用户很多时候愿意用隐私来换便捷服务” ， 当然 ， 李彦宏的原话是这样：
“同时 ， 用户的一些个人数据实际上能够帮助互联玩企业为之提供更好的服务或产品 。 比如 ， 用户在电商、购物网站上的习惯、关注的品类等等信息 ， 有助于网站为用户提供更贴心、更高效的服务 。 中国的消费者在隐私保护的前提下 ， 很多时候是愿意以一定的个人数据授权使用 ， 去换取更加便捷的服务的 。 因此 ， 我们需要在保障用户信息安全和运用用户数据为之提供更好服务之间 ， 找到更好的平衡点 。 当然 ， 这一切都要遵循一定原则 ， 要在保障用户数据权益的基础上 ， 用这些数据让所有人受益 。 ”
尽管李彦宏的这句话很多人不爱听 ， 但事实上确实是这样 。 尽管消费者看重隐私 ， 但隐私并不是一切 。 早在2005年 ， 卡内基梅隆大学的艾奎斯提教授（Alessandro Acquisti）和加州伯克利大学的瓦里安（Hal R. Varian）教授在一篇名为《根据购买历史调整价格》的论文中指出 ， 只要有足够的激励 ， 他们就会透露相应的个人信息 。 也正是基于此 ， 他们还在这篇论文中建议对旅游、在线购物等存在大量信息技术初始投资的行业中通过强化个性化服务带来竞争优势 ， 因为这些服务的边际成本对卖家来说是非常低 。 只要价格合适 ， 这种做法就能导致客户忠诚度的提高和总福利的增加 。
很多时候消费者之所以愿意在线披露信息 ， 不只是因为有足够的激励 ， 还是因为留存信息会给个人带来收益 。 2006年 ， 新加坡国立大学的许启龙在《在线信息披露：动机和衡量标准》一文中总结了披露个人信息带来好处 ， 其中带来的四种外在利益：节省金钱、节省时间、自我提升和社会适应 ， 同时还有三种内在利益：愉悦、新奇、利他主义 。 确实 ， 用户之所以喜欢在网上购物就是因为平台能够根据用户的行为给你推荐相关的产品和服务 ， 如果每次上网都不留一丝痕迹 ， 那是不是太过于寡味了？
四
不过即便互联网的个性化服务给用户带来了诸多便利 ， 但还是有些人对此心有余悸 ， 尤其是每当看到媒体上报道的的“大数据杀熟”时更是如此 。 我 ， 会不会就是被大数据“杀”的那位“熟”？
不过在我看来 ， 这种担心是多余的 。 由于种种原因 ， 真正的个性化定价很难实现 。 首先是源于技术上的 ， 一个好的算法并不容易 。 编程的人经常提及的一句话是 ， “垃圾进 ， 垃圾出”（“Garbage in, garbage out”） ， 如果将错误的、无意义的数据输入计算机系统 ， 计算机自然也一定会输出错误、无意义的结果 。 让用户习惯和价格相匹配 ， 说起来简单 ， 但操作起来并不容易 。 比如说各大航司和酒店经常调整会员权益 ， 往好的方面说是根据情势变动 ， 往差的方面说就是当初预设的标准赶不上变化 ， 从而导致预期目标无法实现 。 典型的当属万豪 ， 其CEO在接受媒体采访谈及会员计划变更时 ， 在公开场合表示“会员拿的太多了” ， 言下之意就是公司亏了 。 一个静态的会员体系都会产生各种纰漏 ， 就更不要说动态个性化定价了 。