論文の概要: Balancing Profit and Fairness in Risk-Based Pricing Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00140v1
• Date: Fri, 30 May 2025 18:24:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.391584
• Title: Balancing Profit and Fairness in Risk-Based Pricing Markets
• Title（参考訳）: リスクベースの価格市場におけるバランシング利益と公正性
• Authors: Jesse Thibodeau, Hadi Nekoei, Afaf Taïk, Janarthanan Rajendran, Golnoosh Farnadi,
• Abstract要約: 我々は、規制当局が、学習された解釈可能な税制スケジュールを通じて、社会的目的による私的インセンティブを認識できることを示します。 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クレディットでは、当社のプランナーは同時に需要公正度を最大16%値上げしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.991187769447732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックでリスクベースの価格設定は、脆弱な消費者グループを医療保険や消費者信用といった必須資源から体系的に排除することができる。 我々は、規制当局が、学習された解釈可能な税制スケジュールを通じて、社会的目的による私的インセンティブを認識できることを示します。 まず,各企業の「emph{local}」人口格差は,「emph{global}オプトアウト格差」を暗黙的に制限し,法人レベルの罰則を動機付けるという形式的命題を提案する。 この洞察に基づいて、異質な消費者と利益を最大化する企業のオープンソースでスケーラブルなシミュレータである‘texttt{MarketSim}’を紹介します。 したがって、学習方針は透明で容易に解釈できる。 米国の健康保険と消費者クレディットという,実証的に調整された2つの市場において,当社のプランナーは,規制されていない自由市場に対して,需要公正度を最大16.%引き上げると同時に,社会福祉に関して明確な調整を伴わずに一定のスケジュールを達成している。 これらの結果は、AIが支援する規制が、競争力のある社会的ジレンマを勝敗均衡に変換する方法を示し、公正な市場監視のための原則的で実践的な枠組みを提供する。

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