KhoGameHub – A Tech & Gaming Forum sharing PC games, console games, retro online titles, and useful software

Một nghiên cứu gần đây cảnh báo rằng các hệ thống định giá thuật toán của Amazon có liên quan đến những biến động giá bất thường và chi phí tăng cao đối với các học khu công lập khi mua sắm trực tuyến. Phân tích cho thấy, trong nhiều trường hợp, giá sản phẩm trên nền tảng thay đổi nhanh chóng và không nhất quán, gây khó khăn cho các đơn vị quản lý ngân sách hạn hẹp khi dự toán và mua sắm vật tư giáo dục thiết yếu.

Các tác giả nghiên cứu thu thập dữ liệu đơn hàng và lịch sử giá từ các kênh mua sắm công cộng, kết hợp với theo dõi biến động giá trên Amazon trong thời gian nhất định. Kết quả chỉ ra hai vấn đề nổi bật: sự dao động liên tục của giá (đôi khi trong cùng một ngày) và những mức giá đột ngột được đẩy lên cao hơn so với giá trung bình trên thị trường.

Theo báo cáo, các yếu tố kỹ thuật như cơ chế "Buy Box", sự cạnh tranh giữa người bán bên thứ ba, và các chiến lược định giá tự động (dynamic pricing) đóng vai trò làm tăng tính bất ổn. Khi những thuật toán này ưu tiên tối đa hóa doanh thu hoặc tương tác người dùng, chúng có thể dẫn tới trường hợp giá cho cùng một mặt hàng bị đẩy lên khác nhau tùy thời điểm, khiến học khu khó so sánh và chọn nhà cung cấp hợp lý nhất.

Với ngân sách vốn đã eo hẹp, các học khu không chỉ chịu rủi ro chi tiêu vượt dự toán mà còn phải đối mặt với chi phí quản lý gia tăng khi nhân viên phải liên tục giám sát và điều chỉnh đơn hàng. Nhiều nhà quản lý đấu thầu và mua sắm cho biết họ gặp khó khăn khi hệ thống mua sắm tự động của họ tương tác với nền tảng thương mại lớn, bởi giá cả không cố định và thiếu minh bạch về nguồn gốc biến động.

Nghiên cứu không chỉ nêu vấn đề mà còn phân tích cơ chế hoạt động: các thuật toán định giá tự động liên tục thu thập tín hiệu thị trường và điều chỉnh giá theo thời gian thực, trong khi các công cụ tối ưu hiển thị như Buy Box có thể triệt tiêu lựa chọn của người mua nếu một nhà cung cấp nhất thời chiếm ưu thế. Sự phức tạp của mạng lưới người bán và thiếu thông tin rõ ràng về cách thuật toán hoạt động góp phần làm giảm khả năng giám sát công khai.

Để đọc thêm về phân tích báo cáo, độc giả có thể tham khảo bài tường thuật ban đầu của Engadget tại Engadget. Thông tin nền về cơ chế định giá động cũng có thể xem tại Wikipedia: Dynamic pricing, và giải thích chính thức từ nhà bán lẻ có sẵn trên trang trợ giúp của Amazon (amazon.com).

Trên cơ sở phát hiện, nhóm nghiên cứu khuyến nghị tăng cường minh bạch đối với các nền tảng thương mại lớn, tạo cơ chế cảnh báo cho các tổ chức công khi giá biến động vượt ngưỡng nhất định, và phát triển công cụ tổng hợp giá chuyên dụng cho hệ thống mua sắm công. Về phía nhà quản lý địa phương, biện pháp tạm thời như hợp đồng dài hạn với nhà cung cấp đáng tin cậy hoặc sử dụng nền tảng đấu thầu tập trung có thể giúp giảm rủi ro do biến động giá ngắn hạn.

Nghiên cứu đặt ra câu hỏi lớn hơn về cách các thuật toán thị trường ảnh hưởng tới các tổ chức công và người tiêu dùng dễ bị tổn thương. Khi ngày càng nhiều giao dịch công-tư phụ thuộc vào hệ thống tự động, việc cân bằng lợi ích kinh doanh với trách nhiệm xã hội và minh bạch sẽ là thách thức then chốt. Các nhà hoạch định chính sách, quản lý giáo dục và nền tảng thương mại cần phối hợp để đảm bảo chi tiêu công minh bạch và hiệu quả.

Độc giả muốn tìm hiểu sâu hơn có thể bắt đầu từ các nguồn tham khảo nêu trên và theo dõi các báo cáo học thuật tiếp theo về tác động của định giá thuật toán đối với mua sắm công.