Rekabet ve regülasyon otoritelerinin varlık nedenlerinden biri, rekabetçi düzeyin üzerinde bir fiyatlama yapılmasının önüne geçmek. Şirketler, rekabet etmek yerine iletişim dahilinde birlikte hareket ederek fiyat belirlerse bu davranış, yasalara aykırı olur.&nbsp;Diğer yandan şirketler enflasyon ve ücret gibi piyasa parametrelerine bakarak aralarında herhangi bir iletişim olmadan benzer fiyatlama davranışı sergilerse bu davranış, “iletişimsiz paralellik” olarak nitelendirilir. Söz konusu davranış, bilinçli veya iletişimli paralellik ile aynı sonuçları doğursa da rekabet kanunlarına yönelik bir aykırılık oluşturmaz.İletişimsiz paralelliğin insanlar tarafından hayata geçirilmesi kolay değildir. Zira insan hafızası ve zekasının sınırlarından ve piyasa yapısından kaynaklanan kısıtlamalar mevcuttur. Bu nedenle iletişimsiz paralellik, genelde az sayıda şirketin faaliyet gösterdiği ve giriş engellerinin yüksek olduğu piyasalarda gözlemlenir.&nbsp;<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Peki veri tarama, işleme ve öğrenme bakımından insanın tâbi olduğu sınırlamalara tâbi olmayan makineler, herhangi bir iletişim olmadan rekabetçi düzeyin üzerinde fiyatlama yaparsa ne olur?&nbsp;</li></ul>Makinelerin malum üstünlükleri dikkate alındığında fazla sayıda aktörün faaliyet gösterdiği rekabetçi piyasalarda dahi, iletişimsiz birliktelik mümkün hâle gelebilir. Bu noktada makineleri, standart algoritmalı makineler ve yapay zeka desteğiyle öğrenebilen makineler olarak ikiye ayırmak gerekir. Standart algoritma, tamamen kaynak koduna, yani yazılıma bağlı olarak hareket eder. Bu nedenle bu algoritmalar, fiyatlama sürecinde elde ettiği verilerden sonuçlar çıkararak stratejik değişikliğe gitmez.&nbsp;Konuyu basitleştirilmiş bir örnek üzerinden anlatmak yerinde olacak. Makinelerin kaynak kodlarında “rakibin fiyat düzeyinin altına düşmeme” şeklinde bir komut varsa makine, olumsuz gelişmelerden herhangi bir sonuç çıkarmadan her durumda fiyatları rakip fiyatlarla eşit veya rakip fiyatların üstünde tutacaktır.&nbsp;Öte yandan: Eğer piyasadaki tüm aktörler, aynı algoritmalara sahip makineyi kullanıyorsa fiyatlar sürekli artar. Bu algoritmaları kullanmayan ya da kullanmaktan kaçınan aktörler ise fiyatlarını düşürerek pazar paylarını hızlıca artırabilir. Makineler, makineyi kullanan aktöre zarar veren bu davranışa tepki vermeyecektir. Bu nedenle kullanılan kaynak koduna “Rakip, fiyat indirirse buna karşılık ver” komutunun da dahil edilmesi beklenir. Bu durumda ise fiyatın tam rekabetçi düzeye gerilemesi riski doğar.&nbsp;İşte bu riskleri bertaraf etmek için Harrington’un “ödül-ceza mekanizması” olarak adlandırdığı mekanizmayı kullanmak gerekir. Yani piyasa aktörleri, ödül-ceza komutları içeren aynı veya çok benzer kaynak kodlarını kullanmalıdır. Bu ortak tavır da iletişim olmadan başarılamaz. İletişim, söz konusu olduğunda ise rekabet otoriteleri devreye girer. Zira yukarıda ifade ettiğim üzere bu davranış, rekabet yasasına aykırıdır.&nbsp;<h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Yapay zeka, tekelci fiyatlamayı öğrenebilir mi?</h2>İkinci grupta topladığımız öğrenebilen makineler, temelde yapay zekayı ifade eder. Yapay zeka, kaynak kodlarına bağlı olarak fiyatlama sürecinde elde ettiği bilgileri kullanma yoluyla stratejisini değiştirebilir. Ancak yapay zekaya ilişkin kritik soru şudur:&nbsp;<blockquote fr-original-style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(39, 46, 113); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px;" style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(39, 46, 113); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px; margin: 0px 0px 1em; border-left-style: solid; box-sizing: border-box;">“Öğrenebilen algoritmalar, birbiriyle iletişim kurmadan tekelci fiyatlama yapmayı öğrenebilir mi ve bu tutumu sürdürebilir mi?” &nbsp;</blockquote>Şayet bu mümkün olursa rekabet otoriteleri, tekelci fiyatlama ile aynı sonuca ulaşan davranışa iletişimsiz paralellik teşkil ettiği için mevcut yasal mevzuat kapsamında müdahale edemeyecektir. Zira makineler, iletişim kurmadan fiyatlama yapar ve bu sürece insanın veya şirketlerin herhangi bir dahli olmaz.&nbsp;Yani insan eliyle iletişimsiz paralellik zordur. Ancak veri toplama, işleme ve öğrenme hızı bakımından insanla karşılaştırılamayacak kadar büyük bir kapasiteye sahip olan yapay zeka kullanımı ile çok sayıda aktörün faaliyet gösterdiği birçok rekabetçi piyasada tekelci fiyatlama yapmak mümkündür. Çünkü yapay zeka, ödül-ceza mekanizmasını insan müdahalesi olmadan öğrenerek kendi kendine tasarlama ve uygulama yetisine sahip…&nbsp;Dahası:&nbsp;Yapay zekanın iletişimsiz paralellik davranışı gösterip gösteremeyeceğini test eden çok sayıda deneysel akademik çalışma mevcut. Bu çalışmaların sayısı, özellikle son birkaç yılda hızla arttı. Söz konusu çalışmaların çoğu, bu tip bir senaryonun ciddiyetini ortaya koyuyor ve yapay zeka kullanarak tekelci fiyatlama yapmanın mümkün olduğunu gösteriyor.&nbsp;Örneğin John Asker, Chaim Fershtman and Ariel Pakes tarafından 2021 yılında yapılan çalışmada “Asynchronous Q-learning (Senkronize olmayan Q öğrenimi)” prensibi ile çalışan, diğer bir deyişle sadece belli koşullara bağlı olarak aldığı aksiyonun sonuçlarına göre öğrenen yapay zekanın, fiyatları yükselttiği saptanmış.&nbsp;Martino Banchio ve Giacomo Mantegazza tarafından 2023 yılında yapılan başka bir çalışma da aynı sonuca ulaşılıyor ve hatta yapay zekaların kendi aralarında piyasaları bölüşebileceğine işaret ediyor.&nbsp;<h2 dir="ltr" fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Makine fiyatlaması, ABD Adalet Bakanlığı'nın odağında</h2>Bu sıralar fiyatların makineler tarafından belirlenmesi konusu, ABD’nin de gündeminde. Nitekim ABD Adalet Bakanlığı (DOJ), ev kiralarındaki anormal artışla ilgili RealPage’e dava açtı. RealPage, emlak piyasası odaklı yazılım pazarında tekelci bir güce sahip. ABD Adalet Bakanlığı da davada RealPage’in ev kiralarındaki yüksek artışlardan sorumlu olduğunu iddia ediyor.&nbsp;DOJ, esasında makine fiyatlaması konusunda genel bir ilke arayışı içinde. Kurum, kısa bir süre önce Las Vegas’taki otellerin makine fiyatlaması yoluyla oda fiyatlarını belirlemesine ilişkin bir davada görüş de verdi. Görüş, makine fiyatlamasının ortaya çıkan sonuç ne olursa olsun rekabet kurallarına aykırı olduğuna işaret etti.&nbsp;Davada otellerin makine fiyatlandırmasını farklı tarihlerde kullandığı ve makinelerin belirlediği fiyatları her zaman uygulamadığı da belirtildi. Buna rağmen DOJ, makine fiyatlandırması konusunda mutabakat sağlanmasının dahi rekabeti kısıtlayan bir davranış olduğunu ileri sürüyor. Makine fiyatlandırması ve bunun hukuki sonuçlarına ilişkin tartışmalar, bir süre daha gündemi işgal etmeye devam edecek gibi görünüyor.&nbsp;

Quando İçgörü

Teknoloji arenasında bir süredir yapay zeka fiyatlaması ve bu uygulamanın hukuki sonuçlarına ilişkin tartışmalar gündemi meşgul ediyor. Bazı rekabet otoriteleri, bu tip bir uygulamanın rekabet kurallarını ihlal edebileceğine dikkat çekiyor. 

Fiyatları yapay zeka belirlerse ne olur? 

<h3 fr-original-style="" style="margin: 0px; color: rgba(0, 0, 0, 0.85); font-weight: 500; padding: 0px; box-sizing: border-box;">Banka iflasları ve regülasyon teknolojilerinin gerekliliği</h3>Küresel bankacılık sektörü açısından siyah rengin belki de son yıllardaki en derin tonlarına tanıklık edildi Mart ayında. 2 haftadan kısa süre içerisinde bölgesel ölçekteki 3 ABD bankası ve İsviçreli finans devi Credit Suisse çöktü. ABD’de bir sonraki çöküş için tedirginlikle beklenen First Republic Bank ise 11 farklı banka tarafından on milyarlarca dolarlık desteklerle bir nevi kurtarıldı. Desteklerle birlikte borsadaki değerinde yüzde 50’nin üzerinde günlük artışlar görüldü, buna rağmen çöküş anlarının önemli bir göstergesi olarak First Republic Bank kısa vadede hanesine eksi yazdırdı.Diğer yandan Silicon Valley Bank’in sadece 2,5 gün süren <a fr-original-style="" href="https://fintechistanbul.org/2023/03/20/ussal-sahbaz-yazdi-40-senelik-banka-40-saatte-nasil-coktu/" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s ease 0s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">iflas hikayesi&nbsp;</a>aynı zamanda tarihteki en hızlı ‘bankaya hücumlardan’ birine de işaret etti. Zira müşterilerin (yaklaşık yüzde 97’si 400 bin doların üzerinde para tutuyordu) önemli kısmı diğer deyişle mevduat sahipleri bankadan hesaplarını çekti ve ABD hükümetinin tüm “yatıştırma” çabalarına karşın sıra dışı bir kargaşa meydana geldi. En nihayetinde ise mevduat sahipleri birkaç tıkla mevduatlarına ulaşacaktı. Bu durum otoritelere göre sermayenin dijitalleşmesinin beraberinde getirdiği (ve artırdığı) bir risk faktörü.Uzmanlara göre günümüzün değişen ve gelişen bankacılık sistemleri regülasyon teknolojileri (RegTech) ile desteklenmeli. Aksi taktirde risklere karşı korunaklı olmak hiç de kolay olmayacak. Halihazırdaki raporlama sistemleri SVB krizindeki gibi kısa sürede başlayıp biten bir olayı kapsamak için yeterli gelişmişlik düzeyine sahip değil. Hızlı ve sancılı haftalardan sonra kanun yapıcıların sonraki krizleri önleme potansiyeline sahip olduğuna inanılıyor ve bu kapsamda daha güçlü <a fr-original-style="" href="https://fintechistanbul.org/2023/03/27/banka-iflaslari-ve-regulasyon-teknolojilerinin-gerekliligi" rel="noopener noreferrer" style="color: rgb(9, 9, 9); text-decoration: none; background-color: transparent; outline: none; cursor: pointer; transition: color 0.3s ease 0s; touch-action: manipulation; user-select: auto; box-sizing: border-box;" target="_blank">RegTech</a> stratejilerinin de önem taşıyacağına şüphe yok.&nbsp;

regülasyon ile ilgili hikayeler