Thuật toán định giá cho riêng từng người, mọi “deal hời” sẽ biến mất

Thuật toán định giá cho riêng từng người, mọi “deal hời” sẽ biến mất

Một người đang rất vội tới một cuộc phỏng vấn quan trọng sẽ sẵn sàng trả tới 1 triệu đồng cho một chuyến xe ngắn, nhưng thực tế chỉ cần phải trả 50 ngàn đồng. Phần chênh lệch (950 ngàn đồng) chính là “thặng dư tiêu dùng”. Nhưng khi thuật toán bắt đầu đọc lịch sử duyệt web, thấy mức pin điện thoại và biết rõ lịch làm việc cá nhân, mức giá sẽ được nâng lên tương ứng với khả năng chi trả của từng người và thặng dư tiêu dùng cũng sẽ biến mất.

Các doanh nghiệp đang thu thập dữ liệu cá nhân của khách hàng để đòi hỏi mức giá cao nhất có thể. Ảnh:Niv Bavarsky/RetailBrew.

Ngày 28/04 năm nay, Thống đốc bang Maryland (Mỹ) Wes Moore ký ban hành Đạo luật Bảo vệ khỏi Định giá Cắt cổ (HB 895), có hiệu lực từ 01/10/2026. Maryland trở thành bang đầu tiên tại Mỹ nghiêm cấm việc dùng dữ liệu cá nhân để thiết lập mức giá riêng cao hơn cho cùng một mặt hàng thực phẩm miễn thuế.

Ba năm liên tiếp trước đó, thuật toán của các nền tảng lớn liên tục bị phát hiện áp giá khác nhau cho cùng một sản phẩm, tùy vào hồ sơ hành vi của từng người mua. Phản ứng lập pháp đầu tiên đang hình thành, nhưng các kẽ hở đã xuất lộ từ trước ngày đạo luật có hiệu lực.

5 mức giá cho một hộp trứng

Cuối năm 2025, một nghiên cứu của tổ chức phi lợi nhuận Groundwork Collaborative, phối hợp với Consumer Reports và More Perfect Union, theo dõi 437 người mua sắm tại 4 thành phố lớn của Mỹ. Kết quả cho thấy thuật toán của nền tảng giao hàng Instacart hiển thị 5 mức giá khác nhau cho cùng một sản phẩm, tại cùng một cửa hàng và vào cùng một thời điểm.

Tại chuỗi siêu thị Safeway ở Washington D.C., một hộp trứng 12 quả nhãn hiệu Lucerne được bán đồng thời ở 5 mức giá từ $3.99 đến $4.79 tùy tài khoản, chênh lệch 20%. Với sản phẩm khác như bơ đậu phộng Skippy tại Seattle, mức chênh lệch đạt 23%. Chênh lệch giỏ hàng trung bình từ 7% đến 8.4%, tương đương thiệt hại ước tính $1,200 mỗi năm với một hộ gia đình 4 người.

Instacart bị buộc chấm dứt chương trình thử nghiệm vào 12/2025 dưới áp lực từ dư luận và Ủy ban Thương mại Liên bang Mỹ (FTC), đồng thời đồng ý nộp phạt 60 triệu USD để dàn xếp một vụ kiện liên quan đến lừa dối về phí giao hàng. Tài liệu rò rỉ nội bộ cho thấy các giám đốc điều hành gọi chiến thuật này là “làm tròn thông minh” (smart rounding).

Ngành hàng không chứng kiến vụ kiện tập thể đầu tiên loại này khi hành khách Andrew Phillips đệ đơn chống lại JetBlue Airways tại Tòa án Liên bang Brooklyn ngày 22/04/2026. Cáo buộc trọng tâm là JetBlue dùng cookie để tự động tăng giá vé thêm 230 USD trong một ngày dựa trên lịch sử tìm kiếm của khách. Hãng vô tình thừa nhận hành vi này khi tư vấn hành khách xóa lịch sử duyệt web hoặc sử dụng chế độ ẩn danh (incognito) để được giá thấp hơn.

Trên thị trường bất động sản, tập đoàn công nghệ RealPage kiểm soát 80% thị phần phần mềm định giá căn hộ thương mại tại Mỹ, bao phủ hơn 16 triệu căn hộ cho thuê. Thuật toán YieldStar của RealPage đã thu thập dữ liệu giao dịch từ nhiều chủ đất, tạo ra liên minh giá ngầm đẩy giá thuê tăng hơn 25% trong 11 tháng. Bộ Tư pháp Mỹ và 8 bang đã khởi kiện RealPage vào năm 2024.

Từ cung cầu đến hồ sơ hành vi cá nhân

Định giá linh hoạt (dynamic pricing) truyền thống phản ánh các biến số vĩ mô như lượng tồn kho, thời điểm, thời tiết và mật độ đặt hàng. Người tiêu dùng có thể nhận biết và thích nghi bằng cách chọn khung giờ khác hoặc so sánh giá trực tiếp. Cơ chế này về bản chất vẫn quan sát được từ bên ngoài.

Định giá giám sát (surveillance pricing) vận hành theo nguyên lý hoàn toàn khác. Dữ liệu đầu vào là hồ sơ hành vi của từng cá nhân, bao gồm lịch sử duyệt web, loại thiết bị, mức pin điện thoại và định vị địa lý. Mục tiêu là dò tìm ngưỡng sẵn sàng chi trả tối đa của từng người để áp mức giá tiệm cận con số đó.

Giá cước taxi công nghệ lúc trời mưa cao hơn lúc không mưa, đó là định giá linh hoạt. Giá cước của người dùng chỉ còn 3% pin điện thoại cao hơn giá cước của người còn 90% pin, đó là định giá giám sát vì sử dụng đến dữ liệu cá nhân.

Kết quả là người dùng không có điểm tham chiếu để nhận biết mình đang bị tính giá cao hơn người khác sử dụng cùng một dịch vụ. Khi giá ẩn sau thuật toán cá nhân hóa, hành vi so sánh giá thông thường mất tác dụng vì không có giá niêm yết chung nào để đối chiếu.

Kinh tế học vi mô định nghĩa thặng dư tiêu dùng là khoảng chênh lệch giữa mức giá tối đa một người sẵn lòng chi trả và mức giá thực tế họ phải trả. Phần chênh lệch này là giá trị kinh tế người tiêu dùng giữ lại sau mỗi giao dịch. Định giá dựa trên dữ liệu giám sát từng cá nhân nhắm vào việc thu hẹp khoảng chênh lệch đó về 0.

Phân tích của Cục Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia Mỹ (NBER) cho thấy định giá cá nhân hóa dựa trên học máy (machine learning) giúp tăng lợi nhuận doanh nghiệp thêm 19% so với mức giá đồng nhất tối ưu. Ngược lại, tổng thặng dư tiêu dùng của toàn thị trường giảm 23% dưới tác động của mô hình này.

Nghiên cứu của NBER chỉ ra một nghịch lý: Khoảng 60% người tiêu dùng có thu nhập thấp hoặc nhạy cảm với giá có thể hưởng lợi từ mức giá thấp hơn theo cơ chế phân khúc. Tuy nhiên trên thực tế, dữ liệu được thu thập âm thầm qua cơ chế giám sát ngầm, tước đi quyền tự chủ thông tin của khách hàng trước khi họ có cơ hội phản ứng. Ở Việt Nam, các cơ chế tương tự đang hình thành theo cách khác.

Việt Nam và các biến thể ẩn mình

Tại Việt Nam, định giá bằng thuật toán biểu hiện qua hai kênh chính. Kênh đầu tiên là phụ phí tự động trên nền tảng gọi xe như Grab, thể hiện qua các khoản phụ thu “phụ phí nắng nóng” 5,000 đồng hoặc phụ thu dịp Tết, khiến Cục Cạnh tranh và Bảo vệ người tiêu dùng thuộc Bộ Công Thương phải yêu cầu Grab giải trình về công thức định giá.

Kênh thứ hai có tính ẩn hơn. Các sàn thương mại điện tử không thay đổi giá niêm yết trực tiếp mà phân bổ voucher có giá trị khác nhau dựa trên lịch sử chi tiêu, hành vi tìm kiếm và loại thiết bị. Người dùng sở hữu thiết bị cao cấp hoặc ít so sánh giá thường nhận được ưu đãi thấp hơn so với tài khoản mới.

Bộ Tài chính Việt Nam dự báo ba kịch bản CPI năm 2026 lần lượt ở mức 3.6%, 4.1% và 4.6%. Trong môi trường lạm phát, việc thuật toán tự động thu hẹp ưu đãi cho nhóm khách hàng trung thành đồng nghĩa với chi phí sinh hoạt thực tế tăng thêm mà không có cảnh báo.

Luật Bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng năm 2023 và Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân đã đặt ra nền tảng pháp lý kép là cấm dùng thuật toán để ép buộc giao dịch và trao quyền cho người dùng rút lại đồng ý xử lý dữ liệu trong vòng 72 giờ, cắt đứt nguồn dữ liệu đầu vào của thuật toán định giá giám sát. Những phản ứng pháp lý đầu tiên đang hình thành ở Việt Nam cũng như quốc tế.

Luật mới ra đời, lỗ hổng đã sẵn sàng

Đạo luật HB 895 của bang Maryland (Mỹ) áp dụng đối với nhà bán lẻ thực phẩm có diện tích từ 1,400 m2 trở lên và các nền tảng giao hàng. Đạo luật nghiêm cấm việc dùng dữ liệu cá nhân để thiết lập mức giá cá nhân hóa cao hơn cho cùng một mặt hàng thực phẩm miễn thuế. Mức phạt từ 10,000 USD cho vi phạm lần đầu đến 25,000 USD cho tái phạm.

Giới phân tích luật xác định hai lỗ hổng cơ bản. Một là luật không định nghĩa “giá cơ sở” để so sánh, cho phép doanh nghiệp neo giá gốc cao và ngụy trang định giá giám sát thành chương trình giảm giá cá nhân hóa. Hai là lệnh cấm không bao gồm micro-segment (nhóm siêu nhỏ), cho phép thuật toán vẫn chia người dùng thành nhóm nhỏ để áp giá khác nhau.

Lỗ hổng thứ ba là toàn bộ chương trình thành viên tự nguyện được loại trừ khỏi đạo luật, trong khi đây chính là kênh thu thập dữ liệu lớn nhất của các nhà bán lẻ.

Bang New York lại có tiếp cận khác. Đạo luật Công bố Định giá Thuật toán có hiệu lực từ 10/11/2025 bắt buộc hiển thị cảnh báo “Mức giá này được thiết lập bởi thuật toán sử dụng dữ liệu cá nhân của bạn” ngay cạnh mức giá. Tòa án liên bang bác đơn kiện của Hiệp hội Bán lẻ Quốc gia Mỹ, khẳng định yêu cầu này phục vụ lợi ích thông tin chính đáng của công chúng.

Khi bang Maryland ban hành đạo luật đầu tiên, các lỗ hổng đã được tính toán trước. Khi New York chọn công bố thông tin thay vì cấm, các doanh nghiệp đã biết cách giảm thiểu tác động. Định giá dựa vào dữ liệu cá nhân là mô hình kinh doanh đã chứng minh hiệu quả bằng con số 19% lợi nhuận tăng thêm.

Cuộc tranh luận hiện nay không phải là có nên cấm định giá giám sát hay không, mà đang xoay quanh một câu hỏi đơn giản hơn và cũng khó trả lời hơn nhiều: Ai có quyền quyết định giá trị kinh tế của dữ liệu hành vi mà mỗi người dùng tạo ra mỗi ngày?

Đức Quyền