تحقیق جنجالی درباره استفاده از AI برای تعیین قیمت بلیط هواپیما

• قانونگذارانی مانند Greg Casar و Rashida Tlaib در آمریکا لایحه‌ای معرفی کرده‌اند که استفاده از AI برای تعیین قیمت یا دستمزدهای شخصی‌سازی‌شده را ممنوع کند.
• همچنین وزیر حمل‌ونقل آمریکا تاکید کرده برای بررسی استفاده از AI در قیمت‌گذاری بلیط‌ها تحقیقاتی را آغاز کرده است.
• تحلیل: این پیشرفت قانونی نشان می‌دهد نگرانی‌های اخلاقی و مصرف‌کننده درباره AI تجاری در حال افزایش است. بسیاری از شرکت‌های حمل‌ونقل برای شخصی‌سازی قیمت چشم به فناوری هوشمند دارند؛ اما این حرکت می‌تواند کنترل‌ بیشتری را شکل دهد.

زمینه برخورد جنجالی

• مجلس‌نزدیکان آمریکایی از جمله سناتورهای Ruben Gallego، Mark Warner و Richard Blumenthal نگرانی خود را در مورد استفاده از هوش مصنوعی برای ارائه قیمت‌های شخصی‌سازی‌شده بلیط — به عبارتی “surveillance pricing” — ابراز کردند که ممکن است به سطوحی برسد که قیمت‌ها تا آستانه تحمل مصرف‌کننده افزایش یابند.
• وزیر حمل‌ونقل آمریکا، Sean Duffy اعلام کرد هر گونه استفاده از داده‌های شخصی برای قیمت‌گذاری فردی مورد پیگرد قرار خواهد گرفت و تحقیقات فدرال آغاز می‌شود.

آنچه دلتا و Fetcherr می‌گویند

• شرکت Delta با همکاری ارائه‌دهنده فناوری Fetcherr قصد دارد تا پایان ۲۰۲۵ در ۲۰٪ از پروازهای داخلی از AI برای مدیریت درآمد استفاده کند—در حال حاضر این فناوری فقط روی ۳٪ بلیط‌ها اعمال شده است.
• با وجود الهام‌گیری از قیمت‌گذاری پویا (dynamic pricing) سنتی، Delta تأکید کرد که داده‌های شخصی یا رفتارهای فردی مسافران برای تنظیم قیمت مورد استفاده قرار نمی‌گیرد، بلکه تحلیل بازار کلی و داده‌های تجمعی مبنای قیمت‌گذاری است.

تحلیل فنی مدل AI

• مدل هوش مصنوعی Fetcherr بر اساس تحلیل داده‌های تجمعی بازار مانند روند رزرو، رقابت مسیرها، قیمت سوخت، و تقاضا قیمت‌ها را پیشنهاد می‌دهد، نه بر اساس شناسه یا سابقه فردی مصرف‌کننده.
• هدف اصلی، بهینه‌سازی درآمد با سرعت و دقت بالاتر نسبت به سیستم‌های پویای قدیمی است. این سیستم به‌صورت پیشنهاد قیمتی عمل می‌کند که توسط تحلیل‌گران انسانی یا سیستم نهایی تأیید می‌شود.

ریسک‌ها و نگرانی‌های قانونی

1. اتهام قیمت‌گذاری تبعیضی: منتقدان عنوان می‌کنند استفاده از الگوریتم‌هایی که بر اساس نوع مرورگری یا سابقه ممکن است نشان‌دهنده درآمد یا موقعیت فرد باشد، می‌تواند به نرخ‌های بالاتر برای مصرف‌کنندگان آسیب‌پذیر منجر شود، حتی اگر داده‌ها مستقیماً در مدل باشند یا نشده باشند.
2. قوانین پیشنهادی کنگره: نمایندگان Greg Casar و Rashida Tlaib لایحه‌ای تحت عنوان «Stop AI Price Gouging and Wage Fixing Act» ارائه کرده‌اند که استفاده از AI برای تنظیم قیمت یا دست‌مزد بر اساس داده‌های شخصی را ممنوع می‌کند.
3. خطر از دست دادن اعتماد مشتری: مدیرعامل American Airlines، Robert Isom، این گونه قیمت‌گذاری را “غیر اخلاقی و گمراه‌کننده” خوانده و تاکید کرده قصد ندارند برای قیمت‌گذاری از AI استفاده کنند تا اعتماد مشتریانشان حفظ شود.

پیامدهای احتمالی برای صنعت و مصرف‌کننده

• طبق برخی تحلیل‌ها، AI در صورت شفاف و اخلاقی استفاده شدن می‌تواند به کاهش کلی هزینه پروازها کمک کند، چرا که امکان بهینه‌سازی درآمد و افزایش رقابت بین مسیرها وجود دارد. در واقع، قیمت بلیط در سال ۲۰۲۵ پایین‌ترین نرخ واقعی در یک دهه گذشته را داشته است.
• اما استفاده بدون کنترل یا نظارت می‌تواند منجر به فشار قیمت بر برخی گروه‌ها و افزایش نابرابری در دسترسی به تخفیف‌ها شود.
• نظارتی که FTC یا بحث‌های قانون‌گذاری در اروپا با GDPR انجام خواهند داد ممکن است استفاده از داده‌های مصرف‌کننده را محدود کنند و مدل‌های AI را مجبور به شفافیت و گزارش‌گیری بیشتر کنند.

خلاصه نهایی

توصیه برای آینده

• شفاف‌سازی عمومی: شرکت‌ها باید به‌وضوح مشخص کنند داده‌ای از رفتار کاربران استفاده نمی‌شود و نتایج خود را به‌صورت قابل فهم گزارش دهند.
• نظارت داخلی: مکانیزمی برای بررسی تغییرات قیمت و تضمین عدالت در نظر گرفته شود.
• هشیاری قانونی: پیگیری لایحه‌های پیشنهادی و چارچوب‌های قانونی مانند FTC یا GDPR برای جلوگیری از استفاده ناعادلانه AI ضرورت دارد.
• تعادل بین درآمد و اعتماد: حتی اگر تکنولوژی قادر به کسب درآمد بیشتر باشد، حفظ اعتماد مشتری در بلند‌مدت مزیت رقابتی مهم‌تر خواهد بود.

مدل‌های AI پیشرفته در پویارسازی قیمت پرواز

Fetcherr (Delta Air Lines و دیگران)

• مدل Large Market (GenAI): مصرف حجم عظیمی از داده‌های بازار (سرعت رزرو، رقابت مسیرها، رویدادها، شرایط آب‌و‌هوا و وضعیت مالی) برای پیشنهاد قیمت دقیق در هر لحظه.
• ابزار به‌عنوان «super analyst» عمل می‌کند—به صورت خودکار پیشنهاد قیمت می‌دهد، ولی تحلیل‌گر انسانی همچنان کنترل دارد.
• شفافیت نسبی: قابلیت توضیح دلایل پیشنهاد قیمت یا عرضه آن در قالب محیط گفتگو یا داشبورد تحلیلی.

PROS (Lufthansa Group، airBaltic و دیگران)

• استفاده ترکیبی از Request‑Specific Pricing و WTP (Willingness-to-Pay): تنظیم قیمت بر اساس ویژگی سفر، خواست مشتری، و شرایط بازار بدون استفاده از داده شناسه مشتری.
• افزایش فروش ancillary (مانند انتخاب صندلی یا اتصال) با اتوماسیون پیشنهاد و تست A/B بلادرنگ.
• هدف نه تضمین قیمت شخصی بلکه بهینه‌سازی درآمد از سطح گروه‌های تقاضا.

سیستم‌های مبتنی بر تقویت یادگیری (Reinforcement Learning)

• پیاده‌سازی RL برای کنترل قیمت بلیط (تا یک سال قبل از پرواز) با آموزش بر داده‌های واقعی تحلیل تبلیغ قیمت و رفتار خرید مشتری.
• همچنین الگوریتم‌هایی وجود دارند که همزمان به درآمد و عدالت (fairness) توجه دارند، با بشریت تقویت قیمی متوسط و فروش بهینه با اجتناب از تبعیض.
• مدل‌های مشابه برای کنترل inventory و overbooking با Deep Q‑learning استفاده شده‌اند.

سیستم‌های کلاسیک و Yield Management

• مدل‌های کلاسیک yield management همچنان پایه استراتژی قیمت‌گذاری هستند—با استفاده از forecast تقاضا، کنترل کلاس‌های تور و تولید درآمد incremental‎ ۳–۷٪.
• مدل‌های AI جدید با ترکیب این اصل همواره در حال تلفیق برای سطوح خودکارسازی بیشتر هستند.

مقایسه Steersheet: ویژگی‌ها و تفاوت‌ها

تحلیل راهبردی

• Fetcherr ترکیبی از دقت بالا و سرعت با دخالت انسانی محتاطانه است؛ مناسب شرکت‌هایی که هنوز نمی‌خواهند کنترل کامل را به AI بسپارند، ولی می‌خواهند سرعت تصمیم‌گیری را افزایش دهند.
• PROS با تمرکز بر ancillaries و پیشنهادات درخواست‌محور، گزینه مناسبی برای بهینه‌سازی و درآمد جانبی (مثل انتخاب صندلی، بسته‌های خدمات) است که دقت قابل قبول و احترام به انصاف را حفظ می‌کند.
• RL-based مدل‌ها در محیط‌هایی پراکنده برای فرصت‌های بلندمدت مناسب‌اند؛ این مدل‌ها به‌ویژه اگر fairness به‌صورت بخشی از تابع هدف لحاظ شود جذاب‌اند.
• ییلد منیجمنت کلاسیک اگرچه مربوط به گذشته است، اما به‌عنوان ریشه هر استراتژی پیشرفته مهم است و می‌تواند پایه مدلی جدید با AI باشد.

توصیه‌های اجرایی قابل‌توجه

1. انتخاب مرحله‌ای: برای شروع، پیشنهاد قیمت به‌صورت انسانی کنترل‌شده توسط مدل Fetcherr یا PROS ارائه شود تا شفافیت و تحمل خطر کنترل شود.
2. استفاده از RL همراه مقررات fairness اگر هدف بلندمدت افزایش درآمد با تضمین عدالت باشد، خصوصاً در محیطی با تنوع گروهی یا اجتماعی بالاتر.
3. ترکیب چند مدل: به‌عنوان مثال، Fetcherr برای تصمیم‌گیری قیمت اصلی و PROS برای پیشنهاد ancillary در کنار سیستم RL برای کنترل گروهی قیمت‌ها.
4. ایجاد نظارت قانونی و شفافیت: انتشار چارچوب استفاده از AI، محدود کردن تغییرات قیمت، و گزارش‌گیری منظم برای جلوگیری از تبعیض و از دست رفتن اعتماد مصرف‌کننده.

جمع‌بندی

• فناوری‌های AI داخلی در قیمت‌گذاری هوشمند، شامل Fetcherr، PROS و RL-based مدل‌ها هستند که همگی به سمت افزایش درآمد و کاهش مداخله انسانی حرکت می‌کنند.
• هر گزینه، تعادلی میان سرعت، دقت و کنترل انسانی برقرار می‌کند.
• برای شرکتی که تمرکز بر رشد درآمد و حفظ اعتماد مشتری دارد، استفاده از ترکیب Fetcherr (برای قیمت‌گذاری پویا) و PROS (برای خدمات پس از فروش و ancillaries)، در کنار چارچوب نظارتی مناسب، یک ترکیب قوی به‌شمار می‌آید.

ترجمه مقاله: دلتا به جنجال قیمت‌گذاری هوش مصنوعی پاسخ می‌دهد

عنوان: دلتا به جنجال قیمت‌گذاری هوش مصنوعی پاسخ می‌دهد

متن اصلی:
دلتا از هوش مصنوعی برای تولید قیمت‌گذاری پویا در زمان واقعی استفاده می‌کند. (اعتبار عکس: چاد اسلتری/دلتا)

دلتا در برابر اتهامات استفاده از هوش مصنوعی برای قیمت‌گذاری تبعیض‌آمیز دفاع می‌کند.

پیتر کارتر، مدیر ارشد امور خارجی دلتا، در نامه‌ای در تاریخ ۳۱ جولای به سؤالات مفصل مطرح‌شده توسط سناتورهای دموکرات مارک وارنر از ویرجینیا، ریچارد بلومنتال از کنتیکت و روبن گایگو از آریزونا پاسخ داد.

کارتر نوشت: «هیچ محصول کرایه‌ای وجود ندارد که دلتا تاکنون استفاده کرده باشد، در حال آزمایش باشد یا قصد استفاده از آن را داشته باشد که مشتریان را با قیمت‌های فردی بر اساس داده‌های شخصی هدف قرار دهد.»

این جنجال از همکاری دلتا با شرکت فچر (Fetcherr) ناشی می‌شود که از هوش مصنوعی برای تولید قیمت‌گذاری پویا در زمان واقعی استفاده می‌کند. در تماس درآمد سه‌ماهه جولای، گلن هاونستین، رئیس دلتا، گفت که کرایه‌های پشتیبانی‌شده توسط فچر ۳٪ از شبکه داخلی دلتا را تشکیل می‌دهند و هدف این شرکت افزایش این مقدار به ۲۰٪ تا پایان سال است.

در روز سرمایه‌گذار دلتا در نوامبر گذشته، هاونستین درباره فچر به تفصیل صحبت کرد و آن را «بازطراحی کامل نحوه قیمت‌گذاری و نحوه قیمت‌گذاری ما در آینده» نامید. او توضیح داد که شرکت‌های هواپیمایی به‌طور سنتی نقاط قیمتی را تعیین می‌کنند، سپس از مدیریت درآمد برای کنترل دسترسی به موجودی این نقاط قیمتی استفاده می‌کنند. اما با گذشت زمان، این عملکردها در یک فرآیند واحد مدیریت پیشنهاد ادغام خواهند شد.

او افزود که شرکت هواپیمایی «قیمتی خواهد داشت که برای آن پرواز، در آن زمان، برای شما به‌صورت فردی در دسترس است.» هاونستین در آن زمان گفت که آزمایش‌های اولیه نتایج «بسیار مطلوب» درآمدی نسبت به قیمت‌گذاری سنتی نشان داده‌اند.

اکنون برنامه دلتا برای تسریع سریع استفاده از قیمت‌گذاری با کمک هوش مصنوعی، همراه با اشاره هاونستین به قیمت‌گذاری فردی، واکنش‌هایی را برانگیخته است.

در تماس درآمد شرکت هواپیمایی امریکن در ۲۴ جولای، رابرت آیزوم، مدیرعامل، گفت که امریکن از هوش مصنوعی فقط برای اموری استفاده خواهد کرد که به مسافران کمک می‌کند، مانند عملیات، نمایش محصول و کارایی کارکنان. او گفت: «این درباره فریب و گول زدن نیست. کسانی که درباره استفاده از هوش مصنوعی به این شکل صحبت می‌کنند، به نظر من مناسب نیست. و قطعاً از نظر امریکن، این چیزی نیست که ما انجام دهیم.»

در همین حال، در نامه ۲۱ جولای، وارنر، بلومنتال و گایگو از دلتا خواستند توضیح دهد که از چه داده‌هایی برای تعیین قیمت‌ها استفاده می‌کند. آنها نوشتند: «روش‌های قیمت‌گذاری فردی فعلی و برنامه‌ریزی‌شده دلتا نه‌تنها نگرانی‌های حریم خصوصی داده‌ها را ایجاد می‌کند، بلکه احتمالاً به معنای افزایش کرایه‌ها تا نقطه تحمل شخصی هر مصرف‌کننده است، در زمانی که خانواده‌های آمریکایی قبلاً با افزایش هزینه‌ها دست‌وپنجه نرم می‌کنند.»

کارتر در پاسخ گفت که دلتا هیچ تحملی برای قیمت‌گذاری تبعیض‌آمیز ندارد. موتور قیمت‌گذاری هوش مصنوعی دلتا از داده‌های تجمیعی استفاده می‌کند، از جمله داده‌های خرید و تقاضا برای مسیرها و پروازهای خاص. این ابزار همچنین می‌تواند به تحلیلگران داده دلتا کمک کند تا با شرایط جدید بازار سازگار شوند و هزاران متغیر را به‌طور همزمان در نظر بگیرند.

کارتر افزود که ابزار قیمت‌گذاری، تنظیمات قیمتی را هم به سمت بالا و هم به سمت پایین پیشنهاد می‌دهد، «که هم به نفع مشتریان ما و هم به نفع کسب‌وکار ما است.»

با این حال، گایگو راضی نشده است. در بیانیه‌ای که در ۱ آگوست منتشر شد، سناتور آریزونا گفت که دلتا به سرمایه‌گذاران یک چیز می‌گوید و به عموم چیز دیگری. او خواستار توضیح بیشتر شد که آیا هاونستین در روز سرمایه‌گذار اشتباه صحبت کرده است.

خلاصه نکات مهم:

• دفاع دلتا: دلتا اتهامات استفاده از هوش مصنوعی برای قیمت‌گذاری تبعیض‌آمیز را رد کرد و اعلام کرد که از داده‌های شخصی برای قیمت‌گذاری فردی استفاده نمی‌کند.
• همکاری با فچر: دلتا با شرکت فچر برای قیمت‌گذاری پویا در زمان واقعی همکاری می‌کند. این کرایه‌ها ۳٪ از شبکه داخلی را تشکیل می‌دهند و هدف، افزایش به ۲۰٪ تا پایان سال است.
• اظهارات هاونستین: رئیس دلتا قیمت‌گذاری فردی را در روز سرمایه‌گذار مطرح کرد که به جنجال منجر شد، اما دلتا تأکید دارد که از داده‌های تجمیعی استفاده می‌کند.
• نگرانی‌های سناتورها: سناتورهای دموکرات نگران حریم خصوصی داده‌ها و افزایش هزینه‌ها برای مصرف‌کنندگان هستند.
• پاسخ امریکن: مدیرعامل امریکن ایرلاینز استفاده از هوش مصنوعی برای فریب را رد کرد و گفت که از آن فقط برای بهبود خدمات استفاده می‌کند.
• ادعای دلتا: ابزار هوش مصنوعی دلتا با استفاده از داده‌های تقاضا و مسیر، تنظیمات قیمتی را به نفع مشتریان و شرکت پیشنهاد می‌دهد.
• انتقاد گایگو: سناتور گایگو خواستار شفاف‌سازی درباره تناقض اظهارات دلتا به سرمایه‌گذاران و عموم شد.