卖家使用定价算法时的平台设计

• 贾斯汀•约翰逊安德鲁·罗兹Matthijs Wildenbeest
2020年11月30日

利用经济学理论和人工智能(AI)定价算法，我们研究了一个平台设计其市场以促进竞争、提高消费者剩余，甚至提高自身利润的能力。我们允许卖家使用q学习算法(来自计算机科学文献的一种常见的强化学习技术)在重复交互的环境中设计定价策略，并考虑平台规则的影响，这些规则奖励那些降低价格的公司，并增加对消费者的曝光。总的来说，我们实验的证据表明，即使在算法合谋可能出现的情况下，平台设计决策也可以使消费者受益，但在算法高度重视未来的情况下，实现这些收益可能需要的不仅仅是最简单的指导策略。我们还发现，提高消费者剩余的政策可以提高平台的利润，这取决于平台的收入模式。最后，我们记录了算法面临的几个学习挑战。