[딥파이낸셜] 인공지능 기반 가격 담합 찾아내는 법

AI 기반 가격 책정 서비스 함께 이용하는 경쟁사 간 담합 우려 커져
가입 시 서비스사와 회원사 간 사전 조율 있었다면 담합 가능성 존재
회원사 평균 가격과 가입률 동반 상승하면 의심해야

더 이코노미(The Economy) 및 산하 전문지들의 [Deep] 섹션은 해외 유수의 금융/기술/정책 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 본사인 글로벌AI협회(GIAI)에서 번역본에 대해 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

빅데이터, AI(인공지능) 기반의 제3자 가격 책정(third party pricing) 서비스가 빠르게 증가하며 해당 서비스를 통한 기업 간 가격 담합 우려가 증폭되는 가운데 담합 및 독과점 규제 저촉 여부를 가려낼 수 있는 단서가 소개됐다. 만약 특정 서비스 회원사들이 책정한 평균 가격과 가입 기업들의 수가 함께 상승한다면 담합 가능성을 강하게 의심해야 한다.

제3자 가격 책정 알고리즘 이용한 담합 우려 증폭

빅데이터와 AI 기술의 발전으로, 기업들이 중요 의사결정이었던 가격 책정을 직접 하지 않고 제3자가 개발한 가격 책정 알고리즘(algorithm)을 활용하는 사례가 늘고 있다. 서비스 제공 회사들은 전문성과 경험, 방대한 데이터는 물론, 보다 앞서가는 알고리즘 개발 의지로 무장해 개별 기업에 비해 효과적인 가격 책정이 가능한 것으로 평가되고 있다.

그러나 해당 서비스가 동일 알고리즘을 사용하는 경쟁 회사 간 가격 담합으로 이어질 수 있다는 경고도 여기저기서 터져 나오는 상황이다. 영국 시장 경쟁국(Competition and Markets Authority, CMA)과 독일 독점 위원회(German Monopolies Commission) 등은 특정 가격 책정 알고리즘이 한 시장이나 산업에서 압도적으로 이용될 경우 경쟁자 간 명시적 동의 없이도 담합으로 이어질 가능성이 높아진다고 경고해 왔다.

실제로 데이터 분석 업체인 덴마크 소재 A2i 시스템(A2i Systems)과 영국의 칼리브레이트(Kalibrate)가 휘발유 판매 회사들을 위해 개발한 가격 책정 알고리즘이 독일 내 저변을 넓혀가면서 가격 담합과 경쟁 제한을 조장하고 있다는 주장이 나오고 있다. 미국의 아파트와 호텔 업계에서도 가격 책정 서비스 업체와 회원사들이 불법 담합을 통해 경쟁을 제한했다는 이슈로 법정 소송이 진행 중이다. 이에 따라 올해 미 상원(US Senate)에서 가격 책정 서비스 업체들의 활동을 제한하는 법안이 발의된 가운데 알고리즘 자체가 인간의 개입 없이 자동으로 담합 가격 책정 메커니즘을 학습할 것이라는 우려까지 제기되고 있다.

기업이 독립적으로 서비스 업체 골랐다면 담합 가능성 낮아

이 문제에 대해 조 해링턴(Joe Harrington) 펜실베이니아대학교 와튼스쿨(Wharton School of the University of Pennsylvania) 교수는 그간의 연구 결과를 토대로, 한 시장에서 다수의 경쟁 업체가 동일한 알고리즘을 이용한다 해도 개별 업체가 스스로의 독립적인 의사결정으로 해당 알고리즘을 선택했다면 경쟁을 제한하지 않는다고 지적한다.

서비스 업체와 회원사 간 미심쩍은 조율 없이 계약이 이루어졌다면 회원사들은 가격 차별화와 수요 변화 대응을 위해 가격 책정 알고리즘을 활용하고 서비스 회사는 회원사들의 지불 의사 금액(willingness-to-pay, WTP)을 높여 라이선싱 매출을 극대화하는 방향으로 알고리즘을 설계하는 ‘경쟁 시장’의 모습을 유지한다는 것이다. 경쟁 시장에서는 일부 업체들이 담합해 가격을 올려도 한 업체가 가격을 낮추면 담합 자체가 무너지기 때문에 경쟁 제한 행위가 일어나기 어렵다.

실제로 회원사들의 독립적인 의사결정이 담보된 경우 다수 업체가 하나의 가격 책정 서비스를 이용해도 회원사들의 평균 가격은 업체들이 제3자 알고리즘 없이 각자 가격을 책정한 경우와 동일하게 움직였다. 오히려 가입 업체들은 알고리즘의 도움을 받아 수요 변화에 더 효율적이고 기민하게 대응하는 모습을 보였다.

특정 서비스 회원사들 평균 가격과 가입률 동반 상승 시 담합 의심해야

문제가 되는 경우는 가입 시점에 서비스 업체와 회원사 간 가격 담합에 대한 합의가 존재했을 때였다. 담합을 주도하기로 한 서비스 업체는 회원사들의 수익을 극대화하기 위해 시장 가격을 상회하는 담합 가격을 알고리즘을 통해 만들어낸다. 해링턴 교수는 “어느 한 회사가 낮은 가격으로 담합을 무너뜨리는 경쟁 시장의 원리가 서비스 업체와 회원사 간 합의와 회원사들 간 암묵적 합의 때문에 더 이상 기능하지 않는다”고 지적한다.

하지만 이러한 담합은 간단한 경제학적 단서를 통해 잡아낼 수 있다. 만약 업체들이 각각 독립적으로 해당 서비스를 이용하기로 결정한 경우라면 수많은 업체들이 하나의 알고리즘을 사용한다 해도 회원사들이 책정하는 평균 가격은 회원사 수에 상관없이 비회원사들의 평균 가격과 동일한 패턴으로 움직일 것이다. 하지만 서비스 업체와 회원사들 간 담합이 있다면 회원사 수와 평균 가격이 비례 관계로 상승한다는 것이다. 해링턴 교수는 “참여 업체가 많은 카르텔일수록 담합 가격이 높아지는 시장 원리와 동일하다”고 설명한다.

해링턴 교수는 이 단서가 규제 당국이 가격 책정 서비스를 둘러싼 담합 여부와 유럽연합 기능 조약(Treaty on the Functioning of the European Union) 제101조(Article 101) 등이 금지하는 경쟁 제한적 행위를 가려내고 다른 증거들과 결합해 소송을 제기하는 등 소비자들을 보호하는 데 도움을 줄 수 있을 것이라고 말했다. 아울러 가격 책정 서비스 업체가 회원사 전체의 집단적 이익을 극대화하려는 근원적 동기에서 벗어나기 어렵다는 일부 우려에 대해서는 일반화하기 어렵다고 반박했다.

원문의 저자는 조 해링턴(Joe Harrington) 펜실베이니아대학교 와튼스쿨(Wharton School of the University of Pennsylvania) 교수입니다. 영어 원문 기사는 An economic test for protecting consumers from AI-powered collusion | CEPR에 게재돼 있습니다.