作者：（英）阿里尔·扎拉奇,（美）莫里斯 E. 斯图克
出版社：中信出版社
格式: AZW3, DOCX, EPUB, MOBI, PDF, TXT
算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗试读：
序言
现如今，互联网、大数据、算法与人工智能的发展日新月异，它们不约而同地向我们做出了同样的承诺：科技正在改善我们的生活。从表象看，网络世界为我们带来了诸多便利。比价网站的创建、各式各样的电商促销、数不尽的手机应用程序的确降低了商品的售价，提升了产品的品质，丰富了消费者的选择。甚至在这个过程中，消费模式的创新在不断持续。
然而，当原先那些促进竞争的红利不再，科技的发展是否会将我们引向事物的反面？溢价的产品、低劣的质量与有限的选择是否会成为消费市场的未来？更进一步说，人们珍视的个人隐私是否会遭受践踏？
对此，我们所能给出的答案听上去有点不可思议。毕竟在很多市场中，大数据与信息科技的应用的确激发了商业的繁荣，竞争机制也得到充分发挥。对这些客观存在的优越之处，我们实难否认。但是，一旦有人透过表象看本质，那么一个复杂得多的真相就会浮现。
事实上，处在不断演进与优化的人工智能、定价算法与线上交易和竞争已将我们带入了一个全新的领域——在这里，市场竞争的各种属性看似与我们原先熟知的理论无异，但是其所发挥的作用却远远小于我们的期望。
活跃的市场动态、新技术的不断涌现与初创企业的野蛮生长仿佛为我们勾勒出一幅人人乐观其成的美好景象，这正是一个开放经济下的乌托邦。但是，拨开这层光鲜的外衣，信息科技进步的背后却暗藏着一个运转越发顺畅的机器，它不仅给传统市场带来了结构性变革，促使买方消费行为的转变，还藐视自由竞争，甚至有可能倾覆资本主义经济的基石。在此，本书将聚焦这个由“算法经济”驱动的新经济引擎。
正如我们所知，在传统的市场经济中，是市场竞争这只“看不见的手”担负社会资源分配的工作。但现如今在不少产业中，竞争所能发挥的作用却被一只“数字化的手”所取代，而后者显然是一种可以人为操纵的市场力量。在它的作用下，市场出现了一些反竞争行为（Anti-competitive Practice）。但是面对这种新型的市场垄断形式，各国的反垄断执法机构却欠缺准备，难以招架。
当然，我们必须承认，通过精妙的计算机算法，互联网的兴起与普及的确在某种程度上深化了市场竞争并为民众带来了诸多便利与实惠。但是，这并不是事情的全部。在本书中，我们将探究这种由信息技术演进带来的市场经济模式的转变是如何导致社会资源发生了不公正的再分配。此外，为了应对这种新型的垄断形式，我们还将重新审视各国反垄断机构当前的执法工具。其实，在谈及这个话题时，就连一些简单的问题也充满了挑战：“计算机之间可以共谋吗？”“线上平台当真为我们提供了更多选择？”当下，人们或许很难察觉信息科技发展的负面影响，但事实上，它不仅会触及我们的个人福祉，就连民主理想也恐遭其侵蚀。
本书将深入探讨这些变革，并向读者揭示算法经济与人工智能是如何促成共谋或者说是“有意识的平行行为”（conscious parallelism），而互联网巨头与第三方应用程序开发者之间亦敌亦友（Frenemies）的关系也是本书的重要内容。另外，行为定向广告的广泛铺陈、数据挖掘与分析、线上媒介与比价网站的作用等议题也都纳入了本书讨论的范畴。
在研究工作中，对当下与未来互联网经济的真实市场竞争力这个难题，我们试着给出一个答案。我们将以算法经济的广泛应用作为开展研究工作的背景条件，对市场非完全竞争的现状、消费者保护与个人隐私保护等领域内当前法律法规的局限性进行分析，并尝试向反垄断执法机构提供政策建言，以期弥补当前的执法真空。
本书的写作初衷源于我们在泰晤士河畔散步时的闲谈。其时，我们抛出了这样一个疑问：“如果计算机之间可以共谋，会带来什么后果？”在这里，请容我转述T·S·艾略特（T. S. Eliot）的名言，正是它引领我们走上了这段研究的旅程：唉，不要问“那是什么？”让我们快点去做客。
于是，我们行动了。在解答问题的过程中，新的问题不断涌现。有幸的是，这项研究同样得到了其他领域专家的积极响应与热烈讨论，多位反垄断机构的官员、律师、经济学家、计算机科学家、哲学家与工程师都对这个课题产生了浓厚兴趣。在此，我们也诚挚地希望读者能够加入这场讨论。第一部分场景设定
如今铺天盖地的新闻报道与学术报告已认可了科技发展为人类社会与民众生活带来的好处。科技在电子商务、计算机技术升级、大数据与定价模型等领域所取得的卓越成就已深刻改变了我们的消费模式与交流方式。以前，往往是为数不多的本地经销商左右着民众采购过程中的各类问题。可惜，商品的供给数量、上架位置、售价等总是很难契合消费者的意愿，所以我们只能根据商铺老板提供的有限商品信息做出采购决策。好在互联网商务为我们提供了另一个选项，它的蓬勃发展成功地使消费者摆脱了对本地经销商的依赖，曾经那些奔波于超级市场四下搜寻商品的岁月已一去不返。
本书第一部分将围绕两个互相矛盾的主题展开讨论。首先，我们将对算法经济已经显现的优势进行阐述与分析；然后，我们将转变思路，揭示算法经济的反面，指出它的危害。
第1章将探讨互联网商务的各种突出优势以及它做出的美好承诺——提高效率、促进竞争，最终实现经济繁荣。这样看来，光明的前景仿佛触手可及。
第2章将探讨那些推动互联网经济发展的核心技术进步，包括自学习算法（Self-learning Algorithm）和大数据应用。不论是在亚马逊网站上架的书籍还是订票网站Orbitz出售的机票，它们最终的售价在很大程度上取决于这些算法。另外，我们还将试着对下面这个问题做出解释：为什么像亚马逊这样的电商会比沃尔玛这样的实体经济“巨人”拥有更多竞争优势。
第3章将就反垄断与反垄断竞争的执法人员针对数字化市场所采取的传统执法手段进行总结与说明。在研究中我们注意到，由于技术创新仍在为人类社会的发展做出卓越贡献，所以当下，不仅是高科技行业的从业者，就连反垄断机构的官员也都倾向于对其放松监管。
在对算法经济的美好前景进行了一番描绘之后，我们将在第4章中揭示它的黑暗面。透过虚拟竞争的表象，我们对一个传统的认知提出了质疑：现实中的共谋、垄断与价格歧视难道真的不会在数字世界中重现吗？在本书接下来的内容里，我们会看到，各种不正当竞争的变体在虚拟世界纷至沓来。|第1章|市场竞争为我们做出的美好承诺
如今，只需轻触几下手机、计算机或是平板电脑，我们就可以迅速获取各类商品的详情、用户评价以及价格。互联网的普及已让我们生活的这个星球变成了“地球村”。在看过整整六季的英剧《唐顿庄园》（Downton Abbey）之后，如果你还想给自己置办一些英国货，或是打算效仿英国贵族，也过得讲究点，那么不论你当前是在美国俄亥俄州的牛津市，还是英国的牛津郡，都无须跨出房门半步，就可以轻而易举地办到。你既可以在英国的电商网站上买到巴伯尔（Barbour）的狩猎夹克、猎人靴（Hunter Boots）的雨靴，也可以联系百里之遥的汽车零售商预订一台路虎揽胜。此外，如果你还想和唐顿庄园主人一样养几条罗德西亚背脊犬，那么远在加利福尼亚的狗舍兴许能出得上力。不仅如此，短租网站爱彼迎（Airbnb）上的个人房主还能为你提供一间位于英格兰湖区的夏日度假小屋，而亚马逊网站上各种版本的华兹华斯诗集比比皆是。
在eBay（易贝）、Fiverr这样的网站或是由其他商家经营的各类购物推荐平台上，你总能找到那些态度亲切、热情推销的店主。如今，甚至有不少人通过互联网结识了自己生活中的伴侣。摆脱了封闭社会的信息不对称，本地纸媒、商家或是本土潮人已无法再轻易地左右我们的消费选择。显然，我们已过得更好。
在算法经济的驱动下，互联网商务已具备诸多线下市场难以比拟的优越性。如果你想下周飞到拉斯维加斯，以前，你可能会联系旅行社打听票价，或是在本地日报上查找机票广告；但现今，你恐怕会立刻打开搜索引擎，或是登上订票网站的App（应用程序）进行查询。
功能强大的互联网平台为我们省却了大量的搜索时间，降低了查询成本，消费者开始越来越依赖这些互联网平台提供的信息做出消费决策。但人们有所不知，在日常运营中，这些互联网平台的创办者对自身的定位往往只是销售链条上的重要参与者。可即便如此，他们仍做出承诺，将向消费者提供更透明的市场环境、更好的用户体验以及更令人满意的服务。所以从这个层面来看，日益激烈的竞争对消费者而言，未尝不是一件好事。日益透明的市场环境与自由的信息流动
试想一下，如果你走进的那家商店没有明确注明上架商品的价格，那么这种购物体验会不会有点糟？不难想见，透明化市场环境的优势正在于此。它可以让我们迅速地对不同商品的价格与质量做出对比，并且根据这些信息做出符合我们自身要求的消费选择。上升到理论层面，经济学家早已将信息的自由传递视为竞争市场的关键组成部分，信息的完全性正是经济学模型——“完全竞争市场”——成立的必要条件之一。在这种情况下，消费者将从更低的商品售价、丰富的购物选择与更高的产品质量中获益。正如OECD（经济合作与发展组织）在一篇研究报告中提到的那样，透明的市场环境将“通过降低消费者搜寻成本与推动供应商合理对标竞争对手的方式提高市场效率”。这样看来，透明的市场环境不仅是买方的渴求，卖方同样也有所斩获。对蔬果批发商来讲，他们能够根据实时的市场需求管控库存，确保生鲜产品能够以更快的速度送达消费者或是更好地应对不稳定的市场需求等。
总的来说，透明的市场环境将大大改善“信息不对称”带来的麻烦。所谓信息不对称，是指社会中不同人群所掌握的信息不同，一部分成员拥有旁人无法掌握的信息（比如在二手车市场中，对一台二手车的毛病，明显是卖家比买家了解得更多）。但是，当信息得以更自由地传递，交易双方掌握的信息将越发趋同，这更易于买卖双方做出明智的交易决策。而在这个过程中，市场的效率也将得到提高。
在线上市场，透明的市场环境所能带给消费者的好处自然更加显而易见。免去了跑遍本地各家商铺的奔波，我们可以在网上迅速完成采购工作。接着，只需要两三天甚至更短的时间，这件心仪的商品就会快递到家中或送往临近的快递代收点等待我们取走。此外，很多线上销售平台还考虑周全地为消费者提供了用户评价窗口，并列出了商品的详细情况，以供潜在的消费者参考。对卖家来说，通过互联网平台，他们可以实时向消费者发布新品上架的消息，并提供内容翔实的产品信息。从消费者的视角来看，透明的市场环境还将为他们提供更多的选择，而多样的选择与个人偏好的结合将不难帮助他们做出明智的决策。搜寻成本的降低
当然，如果搜寻成本高昂，费时费力，那么透明的市场环境与开放的信息流动仍难奏效。举一个简单的例子说明这个问题。在纽约市，有超过5,000家杂货铺散布在城市的各个角落，上架商品的售价也很透明。但作为消费者，我们没有足够的精力跑遍全城对比价格。所以线上市场在降低用户搜寻成本上效果显著。
长久以来，不少经济学著述都得出了提高搜寻成本将放大卖方力量并抬升商品售价这一结论。特别是对那些不知情的消费者来说，他们往往更容易成为垄断价格的“受害者”。当卖方的市场影响力是建立在消费者信息匮乏的基础上时，从理论上讲，降低搜寻成本将有效降低卖方的市场影响力，进而拉低商品售价。
互联网商务的魅力正在于此。对买卖双方来说，在线平台可以促进信息流动并允许用户对一系列商品进行比价。在推动市场竞争方面，互联网平台（尤其是比价网站）的作用不仅限于提供商品的价格信息，它的其他功能同样可以发挥协助消费者做出决策、降低搜寻成本的作用。比如，大多数网上购物平台都为使用者提供了交互式工具，以期能够帮助他们尽快挑选出心仪的商品。首先，用户根据自身预算与过往用户评价等信息做出筛选；然后，互联网平台运用算法选出契合用户需求的商品并在网络页面中推荐给他们。两者的精妙结合大大提高了消费者的购物效率，万千选择也不再是难题。因此，买方搜寻成本的降低对卖方来说无疑是一种压力，同质产品售价的公开令他们不得不通过提高产品质量或者用比拼低价的方式来笼络消费者。
早在21世纪初，为了确保家电市场的自由竞争势头不被削弱，在英国政府的主导下，一家比价网站应运而生。在当时，英国竞争委员会（U.K. Competition Commission）调查发现，家电产品市场缺乏可用的产品质量与价格信息，这在无形中增加了消费者挑选商品的障碍，而这家信息网站的创建正是要致力于化解这类问题。另一个相关案例就是航空旅行。设想一下，如果你打算在下周五从伦敦飞往拉斯维加斯。你可能会选择逐一搜索各大航空公司的官网；或者为了降低搜寻成本，你会登录Orbitz或者其他票务网站。
事实上，像天巡网（SkyScanner）这样的网站会同时搜索几家票务网站的航班情况，并负责收集汇总各家航空公司的相关信息。根据网站上提供的票价信息和其他非价格因素（比如航程、是否需要转机以及航空公司的服务质量等），我们可以迅速选定航班。此外，这些网站还会为我们提供最近一个月内从伦敦飞往拉斯维加斯所有航班的大致价格，以便我们更好地规划行程。准入门槛的降低与光明的扩张前景
线上市场的第三个优点在于它降低了潜在商家的准入壁垒（Entry Barriers）。如果无须付出高昂的代价，商家就可以快速地进入或者退出某个市场，那么消费者也能从中获益。其中的缘由在于，当某一产品市场的参与门槛较低（一般指两年内即可在业内立足），商家能够在较短的时间内实现赢利并积累一定的用户群体，那么对以此谋生的商家而言，激烈的市场竞争令他们无法利用自身品牌的市场影响力操纵价格。如果有企业敢于偏离市场的总体竞争水平，抬高价格或是降低产品质量，那么新的市场进入者和现有的竞争对手势必会抓住机会增加销量，谋求更大利润；而充分竞争的市场状态又将在这个过程中重塑。当然，在现实的市场环境中，这种完全竞争的市场状态并不常见。但毫无疑问，对拥有较高准入门槛的行业来说，企业往往拥有一定卖方市场力量，可以左右商品价格。也就是说，针对准入门槛的分析构成了整体竞争性评估的重要一环。因而随着市场准入门槛的显著拉低，人们对垄断市场的担忧得到了化解，而这也正与互联网商务的特点相吻合。
在线上世界里，商家不用耗费太多精力就可以搭建起一个网站，提供线上服务，并在网络广告投放平台和专业搜索引擎的帮助下争取客户。比如，在与爱彼迎业务模式相近的网站平台上，我们自己的居所成为旅行者短暂停靠的民宿，甚至可以和专业的酒店或旅社抢生意。而同样的逻辑也在出租车市场得到了应用。现如今，优步（Uber）、Lyft和滴滴专车已经成为很多都市人日常出行的首选。
对商品和服务的提供方来说，互联网商务的兴起大大拉低了很多行业的准入门槛，增强了竞争，并在一定程度上缓释了卖方实质性（或者说那些可以察觉到的）经营风险。把自己的居所租给一个陌生人？好吧，这听上去是有点不靠谱。但是，为了搭建租客与房主之间的信任桥梁，在爱彼迎的官网上，房主可以看到每一位潜在租客的信用评级，而“房东损失担保”的签订更为符合条件的房主提供了最高100万美元的房屋损失赔偿金。同理，优步也为广大的司机朋友提供了“乘客评分”，这是由过往搭载过该乘客的优步司机共同给出的评分（这一功能尚没有向乘客自己开放）。所以，如果有哪位醉酒的乘客曾吐在了车里，那么他再次搭乘优步或者优选轿车的可能性将受到影响。通过提供用户评价与损失担保，线上平台成功网罗了一批原本排斥与陌生人做生意的个体。
此外，准入门槛的降低还可以通过节约广告开支的方式实现。如果有供货商打算直接在搜索引擎上打广告，那么他们可以在相关的搜索引擎上注册与产品相关的关键词。这样一来，潜在用户在搜索引索中输入这些关键词后，相关产品的链接就会出现在网页中的醒目位置，而搜索引擎则根据链接的实际点击量（潜在客户访问数）向企业收费。相比传统的宣传渠道，这种网络推广方式的优势在于，从前商家往往难以获取到底有多少人观看、收听或读到了自己投放的广告，而这种按效果付费的方式则让商家看到了实实在在的受众与利益。不仅如此，得益于可观的规模效应与高转换率，比价网站还可以进一步降低商家的广告成本并拉近他们与终端消费者的距离。比如，一家致力于从事酒店住宿推介的比价网站代理了许多家酒店。因此，相比独立运营的酒店官网，它则更易获得较高的转化率（也就是点击量转化成实实在在的生意的比例）。所以说，对一家营销经费有限的小酒店来说，如果它与比价网站建立了合作关系，那么它只需要为那些真正引起消费者注意的广告支付广告费用就可以了，这就大大降低了该酒店的营销成本。如今，越来越多的酒店已经开始选择这种方式开展营销，而预订酒店的游客也会从这个由更多的市场参与者构建的平台得到更划算的居住体验。相关统计数据显示，消费者普遍对比价网站的作用予以认可。从前的消费者往往只能接触到有限的商家，但是在比价网站上，他们有了更广泛的选择。技术突破与效率提升
毫无疑问，搜寻成本降低、准入门槛下降与信息流动自由将会增加各行各业的竞争压力，从而推动创新。同时线上市场还将提高分配的效率，并为互联网商务的发展带来持续性的技术突破。生活中，由各大电商引领的颠覆性技术创新在提高买卖双方匹配效率上已取得显著进展。通过这些线上工具，使用者可以迅速锁定理想的品牌或者挑选出符合自身要求的商品。正如由英国公平交易局（Office of Fair Trading）出具的一份声明所言，“在综合考量影响人们做出消费决定的各种因素（如价格、质量、运送距离）之后，互联网令我们得以更快地搜索到想要的信息，做出比较，完成采购”。
此外，大数据与量化分析还将带来其他显而易见的经济效益。举例来看，互联网商务将通过合理优化库存的方式降低仓储成本，“确保商家可以在正确的时间与地理范围内，保留恰当数量的商品库存准备”。不论是生产厂家、分销商，还是零售商，都可以运用控制系统追踪到商品或零部件在一个完整供应链上的运转情况。不难想象，线上平台还将在不同层面释放更多经济价值。就共享经济而言，它将为市场带来更高效率。在共享经济的平台上，人们能够利用自己手中那些暂时闲置的资产赚取回报——我们的轿车、住所，甚至闲暇时间都可以走向市场。随着越来越多的人使用提供搭便车服务的手机应用程序，购车需求将降低。个人驾车出行的减少意味着更少地占用停车场空间。尤其对旧金山这样人口密集的城市来说，腾出来的空间可以用来建造公寓式住宅或者发挥其他作用。
当下，线上零售商早已在营销中运用了复杂的定价算法，产品的受欢迎程度与竞争对手的定价等因素都会纳入算法公式，而“你”的有关信息——常住地、消费习惯、登录该购物网站的频率、过往的购买记录等——同样也会在公式中得到相应的权重。应用这些数字化交易信息，商家可以打造出一个更透明的市场平台。在这里，资源可以得到高效的分配，而价廉物美的商品或服务将称霸这个市场。这种新型的市场环境将令零售商可以更好地契合消费者的实际需求，并以更快的节奏适应市场的变化。卖方力量的削弱
如此说来，旧世界里的垄断现象似乎不大可能在互联网上重现。如果线上市场在提高信息流动、市场透明度与推进创新、降低行业准入门槛上卓有成效，那么不出意外，卖方所能掌控的市场力量将会越来越小，而垄断组织也将走向式微。更重要的是，随着搜索引擎、比价网站与电商平台在人们日常生活中的普及，商品供应商简直无法再利用部分消费者对产品情况的一知半解而赚取超额收益。按照亚马逊自己的说法，“网站上的众多卖家强化了市场中的竞争氛围，为了赢得消费者的青睐，他们必须要在商品的品质上下足功夫，而价格也要充分体现出他们的诚意”。
比如，一位消费者正打算购买一台特定品牌的咖啡机。通过简单的网上搜索，他可以很快获知这台咖啡机在不同电商平台以及实体店铺的定价。除此以外，其他咖啡机制造商提供的产品、性能与质保情况以及用户评价等信息也尽在掌握。不论是品牌内部竞争（intrabrand competition）还是品牌间竞争（interbrand competition）都会给生产商与零售商带来压力，促使他们进一步降低价格、提高产品质量、改进售后服务（如提供免费维修服务）。特别是对那些市场透明度较高的行业而言（尤其是酒店业、旅行业、保险经纪等行业），价格、服务以及其他影响销量的因素都是公开的，这更加剧了这些行业内不同商家之间的你争我夺。
事实上，定价算法在一些行业中的应用已促使商品价格一再下调，致使上游卖家的利润空间不断缩水。一份实证研究报告表明，在人寿保险行业，互联网比价网站的盛行导致寿险保单的价格在20世纪90年代下降了8% ~ 15%，而消费者剩余则以1.15亿~2.15亿美元的水平逐年递增。
随着定价算法的普及，我们恐怕无须再为商家间的沆瀣一气而担忧。当同行业的竞争对手得以合谋时，我们眼前不禁浮现出这样一幅画面：在一个烟雾缭绕的酒店会议室里，商业巨头手持雪茄觥筹交错，抛开商业争端，他们密谋某一产品的市场价格，划定各自的市场疆域或是达成某项减产协议。但在算法经济时代，当每一家公司都仰仗自己的定价公式来确定商品的价格时，上述这种寡头垄断组织的存续将不再稳定。甚至随着定价算法的不断演进，寡头垄断的组织形式可能会终结。由于计算机之间无法传递信任，这就令很多卡特尔组织丧失了谋事的必要条件。此外，计算机之间似乎也无法实现共谋。按照美国司法部给出的说法，“共谋成立的条件在于，竞争对手之间彼此通过社会纽带、生意往来、雇员跳槽等方式建立起相当程度的彼此了解”。但是对定价算法而言，“它们无法聚集在同一所大厦，为了共谋的实现而深入交流”。不但如此，人们往往认为这种以追求利润最大化为目标的定价算法，是无法认同或者说信任其他算法的。即便定价算法可以接受其他算法给出的结论，它仍可以跳出协议的约束，欺骗共谋的“伙伴”。
同样，价格歧视恐在线上市场也无路可走。海量的信息令消费者可以轻松地比对商品在不同店家的售价，令卖方无法选择性地针对某一消费群体哄抬价格或者拉低质量。依托互联网平台，消费者可以清楚地了解同类别不同商品的基本信息，在做出购买决策时，他们只需遵从自己的内心就可以了。通往竞争之路
从搜索引擎到比价网站，互联网平台的兴起似乎向我们昭示了一个充分竞争市场的美好前景。在这幅美丽的画卷中，商品价格将不断趋近边际成本，而消息灵通的买家与卖家则可以卸下负担自由进入或退出市场。正如优步司机那样，当订单叫车行情见长时，他们可以迅速打开应用程序里的“空车模式”，赶上这股“东风”，拉活接客，赚点外快。
数字经济的崛起当真是一件好事。不要再缅怀20世纪70年的商业传奇了，为什么我们还要为已失去效力的市场竞争框架而哀伤。难道还有人会想念由政府支持的国际卡特尔？想要回到由柯达垄断胶卷行业、IBM独霸计算机硬件市场的“黄金岁月”？如果说线上市场可以促使市场竞争力量的壮大，那么我们将大步走进一个良性竞争的时代。数不尽的买家与卖家处在同一个信息自由流动的市场，价格将会不断趋近商品的边际成本，而企业也会为了能够在市场中站稳脚跟而不断推陈出新、提升服务、改良商品品质。此时，当垄断集团已辉煌不复，反托拉斯的口号恐怕也不会唤起太多的共鸣。总之，线上市场将把我们从垄断集团的控制中解放出来，而它所能释放的巨大经济价值同样难以估量。|第2章|新经济现实：大数据分析的崛起
线上市场拥有的所有突出特性似乎在向我们传递这样一个信号：市场竞争的加剧将改善民众的生活。那么，在其背后又是什么力量在驱动呢？
在本章中，我们将检视自学习算法与大数据分析如何使线上购物平台（如亚马逊）超越了实体店“巨头”（如沃尔玛百货有限公司），从而拥有了更多竞争优势。当前，这种剑拔弩张的竞争压力正深刻改变着零售业的经营模式。越来越多的大型实体零售商正难以避免地面临一个艰难的适应期：要么无奈接受时下的惨淡业绩，要么做好准备迎接销售额的继续萎缩。随着“大数据军备竞赛”与定价算法的广泛应用，线上购物平台与实体商铺的界限也变得越来越模糊。沃尔玛vs亚马逊
几年前，在说起超级市场时，人们脱口而出的恐怕是同一个名字：沃尔玛。它的上游供货商都会承认一点——沃尔玛的力量非常强大，即便是沃尔玛的采购经理也可以轻易地“成就或者毁掉你”。在沃尔玛疯狂扩张的时代，它给地区性商业带来的伤害不亚于一场地震。一旦沃尔玛选择在某地驻店，当地的小型商铺往往只能缴械，贡献出自己的销售额，而主街的繁华就此凋零。正如《商业周刊》（Business Week）在2003年刊登的一篇封面报道——《沃尔玛是否过于强大？》（Is Wal-Mart Too Powerful?）——所言，“当这个来自阿肯色州本顿维尔小镇的商业巨人变得势不可当时，它所能搅动的巨大声浪将不可想象。小型零售商铺、上游供货商、工会组织、社会活动家、文化与政治进步人士对其态度更是五味杂陈”。按照这篇报道的说法，如果有谁想要挫败沃尔玛进军美国各大城市的扩张野心，那么这简直是要激化社会底层矛盾。
2016年1月，沃尔玛对外宣布将在全球关闭269家店铺，其中154家在美国本土。沃尔玛因何会业务收缩？显然威胁并非来自人们的口诛笔伐，而是互联网电商的节节高歌击溃了它的扩张梦想。现如今，那些习惯光顾沃尔玛的顾客在穿梭于一列列商品摆架时，会拿着手机搜索电商的手机客户端，对相中的商品进行比价。不仅是在沃尔玛，别的实体零售商也面临同样的境况。面对电商对实体店的深度冲击，人们在实体店内消费的概率正在不断下降。
为了在这场竞争中不致落败，当前沃尔玛正在努力搭建线上购物平台，迫使自己尽快适应人们消费习惯的转变。就此，沃尔玛的目标是要在实体商店与电子商务领域都能独占鳌头。2015—2016年的两年间，沃尔玛计划投入20亿美元的经费用于壮大其电子商务业务板块。而2014年，这笔特定开支还仅仅只有7亿美元。当沃尔玛开始走下神坛时，又是谁取代了它的位置呢？答案无疑是亚马逊。根据一名华尔街投资分析师在2015年做出的判断，“接下来的岁月里，沃尔玛再难具备那种能与亚马逊一较高下的实力”。2014年，沃尔玛的营业收入（4,860亿美元）尚且是亚马逊（889亿美元）的五倍有余。但市场却对沃尔玛的骄人成绩给出了截然不同的看法——仅过了半年，亚马逊的股票市值已令前者黯然失色，两者之间的股票市值差距达到了700亿美元。不仅如此，亚马逊的销售额也在一路高歌猛进——从2010年的340亿美元，2011年的480亿美元，2012年的610亿美元，2013年的740亿美元，2014年的889亿美元，再到2015年的1,070亿美元。亚马逊成为史上以最快速度突破1,000亿美元销售大关的企业。
对已经掉队的沃尔玛来说，遗憾的是，它那为人称道的运营效率实难为大数据分析与动态定价模型输血。为了说明这种动态定价模型的重要性以及它们对市场竞争的影响，下面我们会对亚马逊的商业实践与实体商铺的做法做出比较。
第一，亚马逊的产品分类与仓储规模要远大于实体商铺。如今，有近百个门类、上百万种商品在亚马逊网站上销售。2014年，亚马逊卖出了20亿件商品。而今，它所卖出的书籍总数远超任何一家实体书店。在苹果公司因为与图书出版商合谋提高电子书价格而面临一起反托拉斯诉讼时，这家公司发出了这样的抱怨：为什么我们就不能针对亚马逊的定价策略做出点回击。此外，2017年，亚马逊成为最大的线上服装类商品零售商，就连Gap（盖璞）这样的美国国民品牌也在考虑将它们的产品摆到亚马逊的超级货架上。Gap的CEO（首席执行官）曾对此表态，“如果说我们不曾考虑与亚马逊合作，那才是一个错误”。
第二，随着零售商货架上的产品类别越来越丰富，手动调整价格的方式也将变得越发困难。为了确定价格，人们需要处理海量的数据。如果说有人选择手工操作，那么即便是给所有门店里的食品罐头更换价格标签这种简单的行为，也将耗费一位工人数月的时间。然而，对亚马逊而言，这些工作量根本不值一提。在过往的交易记录里，亚马逊积累了数量相当可观的用户信息，它甚至可以随时根据市场行情与消费者偏好调整网站上百万种产品的价格。此前，一起意外的价格飞涨曾将亚马逊“高超”的定价算法暴露在了大众视野之中：由彼得·劳伦斯（Peter Lawrence）撰写的《苍蝇的成长》（The Making of a Fly）在其价格高点时曾标价23,698,655.93美元（还不包括3.99美元的运费）。抛开这个特例不谈，亚马逊在调整商品价格方面的确相当主动，它有时甚至会为了打击竞争对手而在一天之中两次调价。当然，如果不是定价算法的迅速反应，亚马逊很难及时将市场行情的变动反映到当前商品价格中。拿酸奶冰激凌与冰沙机为例，根据CamelCamelCamel.com（一家专门追踪亚马逊商品价格的比价网站）的统计，由这两样东西组成的商品组合价格会在27.97 ~ 59.99美元浮动。另外一些商品的价格浮动则更加夸张，一支女士腕表价格甚至可能在几天的时间内在原价115美元的基础上，直接打个对折。
第三，当亚马逊与其他电商将他们的定价策略推广到所有商品门类时，不论对实体商铺，还是对各大电商来说，为了确保自己不在这一轮营销竞赛中落败，它们都会竞相将定价算法技术纳入自己的信息技术支持部门，而亚马逊在该领域的开拓可以被看成是“大数据军备竞赛”的缩影。麦德罗纳风险投资集团的投资经理斯科特·雅各布森（Scott Jacobson）在一份分析报告中写道，“在我们当下这个时代，为了冲刺销量，以亚马逊为首的电商正在对商品价格与用户体验进行实时的调整。对那些仅在每周或每月才对价格进行重新审视的零售商来讲，他们根本无法在这样的竞争环境下获得喘息之机。为了在业内守住一席之地，零售商迫切需要为自己装备信息技术武器。计算机大师与他背后的团队要做的工作就是确保让他们的零售商客户能够与电商站在定价算法比赛的同一道起跑线”。
正如雅各布森的报告中提及的那样，在这场竞赛中，亚马逊并不孤单。作为计算机算法软件市场中的行业领袖，Boomerang Commerce（以下简称“Boomerang”）开发的定价算法软件可以每分钟检索100 ~ 150个数据点，并适时调整价格。“在亚马逊网站上出售的绝大多数商品都可以做到每隔15分钟调整一次价格，”Boomerang的创始人说道，“对一般的零售商来说，他们售卖的商品种类远不及亚马逊丰富，因而大多只需要在1 ~ 3个月的时间段里调整价格。”Boomerang的客户之一、拥有国际影响力的办公用品公司史泰博（Staples）因为有感于市场中动态调价的竞争压力而投身其中——“我们没有别的选择，商品的市价总是在变化”。促使零售商使用定价算法的这份压力开辟了他们之间竞争的另一块战场。在酒店预订、交通出行、零售业、体育赛事、娱乐产业，定价算法早已统领了这些行业的线上市场。
第四，线上零售商无法单纯依靠开了一家网店而坐等销量暴涨。数据，特别是掌握相当规模的数据才是成功的关键。这些线上平台公司会收集大量涵盖人们生活方方面面的个人信息数据。这些数据就是价值所在。对这些线上平台的操控者来说，具备控制并迅速分析这些个人数据的能力将给他们带来显著的竞争优势。有一种说法，亚马逊售卖图书产品的初衷就是收集那些生活富足、受教育程度较高的精英人士的个人信息。此外，通过不断地测试与研究，算法模型已经找到了在不同维度的衡量标准下特定人群的消费模式。当前，亚马逊掌握的用户数据数量要远远超过其他零售商的数据储备。海量的用户数据支持着亚马逊进行各种营销实验，而它所能提供的商品的价格水平也将在动态调整中更加贴合不同消费者的消费偏好。在可以预见的未来，线上商品价格调整的频率将增加，而产品推荐页面也将改造成更好迎合不同消费者个人喜好的个性化样式。至于价格优化，那更是不言而喻。
第五，随着计算机算法软件市场的蓬勃发展，亚马逊算法的竞争对手已不再是实体店里手工调整价格的柜员，它们要超越的是其他同类型定价算法。一家目前已获得两亿美元融资的电子商务网站Jet.com声称，自己网站上商品的价格要比亚马逊还低10%~15%。当整个行业的企业都采用算法来确定商品售价时，通过不断学习，算法能更好地预测并回应对方算法的行动。
为了能在竞争中战胜亚马逊的算法软件，Boomerang为它的零售商客户提供了一个“价格动态优化软件”。从分析客户自身与竞争对手的销售数据入手，这个软件使用了Boomerang独家拥有的专利算法。融合了精妙博弈论与投资组合理论模型的专利算法正是Boomerang谋求致胜的神秘武器，它可以在数据的支持下计算出客户想要了解的各种营销方案的反馈结果。
第六，线上购物的一些缺陷正在得到改进。对部分消费者来说，他们很享受那种在商场血拼后立即拿到“战利品”的购物体验。为了迎合这类消费者的需求，线上卖家正在不断提升商品的发货效率。如果你交纳一定年费成为亚马逊会员，那么就可以享受亚马逊Prime服务（包括免邮与优先送达服务）。倘若你还肯再额外多付运费，那么有些商品甚至可以在下单后一两个小时内送达。得益于高效的物流链条，那些想要节约采购时间的人们大可在网上购买生鲜食品。可以说，线上购物商城已经可以满足我们日常生活的所有需求。除了物流提速，有些电商还选择开设实体店铺，以便更好地配合线上营销策略。大数据与量化分析工具的崛起
从亚马逊的例子来看，市场份额的开拓离不开大数据与量化分析工具的助力。虽然大数据的内涵广泛，但在这一节中，我们将聚焦个人信息数据。按照OECD给出的定义，个人数据是指“与一个可确认身份的个体有关的所有信息”。一般说来，大数据的特点可以用“4V理论”概括：数据的规模（volume），数据收集、运用、传播的速度（velocity），聚合数据的多样性（variety），以及数据所蕴含的价值（value）。
当量化分析成为趋势以后，大数据的价值正在放大。所谓量化分析工具，指的是可以处理并分析海量信息的算法模型。随着机器学习（machine learning）能力的精进，大数据在各个领域的表现越发出众。
近年来，用来辅助定价决策、贸易往来与物流管理系统的自学习算法已取得了突破性研究进展。与此同时，行业领先的玩家仍在加大对人工智能深度学习技术的研发资金投入。2014年研发人工智能的初创企业募集到的资金已比前一年增加了两倍，其中数额较大的交易有Sentient Technologies公司1.04亿美元的C轮融资，由美国著名风投公司Formation 8与ABB Technology Ventures领投的Vicarious Systems公司的B轮融资（合计1,200万美元）。
2011年，IBM（国际商业机器公司）研发的计算机系统“沃森”（Watson）在美国最受欢迎的智力竞赛节目《危险边缘》（Jeopardy!）中击败了该节目历史上最成功的两位人类选手。“沃森”不仅震惊了世界，还彰显了自己强大的深度学习能力。利用计算机系统在机器学习、大规模并行计划、语义处理等领域的非凡进展，“沃森”可以在反复测试与反馈中优化自己的解题策略，并理解人类的自然语言。这之后，在“打造数据支持类人工智能应用”的目标驱动下，IBM公司继续加大针对计算机系统深度学习的研发投入，并且拓宽了这项技术的适用范畴，增强了它的实用性。
近年来，由谷歌（Google）公司研发的DQN（即Deep Q Network）则有望将人工智能技术往前再推进一大步。为测试这一算法程序的可靠性，研究人员首先让DQN挑战了几十个传统的雅达利小游戏。与IBM的“沃森”有所不同的是，研究人员并没有将这些游戏的游戏规则直接输入DQN的程序中，DQN需要在玩的过程中自学，找到取胜之道。DQN的算法模型灵感取自人脑的中枢神经系统，并且可以在实践的基础上强化自身模拟神经网络的强度。这种称为“谷歌大脑”（Google Brain）的人工智能系统拥有100万个模拟神经元以及10亿个模拟神经网络连接，其复杂程度是其他人工神经网络的十倍有余。
当前，深度学习技术已渗入人们的日常生活中。在用户自助服务、打造交互式购物体验等方面，智能算法的作用越发凸显。欧盟数据保护监督局（European Data Protection Supervisor）的调研表明，目前算法已经可以做到理解并翻译各种语言、识别影像、撰写文章以及分析医疗数据。在微软的Windows Phone手机和必应（Bing）语音搜索功能中，在谷歌、丰田、苹果、奥迪、捷豹等科技企业或传统汽车企业正在研发的无人驾驶汽车里，深度学习软件正在发挥作用。还有股票交易市场，量化分析与大数据早已成为贡献丰厚回报的利器。
在实际应用中，大数据与量化分析的组合是相辅相成的。如果掌握海量数据的公司无法迅速对这些数据进行分析，并以此为据做出经营策略的调整，那么大数据所能发挥的作用将很有限。相应地，机器学习技能的增进也需要大量数据的支撑。同样是根据欧盟数据保护监督局的研究，“具备深度学习功能的计算机可以借助模仿人脑的人工神经网络处理大量的数据集，并完成学习任务”，当它们得以接触并处理更多相互关联的数据时，这些算法的学习能力将得到提升。对此，有一种说法是，如果简单的算法公式能够获取大量数据，那么它的表现将最终超越那些掌握了很少数据的复杂算法。造成这种结果的部分原因在于：算法学习能力的提升有赖于反复测试。此外，大数据中数据的相关性也能在算法的学习过程中提供辅助。
为了“做出有意义的工作”，IBM的“沃森”和其他人工智能系统都需要一样法宝——数据。这也就解释了IBM收购了天气有限公司（Weather Co.）的数据资产的原因，后者曾研发了一款很受欢迎的气象预报应用程序——“气象频道”（Weather Channel）。通过分析大量的气象数据，“沃森”可以做到不断改进与自身有关的气象数据的算法。进而IBM再将“沃森”的算法服务卖给其他机构，如保险信息技术公司Octo Telematics，后者将IBM的实时气象数据视作自己开发的“驾驶行为评分”应用程序的重要输入变量。在Octo Telematics提供的免费手机应用程序上，它向使用者提供以驾驶员驾车行为作为重要参考的个性化车险报价。它的算法不仅分析了驾驶员的车速、猛踩刹车或加速的频率，还将那些因为天气状况而可能引发的种种情况作为其他外部变量（如糟糕的路况）纳入模型，并在综合考虑上述因素后得出驾驶员行为评分。对那些得到较高驾驶行为评分的司机而言，他们可以在Octo Telematics公司享受到比其他保险商更低的车险报价。在这个例子中，我们可以看到，根据准确的天气条件报告与在特定天气条件下某段车程总体耗时的相关数据，IBM的数据驱动类算法可以帮助它的客户打造一个精确可靠的评分系统。此外，我们还了解到了一点：在为保险产品提供个性化定价的过程中，保险公司正在从参考历史数据（一位司机在过去一年收到罚单的数量）的方式转变成依赖实时数据（司机在昨夜积雪结冰路面上的行车表现）。
当拥有10亿级用户基数的脸书（Facebook）与智能算法结合时，又会对网络推广产生什么影响呢？在下面这个案例中，我们将一探究竟。在脸书举办的2016年开发者年会上，脸书创始人兼首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）大谈人工智能即将与脸书用户产生的互动。扎克伯格指出，“有了人工智能、自然语言处理技术（natural language processing），再辅以一点人工帮助，人们将可以做到与聊天机器人畅快交谈，这感觉就像是和朋友聊天般亲切”。就此，公司负责通信产品研发的副总大卫·马库斯（David Marcus）还向与会人员做了一份专题报告，说明脸书目前在该领域的研究进展。不单是脸书，苹果、亚马逊、谷歌、微软同样也在加大相关产品的研发力度。在研究人员的计划中，这种靠语音激活的数字化助理可以不必等待指示行事，它将通过“学习”自己做出决定。有了大数据与量化分析的鼎力相助，这种即时线上交流工具的性能将得到明显改进。
此外，人工智能领域的另一项突破性进展体现在计算机系统在有限信息条件下问题处理能力的提升。早在20世纪末，计算机算法就已经能够在完美信息博弈（perfect information games）条件下处理各类问题。以国际象棋为例，计算机程序可以在博弈的每一步清楚地知道这一步之前的每一步过程，从而计算出最佳反应策略，打败对手。直到2015年，人工智能终于在不完美信息博弈层面取得重要进展。当年，几位计算机科学家宣称，他们新开发的计算机算法可以攻克不完美信息扩展式博弈这个难题（扑克牌游戏就是这类博弈在实际生活中的代表）。据称，这种计算机算法已经在游戏测试中“侥幸”战胜了对手。
现在，让我们分析一下人工智能在博弈论领域取得突破的重要意义。在国际象棋中，根据棋子在棋盘中摆放的位置，对局双方可以知晓此前走的每一步，以及当前棋局的情况。但在扑克游戏里，由于牌面并不明朗，玩家无法掌握整个牌局的全部信息。因此，也导致求解扑克游戏的复杂程度要远比国际象棋高得多。但是，从统计学的意义上讲，这种新型算法计算出的出牌策略已经可以让自己在一局双人限注德州扑克游戏中立于不败之地。这项技术突破的意义在于，在面对真实世界中的信息不完全状况时，计算机已展现出它可以进行“类人”式互动与决策的潜质。云计算与物联网
未来十年，随着数据质量与广度的提升，机器学习与大数据之间的正反馈回路也将加速提挡。实现这一目标的重要贡献因素是云计算与物联网（Internet of Things）。
2015年，亚马逊的云计算与存储部门为客户增加了一项服务，相应的算法将帮助它们从客户现有的数据中找到规律，从而预测产品销量、消费者喜好，甚至是流行趋势。尤其是随着数据规模的递增，这种发挥预测功能模型的准确性也会提高。无独有偶，谷歌和微软同样也在云计算服务中增添了拥有自学习能力的算法模型，用来分析数据并预测客户未来的销售结果。借此，一个正向反馈随之而来：如果亚马逊云计算与存储部门的客户想要从这些模型提供的营销方案中获得竞争优势，那么他们会更有动力收集数据，并使用云计算服务；对于提供这项算法服务的企业来说，数据的积累意味着算法预测准确性的精进。
除了云计算的强大力量，物联网也将发挥作用。作为新一代信息技术的重要组成部分，物联网实际上是互联网的延伸与拓展，是将通信感知工具植入日常物品的一项新兴技术。这项技术可以实现机器通信（machine-to-machine communication），并且利用通信感知工具收集信息，分析这些数据。
同样是在2015年，亚马逊启动了它的物联网云平台（IoT platform）。在这个全托管的云平台上，互联设备可以轻松安全地与云应用程序及其他设备交互。它可以支持数十亿台设备和数万亿条消息，并对这些消息进行处理，再将其安全可靠地路由至AWS（Amazon Web Services）终端节点和其他设备上面。根据研究机构国际数据公司（International Data Corp）的估算，到2020年，全球物联网市场的产值将呈倍数增长，达到1.7万亿美元。此外，这家研究机构还注意到，众多科技企业都在下大筹码，抓紧布局物联网领域，像谷歌、英特尔公司（Intel Corp）、思科（Cisco Systems）、三星电子（Samsung Electronics）以及主流电信商——魏瑞森（Verizon）和沃达丰（Vodafone）——都不甘落后。当传统的数据收集是通过我们自己上载个人信息或者与线上卖家沟通实现时，物联网的普及将为算法的升级提供更丰富的数据。长此以往，新生产的电子产品都将搭载人机交互界面。安装有人机交互界面的家用电器、衣物、轿车、自行车，以及智能建筑材料、可植入人体的传感器等将走进千家万户。未来发展趋势
当前，人们已无法再忽视实时数据所能发挥的重要作用。真实的世界与线上的虚拟环境正在发生融合。从出生到死亡，数字化的个人信息将记录下我们成长的脚印与生活的痕迹。
信息技术领域的发展将对我们的生活产生深远影响，它为人类带来的好处也远不止互联网商务的便捷。举几个简单的例子：医疗服务将运用自动收集到的个人健康数据及时监测我们的身体状况；智能电表以及家用电器可以节省家里的用电量；就连地方政府，也可以通过从各种渠道“谨慎”获取的民意与公共数据来改进自己的服务。
在当前的时代背景下，一个显著的趋势是人们开始由在实体店消费转变为网上购物，电子商务销量在零售业总体规模中的占比稳步提升。美国商务部下属的统计部门估计，线上销售额占零售产品总销售额的比重已从2004年的2%跃升至2014年的6%。时下，在美国国内，电商收入也以每年16%的增长率高歌猛进，对比整个零售业5%的收入增长率，高出了两倍多。
就连在“黑五”（Black Friday）这天，人们也可以明显感受到这种转变。2015年，在这个一年中最大的折扣日，商家的客流却比以往少得多。原来，人们早在感恩节当天就在线上完成了采购。亚马逊的销售数据显示，对比2014年，该网站感恩节打折季的销售额跳涨了29%。根据《华尔街日报》（Wall Street Journal）的报道，“‘黑五’期间，是线上市场为沃尔玛做出了最重要的销售额贡献。人们在感恩节的午夜抢着下单，而这距离沃尔玛实体商铺开张还有好几个小时”。
当线上市场开始在商业活动中发挥越来越重要的作用时，另一个值得关注的趋势就是大数据与量化分析为企业带来的傲人竞争优势。事实上，电商已清醒地认识到了这一点。于是，为了在竞争中不至落败，他们需要更好地理解数据背后的含义。
关于大数据与量化分析给产业转型带来的深远影响，不少商业报告与文献已有提及。在这里，我们做一简要总结：● 一种将用户个人信息视为关键输入变量的商业模式已逐渐被企业接纳。在这种数据驱动的商业模式下，为了换取宝贵的个人数据（用来协助广告主投放在线行为定向广告），企业愿意向顾客提供免费服务。● 在企业开始广泛地将大数据信息运用于经营决策时，大数据的“4V理论”——规模、速度、多样性以及价值——所能发挥的效用将进一步放大。为了获得非公开的个人数据，企业情愿提供免费产品或服务。当不同来源的数据汇总到一起并建立联系时，数据融合的作用开始显现，而新的事实将浮出水面。通过数据融合，企业将改进并丰富自己已经掌握的客户档案，做到更好地追踪客户的喜好与日常生活，并利用行为定向广告锁定特定的产品受众。● 伴随着数据价值的提升，企业之间会为了争取竞争优势而竞相收集各种数据，而它们在算法领域的投入也将是一笔庞大的开支。在这场“大数据军备竞赛”中，即便是对公开信息，获取并处理这些数据的效率问题也同样重要。而今，数据收集、运用、传播的速度正处在不断提挡的过程中。对一些电子设备而言，这种速度已接近实时状态。● 数据收集、运用、传播速度的提挡将带来价格调整系统的优化。在网络交易平台上，计算机可以在以毫秒为单位的时间里评估商品当前价格的合理性并对其做出调整。甚至这种改动可以针对不同消费者做出个性化的调整。● 当企业开始竞相采用人工智能与定价算法为商品定价时，算法之间的竞争将主宰商品市价的走向。届时，线上与线下市场的定价边界将变得模糊，甚至最终混为一谈，不分彼此。● 当整个行业都开始采用定价算法，具备自学习能力的算法将有效预测竞争对手算法的行动，并对其做出回应。利用动态的、差别化定价策略，商家同样可以在线上交易平台对市场进行分割。● 未来，那些装备人工智能系统的计算机将代替我们做出决策。毕竟在掌握了纷繁多样的个人信息之后，它们对我们的需求和喜好还是有一定了解的。
如果说，就连传统商业巨头沃尔玛也在大数据与量化分析的强大威力面前毫无招架之力，那么为了抢占商业地盘，线上市场的竞争恐怕将更加惨烈。可能有人会说，当“数字化的手”令商品价格一降再降时，所谓的市场力量不过是一时的荣耀，没有哪个商家能够长期占据垄断地位。甚至还有一些理想主义者会对监管当局大声疾呼，要求放松对这些行业的监管力度。而这正是本书下一章要讨论的内容。|第3章|点到为止的反垄断监管
20世纪末，银行业并购潮在美国兴起，许多原本独立的金融机构都落到了若干家“巨无霸型”银行的手中。在这股势力的推动下，美国反垄断执法机构不仅放松了限制并购的监管力度，甚至在一定程度上保护并鼓励银行业的并购行为。时任美国联邦储备委员会主席的艾伦·格林斯潘（Alan Greenspan）曾在参议院的答辩上安抚了部分参议员对此的不安情绪。在企业规模不断扩大的过程中，传统的反垄断思维也有了些许变化。
20世纪七八十年代，在芝加哥经济学派的影响下，严明的反托拉斯法律法规被这样一种观点取代——那些不是由政府干预所造成的市场缺陷都可以被加剧的竞争化解，而传统的反托拉斯药方则并没有奏效。
不单是20世纪末的反垄断官员有此看法，即便在当下，一些反垄断领域的学者与执法人员仍会承认一点：由于大规模的并购重组，那些在经济危机期间被美国政府解救的金融机构已经变得难以撼动，社会与经济都无法承受它们的破产。
于是，在过去的35年中，虽然世界各国的司法机构对市场垄断的干预程度不同，但在实践中，主流的呼声仍是放松监管（特别是对企业的并购或垄断行为）。然后，对那些企图操纵价格、恶意扰乱市场秩序或者擅自减产的卡特尔组织，执法机构则坚决予以处罚。
从前两章的内容来看，对科技企业的监管放松似乎也在情理之中。由于市场本身充满活力且竞争激烈，针对线上市场的政府干预无异于多此一举。人们常说，新型的互联网商务业态会令市场环境更加健全，竞争机制能够更好地发挥作用。有了数据作为火力补给，算法俨然成为实现利润最大化的最优策略。在信息科技所取得的卓越发展中，我们仿佛看到了一个焕然新生的竞争市场，旧有的顽疾（共谋、垄断、价格歧视）似乎会在数字化的世界销声匿迹。相比人类的反应速度，当定价算法可以做到近于实时地对数据进行分析并做出反应时，我们确信，这是一个朝气蓬勃的商业市场。
20世纪90年代初期，美国联邦第九巡回上诉法院在一起商业诉讼案件中对那只“看不见的手”大加赞美，还顺带抨击了计划经济体制（以及价格管控）：竞争是令我们引以为傲的自由企业制度背后的驱动力。不像计划经济国家，那里的政府官员精明强干，他们把控全局、洞若
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