数字经济时代算法价格歧视的监管难题与出路研究

张惠彬 王思宇

（西南政法大学 知识产权研究院， 重庆 401120）

近些年来， 中国数字经济飞速发展， 淘宝、美团、唯品会、京东、携程等大型互联网消费平台逐渐成为我们日常生活的一部分。 网络平台掌握海量的消费数据，并以此分析、预测消费者的支付能力与消费倾向，继而运用算法推荐技术为消费者提供更为多元、丰富的产品或服务，降低了消费者的搜索成本。 与此同时，新型技术也带来了算法价格歧视，或称为“大数据杀熟”，即针对相同商品、不同用户收取不一样的价格。 北京市消费者协会开展的问卷调查结果显示，86.91%的受访者认为自己有被 “大数据杀熟” 的经历，82.44%与76.85%的受访者认为在线购物类平台和在线旅游类平台对其实施了“杀熟”， 超过50%的受访者认为外卖类和打车类平台对其实施了“杀熟”。[1]2021 年12 月，在浙江省绍兴市中级人民法院审理的胡红芳诉上海携程商务有限公司侵权责任纠纷案中， 胡红芳主张携程公司采集其个人非必要信息，实施“大数据杀熟”，引起了社会的广泛关注。

如何治理大型互联网平台企业利用算法“算计”消费者的问题？ 现有研究的视角包括从保护消费者权益的《消费者权益保护法》和保护个人信息的《个人信息保护法》出发探讨解决方法；也有着眼于运用《反垄断法》和《反不正当竞争法》规制不正当的竞争秩序。 笔者在上述研究的基础上，基于市场监管视角而不是拘泥于具体到某个单行法的视角进行了相关研究。 算法价格歧视虽然采用了更加隐蔽与复杂的新技术， 但本质上仍是一种价格歧视，理应由市场监管部门进行有效监督。 首先，对算法价格歧视行为进行定性，平台对老顾客收取高价的行为源自其算法技术，算法通过“算计”顾客对价格的敏感度而进行价格歧视。 其次，对算法价格歧视的监管难题进行分析，平台型网络交易的跨地域性等特点给市场监管部门带来了监管困境，加之监管规则滞后、监管手段和工具落后等，造成市场监管困难。 最后，提出监管难题的应对策略，指出了构建“平台-政府”从属监管模式，引入事前监管机制，革新监管规则、细化监管分工，建立智慧监管体系等措施。

一、算法价格歧视的行为定性

算法价格歧视又称为算法个性化定价或“大数据杀熟”， 是互联网平台企业运用算法技术采集消费者数据，以此形成消费者数字画像并推测出消费者愿意支付的最高价格，最终输出相应价格的定价策略。 算法价格歧视使具有一定数据优势的平台企业得以利用算法定价技术攫取更多消费者剩余，实现一级价格歧视。

（一） 算法价格歧视的生成：平台的精确计算

数字信息时代，消费者的设备信息、服务记录、主体身份与行为偏好均能以数字代码的形式表征，而这些数字代码的集合即为消费者“元数据”。 互联网平台企业利用算法技术采集消费者的“元数据”，再运用大数据引擎和机器学习分析消费者的“元数据”，实现“元数据”向“智能数据”的转变。 在此之后，互联网平台企业便会运用定价算法，在智能学习、深度学习后凭借已有的数据信息判断未来的价格情况，预测消费者的最大支付意愿，生成消费者用户画像。[2]互联网平台企业掌握的“元数据”越多，“智能数据”的价值就越大，生成的消费者用户画像就越精确。

因此，相较于新用户，“熟客”在互联网平台企业遗留的“元数据”更多，这更有利于互联网平台企业绘制消费者用户画像，平台企业预测的最大支付意愿也就更精确。 经过数次交易后，互联网平台企业推送的定制价格便会逐渐接近“熟客”的最大支付意愿，使购买同一商品或服务的“熟客”支付的价格高于新用户，最终达到“杀熟”的效果。 如，在“刘权诉北京三快科技有限公司” 侵权责任纠纷案中，刘权与同事在同一地点向同一商家购买同一服务，但刘权支付的价格却更高。 因此，刘权主张北京三快科技公司利用大数据与算法技术对新老用户区别定价的行为，属于大数据“杀熟”，有损其消费者权益。

（二） 算法价格歧视的本质：价格歧视

算法价格歧视通常表现为互联网平台企业运用算法定价技术向不同消费者提供不同的价格，实现“千人千价”，其本质是价格歧视。

在经济学中， 价格歧视是指同一时期同种商品对不同消费者索取不同的价格。[3]价格歧视被划分为三个级别。 一是一级价格歧视，又称完全价格歧视。 如，当消费者拥有单位需求，生产者又能确切知道每个消费者的保留价格，并且能够阻止消费者之间的套利时，这种价格歧视便是一级价格歧视。 二是二级价格歧视，是指生产者通过自我选择机制，不完全地攫取消费者剩余的行为。 如，生产者根据消费者购买商品或服务的数量不同而确定不同的价格。 三是三级价格歧视， 是指生产者利用有关消费者需求的直接信号（如年龄），实施的价格歧视。 如，学生优惠、老年人折扣等。 算法价格歧视趋近于一级价格歧视。 首先，目前被指控实施“杀熟”的互联网平台企业都具备一定的市场势力，并会最大限度收集消费者数据，形成数据优势。 其次，互联网平台企业能够运用算法技术分析出消费者的最大支付意愿，预测出消费者的保留价格。 最后，在互联网场景中，每一块屏幕都能天然地将消费者“区隔”开。 任何消费者如果不刻意与其他消费者比价，或是有意通过不同手机完成相同交易，则无从知晓自己被“杀熟”的事实，转售套利更无从谈起。而在法学视阈中，互联网平台企业实施的大数据“杀熟”构成价格歧视，即在缺乏正当理由的情况下，对条件相同的交易相对人在交易价格等交易条件上实行差别待遇。 这种价格歧视，是直接指向消费者的价格歧视，是属于“剥削性滥用”的价格歧视。

二、算法价格歧视的监管难题

当前，中国经济已进入高质量发展阶段，数字经济和平台经济成为经济社会发展的重要动力。 数字经济和平台经济的迅猛发展也对市场监管提出了新的要求。 数字化技术的加速迭代，催生了“平台二选一”“大数据杀熟”等问题。 互联网平台企业实施的违法行为更隐蔽、 而损害的消费者范围更大，市场监管部门的监管手段不够与时俱进加之监管规则滞后等，致使市场监管工作陷入困境。

（一）平台型网络市场的监管困境

当前，互联网平台企业实施算法价格歧视有赖于平台型网络市场。 在此市场中，交易双方通过网络交易平台进行交易，且一方收益取决于另一方交易者的数量。[4]平台型网络市场作为一种新的交易场所，具有与传统单边市场明显不同的特点。 在这种网络市场中，资本扩张、跨界混业经营足以形成一个闭环的生态圈。 在此生态圈中，平台能够制定交易规则，提供交易场所、支付和金融服务，甚至能够扮演交易监管者的角色。[5]因此，完全沿用传统监管理论与监管手段可能会出现监管效率过低、监管成本过高等问题，甚至可能迟滞平台经济的发展。

现阶段，市场监管部门监管平台型网络市场的手段主要包括：管控非必要采集数据行为、开展算法评估、追索平台企业责任等。 这些监管措施能够有效阻止平台企业滥用消费者数据，但监管主体缺位、监管技术落后等问题仍未得到解决。 原因在于：第一，平台型网络交易的跨地域性致使当下的“地域监管”模式并不适用，一味套用“地域监管”模式，可能会出现监管主体互相推诿的问题。 第二，在数字经济时代，消费者与互联网平台之间的信息不对称问题加剧，消费者往往会因为举证艰难和成本高昂而难以维权，如，在当前审理的“大数据杀熟”案件中，消费者大多因证据不足而无法获得赔偿。 第三，平台型网络市场涉及多领域、多行业，但监管部门之间缺乏合作，尚未形成监管合力，监管规则、监管标准未能有效衔接，从而造成监管缺位、监管效率过低甚至监管套利等问题。 如，在对同一企业进行监管时，市场监管部门的专业监管和行业主管部门的行业监管可能重合。 第四，平台的自我监管未引起重视，当前对平台型网络市场的监管仍以传统的强制性监管和事后监管为主，忽视了以平台主动规制为基础的自我监管， 导致政府监管负担过重、市场监管滞后等问题。

（二）反垄断监管规则的滞后

完善的法律规范是市场监管部门开展监管工作的前提和基础。 随着中国现阶段不断加强对平台经济领域的反垄断监管，互联网平台企业违法实施的经营者集中行为得到了有力查处。 但现行《反垄断法》仍无法有效规制算法价格歧视现象，在反垄断监管规范方面仍然存在立法滞后的问题。

在传统产业经济时期，《反垄断法》 第十七条第六项的“差别待遇”条款往往被用于规范商业交往中的价格歧视乱象。 《反垄断法》层面的“差别待遇”具备五项基本要件。 第一项要件，要求实施差别待遇的经营者具备市场支配地位。 这是因为“差别待遇”行为是经营者滥用市场支配地位的主要行为类型之一，只有行为人具备市场力量，交易相对方才会缺乏转向的能力， 前者不仅能获得高额垄断利润，而且会损害市场竞争，并且只有经营者具有市场支配地位，其歧视效果才可免受套利行为的抵消。[6]第二项要件，互联网平台企业实施的差别待遇属于滥用市场支配地位的行为。 这意味着该差别待遇行为是互联网平台企业为了巩固或者加强自身市场支配地位而采取的反竞争行为。 此种反竞争行为降低了竞争企业的经济效益和社会福利，并给市场竞争秩序带来了负面影响。 第三项要件，行为人实施的差别待遇欠缺正当理由。 反垄断法层面的正当理由主要是基于资源利用上节约的考量。[7]正当理由的类型包含：其一，根据交易相对人的实际需求且符合正当的交易习惯和行业惯例，实行的不同交易条件；其二，针对新用户在合理期限内开展的优惠活动；其三，基于平台公平、合理、无歧视的规则实施的随机性交易等。 第四项要件，交易相对人给予的条件相同。 《平台经济领域的反垄断指南》第十七条明确指出，平台在交易中获取的交易相对人的隐私信息、交易历史、个体偏好、消费习惯等方面存在的差异不影响认定交易相对人条件相同。 这彰显了对消费者公平交易权的尊重与捍卫。[8]第五项要件，行为人在交易价格等其他交易条件上对不同的交易主体实行了差别待遇，即实施了差异化定价。

由于平台型网络市场的规模、社会福利效应和网络效应与传统产业有明显区别，因此现行《反垄断法》第十七条规定的差别待遇条款，在规制算法价格歧视现象时会出现适用困难的问题。 第一，市场支配地位的认定标准并不明晰。 在传统商业交往中，认定经营者是否具有市场支配地位的主要标准是经营者占有的市场份额。 但在平台型网络市场中，平台经营者作为海量、多元、实时的数据集合体，要清晰地判断其市场份额并非易事。[9]同时，基于数字经济的多边市场结构与动态竞争特征，互联网平台企业的市场份额具有浮动性和不确定性特征。[10]因此，在判断实施算法价格歧视的平台企业是否具有市场支配地位时，存在一定的难度。 第二，反竞争效果难以衡量。 算法价格歧视具有双面效应。一方面，其设定了一个极其接近于消费者最大支付意愿的价格，并根据消费者对价格的敏感程度制定了个性化价格，加速了交易效率，实现了总体利润的增长；另一方面，算法定价会赋予消费者更广的选择面，并会反过来促进经营者的良性竞争，消费者更加多元化的需求会不断促进新的经营者进入市场。[11]因而，运用《反垄断法》的差别待遇条款规制算法价格歧视行为，存在反竞争效果难以衡量的问题。 第三，正当理由的抗辩被滥用。 尽管《平台经济领域的反垄断指南》第十七条对《反垄断法》第十七条有关“正当理由”的规定进行了细化，但第四项所指称的 “能够证明行为具有正当性的其他理由”过于模糊，导致在司法实践中，互联网平台企业仍会以各种理由进行抗辩。 如，在刘权诉北京三快科技公司一案中，三快科技公司以订单时间不一致作为正当理由进行抗辩， 否认其实施价格歧视的事实，而该抗辩理由也获得了法院的支持。 因此，由于“正当理由” 规范的不确定性和法官的自由裁量权较大，算法价格歧视很难得到有效规制。[12]

（三）执法部门监管工具及手段的落后

算法价格歧视的实现有赖于海量的数据信息和庞杂的算法技术。 面对平台掌握的技术，市场监管部门采用的传统监管手段已无法满足监管需求。第一，监管部门信息化收集、处理相关事件证据的手段不强。 市场监管部门采取监管措施需基于一定的事实证据及线索信息。 但当前除少数地方监管部门运用在线取证平台完成电子取证外，多数监管部门仍然采取现场调查、依线索取证等传统方式，取证手段的落后给后续一系列监管执法带来难题。 与此同时，市场监管部门未能有效利用信息化手段对事实证据进行扎口管理和流转处理，也未能电子化跟踪案源信息，导致相关证据和信息的转化率较低。[13]加之，各地监管部门收集到的线索信息未能完全实现信息化联通，各市场监管部门掌握的线索信息较为封闭，跨区域监管仍存在困难。 第二，市场监管部门缺乏大数据综合分析系统和市场环境预警机制。市场监管部门在获取算法服务信息后，难以有效提取关键信息，进而无法采取精确、及时的监管手段惩戒实施算法价格歧视的平台经营者。 同时，由于市场监管部门欠缺市场环境预警机制，导致当前市场监管部门仍以事后监管为主要监管手段，无法及时有效地纠正算法价格歧视等技术型违法行为，也无法及时弥补消费者减损的利益及竞争损害后果。第三，监管惩戒手段单一。 市场监管部门针对算法价格歧视等垄断行为采取的监管措施多以罚款为主。 而仅仅依靠经济惩戒方式难以形成良好的监管格局，也很难发挥警示作用。 单一的经济惩戒方式只给互联网平台企业的声誉和信誉造成了有限的影响，这也是算法价格歧视野蛮生长的缘由之一。 第四，欠缺监管信息的联动互通。 互联网平台企业实施的算法价格歧视涉及数据收集、处理及算法定价等多项技术，这些技术通常并非由单一主体操作完成，而是由多个主体协同完成。 因此，与之对应的，就需要多个监管主体分头监管。 但由于监管主体之间未能建立数据共享的监管信息平台，致使监管信息断带，数据追踪困难。 第五，市场监管部门欠缺专业的技术人员。 互联网平台企业实施算法价格歧视依托于专业的技术措施，这就要求监管部门需具备一定的技术手段，但市场监管部门的一线执法人员与专业技术人员目前未达到相应的比例要求，人员结构仍有待调整。

三、算法价格歧视的监管优化

平台经济是以互联网平台为主要载体， 以数据为主要竞争要素，以新一代信息技术为核心驱动力的新型经济形态。 近些年来，中国平台经济处在高速发展阶段，平台经济在经济社会发展中的地位和作用日益凸显。 但在平台经济发展日趋向好的同时，以平台“二选一”“大数据杀熟”为代表的新型技术问题也开始显现。 此类新型技术问题的技术复杂性、涉案主体跨地域性及操作隐蔽性等特点，给市场监管部门监管工作带来了挑战。 监管规则滞后、电子监管取证困难、监管惩处手段单一及监管信息断带等问题，都使监管措施优化迫在眉睫，更使监管策略创新成为市场监管部门的当务之急。 制止“大数据杀熟”、破除算法价格歧视，要求市场监管部门坚持发展与监管并重，精准与高效并举。

（一）构建“平台-政府”从属监管模式

当前，对算法价格歧视的监管仍然是以政府监管为主导。 市场监管部门通过消费者举报或者申诉等途径获得互联网平台企业实施“杀熟”的线索，进而对平台企业采取罚款、责令整改等处罚措施。 政府监管借助刚性手段能够对算法定价等技术活动予以干预和限制，但这种被动监管模式的警示效果不明显，企业再实施的可能性较大，互联网平台企业自主监测与调整的能动性也未被激活。 为释放平台监管活力，弥补政府监管滞后的缺漏，以平台企业为主体的平台监管必须担负起监管算法价格歧视的重任。

平台监管是以平台企业为监管主体，对参与平台价值创造的各类利益相关方予以监管的模式。[14]平台掌握着海量交易数据与用户资源，能够运用大数据、云计算等技术对平台内部运行的算法推荐指令、定价处理系统进行识别和分析，由此准确把握交易过程中存在的问题， 达到良好的技术监管效果。 相较于市场监管部门，平台更贴近市场，能够快速识别市场的动态变化和竞争态势，借此将相关信息反馈给商家及消费者，再通过调整平台内企业的准入标准、交易规则和平台规范，对平台型网络市场施以高效率的监管。

政府监管与平台监管各具优劣，如果在对算法价格歧视的监管过程中， 能够整合这两种方式，便可消弭各自缺漏，实现整体福利最大化。 但在二元监管主体框架下，如何平衡两者关系、划定双边界线成了重要课题。 当平台具有监管主体与市场主体的双重身份后，企业利益与公共利益便存在了一定的冲突。 平台不仅需要确保自身利益、维持企业稳定运转，还要维护良性的市场竞争秩序、推动发展规范健康的平台经济。 正因如此，平台监管与政府监管在利益诉求和价值导向上都略有偏差。 互联网平台企业的趋利性导致其自身仍然未能摆脱侵权行为“当事人”的角色，而政府则继续充当着“中立第三方”。 因此， 基于两者所扮演的不同角色及属性，平台监管应当从属于政府监管，唯有如此双方才能更好地维系市场力量与政府力量在外部监管层面的界限。 在二元合作监管框架下，一方面，政府应积极引导平台开展监管工作、承担监管职责，同时借助基础设施建设等途径，鼓励和支持平台进行监管革新；另一方面，政府应当针对平台难以解决的问题给予帮助，并对平台监管的规范性予以调整和管控。[15]

（二）引入事前监管机制

算法价格歧视的技术隐蔽性与传统的被动监管模式，导致市场监管部门无法高效及时矫正市场秩序、消弭消费者受到的权益损害。 事后监管模式对互联网平台企业的规制也显得不痛不痒，监管的机制模式亟待创新。 因此，加快构建事前监管机制、细化事前监管各项制度、提高平台经营透明度、强化良性市场竞争秩序，成为市场监管部门刻不容缓的任务。

事前监管作为强监管的重要手段之一， 是维护市场秩序的基础制度安排。 事前监管具有规范市场主体法律行为、警示与威慑违法行为、维护市场秩序及防范风险的功能。[16]事前监管将公权力介入的时间提前，注重在正常商业交往中的审查与规范。 事前监管能够预防可能产生的恶性竞争风险，有效遏制市场违法行为。 与此同时，与事后监管主要采取的惩戒手段不同，事前监管的手段更为审慎。

第一， 设立预警性调查机制。 为避免因过早监管而产生的扰乱正常市场竞争秩序现象，市场监管部门可以进行预警性调查，以充分了解平台的竞争动态，确保在反垄断分析框架下基于事实灵活地进行跨市场中立分析。[17]通过预警性调查得到初步违法证据后，市场监管部门可以给予平台警告或提示，通知平台预先进行自我调整。

第二， 建立数据实时监测平台。 实现算法价格歧视的前提是互联网平台企业收集到海量用户信息和消费数据，因此，消费者数据是“杀熟”的关键。为有效防止“杀熟”现象发生，市场监管部门可建立数据实时监测平台，对平台内的数据收集和转换进行跟踪监控， 由此加强对算法定价的研判和分析。着重管控互联网平台企业对消费者“元数据”的窃取行为， 对未知会消费者而收集到的数据进行截流，并及时告知消费者，同时向互联网平台企业发出警告。

第三，强化平台自身合规审查。 为降低市场监管部门的监管成本，防范“杀熟”事件带来的恶性后果，互联网平台企业应当定期向市场监管部门提交算法审计报告、平台内消费者投诉报表及自纠自查情况报告。 算法审计报告能够提高算法透明度，帮助市场监管部门监测算法价格歧视等问题。 平台内消费者投诉报表及自纠自查情况报告能够反映该时间段的平台安全性，协助市场监管部门预测恶性事件的发生概率。 通过平台自身的合规审查，市场监管部门可以有针对性地开展监督管理工作，对未来一段时间内的平台市场风险进行预判，有效遏制“杀熟”事件发生。

（三）革新监管规则、细化监管分工

完善的制度规范是市场监管部门开展监管工作的基础。 但现行算法价格歧视的反垄断监管规范仍存在市场支配地位认定标准不清晰、反竞争效果难以衡量及正当理由抗辩被滥用等问题。 为此，革新监管规范成为近些年反垄断规则的研究热点。

第一，修正市场支配地位的考量因素。 判断经营者是否具备市场支配地位的主要参考因素是其拥有的市场份额。 但在数字经济时代，即使是市场份额较小的互联网平台企业也能够利用算法技术实现价格歧视。 因此，将市场份额作为市场支配地位的主要参考因素有失偏颇。 考虑到平台型网络市场的快速变革及动态竞争特点，《反垄断法》可将平台企业掌握的用户数据情况纳入市场支配地位的考量范畴，并综合考察平台企业的网络效应和锁定效应、用户黏性、平台内商家数量、交易数量、基础模型库数量等指标，从多个维度认定经营者的市场支配地位。

第二，增加经济学分析视角。 在应对诸如“大数据杀熟”等反垄断事件时，市场监管部门可引入消费者福利、市场供需侧效率等分析视角，综合把握社会整体福利水平、市场进入壁垒、消费者剩余和生产者剩余等指标，为研判算法价格歧视带来的竞争效果提供充分依据。 如，2021 年上海市市场监督管理局在界定某企业所处的相关市场时，就综合运用了假定垄断者测试、供给需求替代分析的经济学分析工具，有效拓展了反垄断分析框架。[18]

第三，厘清正当理由的判定标准。 实践中，不少平台企业滥用正当理由进行抗辩，否认其实施算法价格歧视的事实，致使消费者维权困难。 因此，厘清正当理由的认定标准变得非常有必要。 从《平台经济领域的反垄断指南》第十七条其他几项列明的正当理由看，兜底条款所述的“正当性”应同时考量促进竞争的效果，自身利益、他人利益和公共利益的平衡，对市场运行效率的影响及与正常经营的关联性等指标。

第四，细化监管分工。 数字经济时代，实施算法价格歧视的主体不仅包括具备市场支配地位的超级平台企业，还包括微小型平台企业，后者在掌握算法定价技术后也能对消费者实施算法价格歧视。 为全面遏制“大数据杀熟”、有效规制平台企业实施算法价格歧视，价格监督检查和反不正当竞争局与反垄断执法局应当共同肩负起算法价格歧视的监管重任，协同开展监管工作。 反垄断执法局负责监管超级平台实施的算法价格歧视，监管此种滥用市场支配地位的行为；价格监督检查局和反不正当竞争局负责监管微小型平台实施的算法价格歧视， 依照《价格违法行为行政处罚规定》及《价格法》规定，查处相关价格违法违规行为， 并对违法主体采取警告、罚款、责令改正、没收违法所得乃至吊销营业执照等监管措施。 分工监管模式能够充分调动各监管部门的监管活力，最大化实现各监管部门的监管职责。

四、结语：迈向智慧监管的未来

数字经济时代， 大数据和算法技术是互联网平台企业的核心竞争要素，也是平台经济发展的新动能，对促进行业发展、推动产业升级、激发企业创新意识、提升交易效率都起到了重要作用。 然而，新技术的迅猛发展在为数字经济注入活力的同时，也给市场竞争和消费者权益保护等带来了负面影响。 数据滥用和算法偏见造成的“大数据杀熟”及致瘾性推荐等问题也出现在数字经济发展的过程中。 为促进数字经济规范健康发展，市场监管部门应着力聚焦数字经济发展面临的突出问题，推动建立适应数字经济发展特点的智慧监管体系。 智慧监管是整合互联网、物联网、算法技术、大数据和云计算等一系列技术手段的监管模式，是“互联网+”业态催生出的数字化监管方式。 相较于传统监管方式，智慧监管能够提高监管效率、 提升监管取证的精确度、降低监管成本、强化监管水平。 市场监管部门如能将智慧监管体例运用于监管算法价格歧视等新型平台技术问题中， 便能弥补传统监管方式的缺漏，更好维护市场公平竞争。市场监管部门可以建立“1 个系统”“1 个机制”“2 个平台” 的监管体系，“1 个系统”是指算法审计监管系统，即通过远程监控、数据查询、算法分析等技术措施，实时监测互联网平台企业的算法定价行为，为准确识别算法定价提供可靠证据。“1 个机制”是指推进风险排查机制，市场监管部门在监测到互联网平台企业掌握的消费者数据和运用的算法定价技术后，便运用智能分析技术对相关信息进行挖掘与拆解，进而研判该平台企业实施“杀熟”的概率，预测相关行为给市场竞争带来的风险。 然后，市场监管部门便可将相关信息传送给对应的平台企业，送达风险提示警告，排查潜在风险。 “2 个平台”是指建立数据分析互通监管平台与综合监管执法平台。 面对分散在各地的消费者数据， 市场监管部门应当构建整合数据的共享平台，通过互通监管平台实现全区域数据共享，从而促进监管主体间的信息共享，强化各地区各层级监管主体协同合作，为各地区市场监管部门获取有效数据提供便利，并为进一步实施监管奠定坚实基础。 互联网平台企业实施的算法价格歧视，不仅涉及相关竞争平台，还涉及消费者和平台内商家。 因此，对算法价格歧视的监管，应整合各方资源，集中政府监管、行业监管和社会监管三方力量，提高监管主体间的关联度。 在综合监管执法平台内，专设消费者投诉、举报渠道与行业自纠自查管理通道，推动三方监管主体对算法价格歧视行为的联防联控。