Algorithmische kollusion und pricing ki

Algorithmische Kollusion und Pricing-KI

Einsatzfälle

• Dynamic Pricing.
• Wettbewerberpreis-Monitoring.
• Repricing-Bots auf Marktplätzen.
• gemeinsame Softwareanbieter für mehrere Wettbewerber.
• KI-gestützte Rabatt- oder Ausschreibungsstrategie.

Norm- und Quellenanker

• Art. 101 AEUV und GWB § 1 für abgestimmtes Verhalten, Kartelle, Hub-and-Spoke und Informationsaustausch.
• GWB §§ 19, 20 und Art. 102 AEUV prüfen, wenn marktbeherrschende Plattformen, Datenzugang, Selbstbevorzugung oder Behinderung betroffen sind.
• KI-VO Art. 3 Nr. 1, Art. 6 Abs. 2 i. V. m. Anhang III nur, wenn das Pricing-System in einen Hochrisikokontext rutscht; meist liegt der Schwerpunkt kartellrechtlich.
• DMA/DSA/Plattformregeln prüfen, wenn Gatekeeper, Marktplätze oder Ranking-/Recommender-Systeme beteiligt sind.
• Behördenpraxis von Bundeskartellamt, Kommission/DA Competition, CMA/FTC/DOJ nur mit aktueller Quelle einbauen.

Kartellrechtliche Leitfragen

1. Fließen Wettbewerberdaten in dasselbe System?
2. Gibt es einen gemeinsamen Dienstleister als Hub?
3. Werden Preise automatisch an Wettbewerberpreise angepasst?
4. Können Mitarbeiter Signale setzen oder auslesen?
5. Werden zukünftige Preise, Rabatte oder Kapazitäten geteilt?
6. Gibt es menschliche Kontrolle oder nur Algorithmus-Autopilot?
7. Sind Preisregeln vom Vertrieb vorgegeben, vom Anbieter trainiert oder durch Wettbewerberdaten emergent entstanden?
8. Wird künftiges Verhalten sichtbar gemacht: Preisfenster, Kapazität, Lieferstopp, Rabattuntergrenze?
9. Gibt es Audit-Logs, mit denen ein Unternehmen im Dawn Raid erklären kann, warum ein Preis gesetzt wurde?

Compliance-Design

• Datenminimierung.
• Wettbewerberdaten nur aus rechtmäßigen öffentlichen Quellen.
• keine Zukunftsdaten.
• Anbieter-Firewalls.
• Logging von Preisentscheidungen.
• Kartellrechtliche Schulung für Revenue Teams.

Merksatz

Ein Algorithmus kann ein Kartell nicht entschuldigen. Er kann aber dessen Beweisbild komplizierter machen.