디지털 카르텔

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Digital Cartel
투명성이 높은 시장환경에서 기업 이익만을 극대화하는 병행, 신호, 자가 학습 등의 알고리즘 기반 담합 기법

유형[편집 | 원본 편집]

유형 설명
Messenger
  • 담합을 공모한 기업이 동일한 알고리즘을 이용
  • 가격을 서로 유사한 수준으로 자동적으로 조정
Hub-and-Spoke
  • 하나의 플랫폼(hub)과 수직적 관계에 있는 경쟁 기업들(spoke) 간에 발생
  • 소속 플랫폼의 가격결정 시스템을 동일하게 이용
  • ex) 호텔예약플랫폼과 연계된 숙박업소의 일률적 가격 인상
Predictable Agent
  • 투명한 가격 공개, 가격이 알고리즘에 의해 탄력적으로 조정
  • 명시적 합의 없이 묵시적, 우발적으로 발생
  • ex) 주유소 가격공개 정책 시행 이후 전반적으로 가격 향상
Autonomous Machine
  • 기업의 인공지능 알고리즘의 정교한 예측력에 의해 초래되는 담합
  • 시장의 방대한 데이터를 기반으로 최선의 이익 추구 중 발생

알고리즘의 담합 조장적 역할[편집 | 원본 편집]

특징 설명
모니터링 알고리즘

(Monitoring Algorithms)

  • 경쟁 기업의 가격 정보를 실시간으로 수집
  • 담합에서 이탈할 경우 즉시 통보함으로써 담합의 지속성을 제고
병행 알고리즘

(Parallel Algorithms)

  • 동일한 가격 결정 알고리즘을 공동으로 이용
  • 직접적 의사교환없이 담합을 가능하도록 함
신호 알고리즘

(Signaling Algorithms)

  • 가격 인상 신호를 실시간으로 주고 받을 수 있게 하여 담합을 촉진
  • 불완전 담합이론에서의 가격 선도 행위(price leadership)
자가학습 알고리즘

(Self-learning Algorithms)

  • 인공지능 알고리즘이 시장에서 발생하는 데이터를 학습
  • 고도화된 인공지능이 스스로 내린 결정이 담합을 초래


참고 문헌[편집 | 원본 편집]