设计公平交换系统以缓解个性化定价

许多在线市场根据消费者属性进行个性化定价。由于这些价格是私有的，消费者可能意识不到自己支付的价格高于最低可能价格，难以采取行动支付更少。在本文中，我们引入了一个以公平性为中心的交换系统，既利用了个性化定价，又允许消费者个人受益。我们的系统为促进交易匹配消费者；低付费消费者以支付给高付费消费者的费用购买该商品。我们探讨了各种建模选择和公平目标，以确定哪种方案能让消费者受益最多，同时为系统自身带来收入。我们表明，当消费者 individually 协商交易价格且我们的公平目标是最小化平均净成本时，我们能够实现最公平的结果。相反，当交易价格由中心设置时，消费者往往不愿意交易。当价格分散（或范围）较大时，该系统可将每个个体的平均净成本降低至 $66\%$，或将群体的平均净成本降低至 $69\%$。我们发现，原始价格的高分散性是本系统可行所必需的。更高的分散性实际上可能导致消费者支付的净价格下降，充当对极端个性化的检查，增加卖方的责任感。我们的结果提供了理论证据，表明此类系统在保持自我财务可持续性的同时，能改善消费者的公平性。