Balancing Profit and Fairness in Risk-Based Pricing Markets

要約

動的でリスクベースの価格設定は、健康保険や消費者クレジットなどの重要なリソースから脆弱な消費者グループを体系的に排除できます。
私たちは、規制当局が、学習し、解釈可能な税のスケジュールを通じて、社会的目的で私的なインセンティブを再編成できることを示します。
まず、各企業の\ emph {local}人口統計ギャップを暗黙的にバウンドし、\ emph {global}オプトアウトの格差を暗黙的にバウンドし、企業レベルの罰則を動機づけるという正式な命題を提供します。
この洞察に基づいて、\ texttt {marketsim}を紹介します。これは、異種消費者と利益最大化企業のオープンソース、スケーラブルなシミュレーター – 補強学習（RL）ソーシャルプランナー（SP）を訓練します。
したがって、学んだポリシーは透明性があり、簡単に解釈できます。
経験的に調整された2つの市場、すなわち米国の健康保険と消費者creditで、当社のプランナーは、明示的な調整なしに社会福祉の観点から固定された線形スケジュールを上回りながら、規制されていない自由市場と比較して最大16ドル\％$を同時に引き上げます。
これらの結果は、AIアシストされた規制が競争力のある社会的ジレンマをWin-Winの均衡に変換する方法を示しており、公平性を認識した市場監視の原則的かつ実用的な枠組みを提供します。

要約(オリジナル)

Dynamic, risk-based pricing can systematically exclude vulnerable consumer groups from essential resources such as health insurance and consumer credit. We show that a regulator can realign private incentives with social objectives through a learned, interpretable tax schedule. First, we provide a formal proposition that bounding each firm’s \emph{local} demographic gap implicitly bounds the \emph{global} opt-out disparity, motivating firm-level penalties. Building on this insight we introduce \texttt{MarketSim} — an open-source, scalable simulator of heterogeneous consumers and profit-maximizing firms — and train a reinforcement learning (RL) social planner (SP) that selects a bracketed fairness-tax while remaining close to a simple linear prior via an $\mathcal{L}_1$ regularizer. The learned policy is thus both transparent and easily interpretable. In two empirically calibrated markets, i.e., U.S. health-insurance and consumer-credit, our planner simultaneously raises demand-fairness by up to $16\%$ relative to unregulated Free Market while outperforming a fixed linear schedule in terms of social welfare without explicit coordination. These results illustrate how AI-assisted regulation can convert a competitive social dilemma into a win-win equilibrium, providing a principled and practical framework for fairness-aware market oversight.

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