• По мере роста конкурентной ценности данных компании будут стараться достичь «информационного преимущества» (data advantage), а тем самым и конкурентного преимущества перед соперниками. Компании будут всё больше инвестировать в компьютерные алгоритмы для анализа всего объема и многообразия данных. Даже в случае общедоступной информации скорость ее обработки будет иметь решающее значение (быстрота получения и анализа данных для получения тактического преимущества перед конкурентами)>85. Скорость генерирования, получения, обработки и анализа данных будет нарастать>86, а для некоторых приложений она уже сейчас приближается к режиму реального времени>87.
• По мере того как скорость генерирования, получения, обработки и анализа данных растет, цены также будут корректироваться быстрее. С помощью онлайновых торговых платформ компьютеры способны анализировать и корректировать цены – даже для конкретных индивидов в конкретные минуты – в течение миллисекунд>88.
• По мере роста числа онлайновых продавцов, использующих ИИ и алгоритмы ценообразования, их конкурентам, чтобы не оказаться в невыгодном положении, всё чаще придется самим разрабатывать «умные» алгоритмы ценообразования.
• Все большее число компаний будет переходить на алгоритмы ценообразования, которые станут в значительной степени определять отраслевые цены на продукты и услуги, разница между онлайновым и офлайновым ценообразованием будет размываться и во многих отраслях в итоге исчезнет.
• По мере общеотраслевого роста использования алгоритмов они, обучаясь на опыте, будут предугадывать действия других алгоритмов и реагировать на них. Онлайновые торговые платформы создают возможности для лучшей сегментации рынка с помощью динамического и дифференцированного ценообразования>89.
• Обучаясь на основе всего объема и многообразия наших персональных данных, компьютеры, используя ИИ, будут всё чаще принимать решения за нас – используя личных цифровых помощников, предугадывающих наши нужды и желания.
Если «созидательное разрушение» из-за больших данных и аналитики больших данных создаст угрозы традиционным торговым гигантам наподобие Walmart, то по логике вещей ветра конкуренции в мире онлайновой торговли перерастут в ураганы. Можно предположить, что рыночная власть будет носить преходящий характер: цены снижаются под действием цифровой руки, качество растет под действием потоков информации. Поэтому, как показано в следующей главе, в отдельных кругах звучат призывы к исключительно мягкому регулированию (или его отсутствию).
3
Мягкое антимонопольное регулирование
В 1998 г. в США существенно увеличился уровень рыночной концентрации, обусловленный волной банковских слияний. У многих финансовых учреждений сократилось количество собственников. Алан Гринспен, глава Федеральной резервной системы, сообщил американскому Сенату, что беспокоиться не стоит. Подход антимонопольных ведомств к величине компаний уже поменялся:
В 1970-х и 1980-х гг. произошло значительное смещение акцентов. На смену почти детерминированной реализации стратегии антимонопольного правоприменения (antitrust enforcement)>1 пришла, при поддержке так называемой чикагской школы, вера в то, что те несовершенства рынка, которые не являются следствием государственных субсидий, квот и привилегий (franchises), будут смягчены усилением конкуренции. Антимонопольные начинания не рассматривались как безусловно эффективные меры воздействия. Сдержанная антимонопольная политика, как в последнее время считают ее влиятельные сторонники, повышает эффективность рынка