Article Source

• Cartel Screening and Machine Learning

Cartel Screening and Machine Learning

Abstract

• In this episode 14, Thibault Schrepel discusses Stanford Computational Antitrust’s newest article, “Cartel Screening and Machine Learning”, with Joseph E. Harrington, Jr. & David Imhof
• Read the article at https://law.stanford.edu/codex-the-stanford-center-for-legal-informatics/computational-antitrust/
• Also available as a podcast, see https://taplink.cc/stanfordcomputationalantitrust
• Article: Cartel Screening and Machine Learning

AI-driven cartel screening은 인공지능을 활용하여 카르텔(공동 독점) 협정을 탐지하고 조사하는 방법입니다. 카르텔은 기업들이 서로 협력하여 가격 조정, 생산량 제한 등을 통해 시장을 조작하는 경제적인 독점 협정입니다. 이러한 협정은 경쟁을 제한하고 시장의 효율성을 해치는 문제를 야기할 수 있습니다.

AI-driven cartel screening은 기존의 카르텔 조사 방법에 인공지능 기술을 접목하여 효율적으로 의심스러운 협정을 식별하고 조사하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 다양한 데이터 포인트와 통계적 분석을 활용하여 협정의 징후나 패턴을 탐지하며, 카르텔 조사에 투입되는 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.

예를 들어, AI-driven cartel screening은 대량의 기업 및 시장 데이터를 분석하여 가격 변동, 생산량의 변화, 수요와 공급 패턴 등을 추적하고 분석함으로써 카르텔의 가능성을 평가합니다. 또한, 인공지능은 협정을 의심할 만한 행동 패턴이나 규모의 증가를 식별하여 경고를 제공하며, 조사에 필요한 기준을 제시할 수 있습니다.

AI-driven cartel screening은 카르텔 탐지 과정을 자동화하고 효율화하여 경제적인 공정성을 유지하고 시장의 경쟁을 보호하기 위해 활용되는 중요한 도구입니다. 이를 통해 국제적인 경제조직이나 경쟁 당국은 더 빠르고 정확한 카르텔 조사를 수행할 수 있습니다.