Khi giá cả bị… cá nhân hóa

Khi giá cả không còn giống nhau cho mọi người

Hai người cùng tìm kiếm một chuyến bay, cùng thời điểm, cùng hãng hàng không. Nhưng khi tiến đến bước thanh toán, họ nhìn thấy hai mức giá khác nhau. Sự chênh lệch này không đến từ khuyến mãi, hạng vé hay điều kiện đặc biệt nào, mà từ dữ liệu hành vi: lịch sử tìm kiếm, thiết bị sử dụng, thời điểm truy cập, thậm chí là mức độ “cấp bách” mà hệ thống suy đoán được.

Trong nền kinh tế số, giá cả ngày càng ít phản ánh một “mặt bằng thị trường” chung. Thay vào đó, nó phản ánh chân dung số của từng cá nhân. Cá nhân hóa giá (personalized pricing hay dynamic pricing) đang trở thành một công cụ kinh doanh hiệu quả, giúp doanh nghiệp tối ưu doanh thu. Nhưng đồng thời, nó cũng đặt ra những câu hỏi lớn về công bằng, minh bạch và kiểm soát quyền lực dữ liệu.

Ở trung tâm của hiện tượng này vẫn là một cơ chế quen thuộc: profiling - lập hồ sơ phân tích cá nhân tự động.

Profiling trong quảng cáo hành vi và thực tiễn thị trường

Trong quảng cáo hành vi, profiling không chỉ được sử dụng để “hiển thị đúng quảng cáo”. Nó ngày càng được tích hợp sâu hơn vào chuỗi giá trị kinh doanh, từ tiếp thị, bán hàng cho đến định giá.

Quảng cáo dựa trên hành vi (behavioral advertising) cho phép doanh nghiệp xác định ai là người có khả năng mua cao nhất, lựa chọn thời điểm tác động hiệu quả nhất, và quan trọng hơn, ước tính mức giá tối đa mà từng cá nhân sẵn sàng trả. Ở giai đoạn này, quảng cáo và định giá không còn là hai hoạt động tách biệt. Quảng cáo trở thành công cụ thu thập tín hiệu, còn profiling trở thành nền tảng để cá nhân hóa không chỉ nội dung, mà cả giá cả. Giá vì thế không còn đơn thuần là kết quả của cung - cầu, mà là kết quả của phân tích dữ liệu hành vi và dự đoán thuật toán.

Trong nền kinh tế số, giá cả ngày càng ít phản ánh một “mặt bằng thị trường” chung. Thay vào đó, nó phản ánh chân dung số của từng cá nhân. Cá nhân hóa giá đang trở thành một công cụ kinh doanh hiệu quả, giúp doanh nghiệp tối ưu doanh thu. Nhưng đồng thời, nó cũng đặt ra những câu hỏi lớn về công bằng, minh bạch và kiểm soát quyền lực dữ liệu.

Về bản chất, quảng cáo hành vi là một hình thức profiling quy mô lớn. Thay vì nhắm tới những nhóm người tiêu dùng rộng, hệ thống quảng cáo hiện đại xử lý dòng dữ liệu liên tục từ hàng triệu người dùng để xây dựng các hồ sơ hành vi chi tiết.

Đặc trưng của hình thức này là dữ liệu được thu thập và xử lý hoàn toàn tự động; các quyết định hiển thị quảng cáo hoặc điều chỉnh giá diễn ra trong thời gian thực; và người dùng hầu như không tham gia, không can thiệp và không kiểm soát quá trình ra quyết định đó.

Profiling vì vậy không chỉ là một công cụ phân tích kỹ thuật, mà đã trở thành nền tảng vận hành của thị trường quảng cáo và thương mại số.

Cơ chế kỹ thuật của profiling trong quảng cáo hành vi và rủi ro tiềm ẩn

Về mặt kỹ thuật, profiling trong quảng cáo hành vi thường trải qua ba bước chính.

Trước hết là thu thập dữ liệu. Cookies, công nghệ nhận diện thiết bị (fingerprinting), theo dõi đa nền tảng và dữ liệu từ bên thứ ba cho phép doanh nghiệp ghi nhận hành vi người dùng ở nhiều không gian số khác nhau. Phần lớn quá trình này diễn ra một cách âm thầm, thông qua các cơ chế “đồng ý” mang tính hình thức, khiến người dùng khó nhận thức đầy đủ mức độ bị theo dõi.

Tiếp theo là phân tích và suy luận. Các mô hình học máy (machine learning) không chỉ xử lý dữ liệu thô, mà còn suy đoán những đặc điểm không được khai báo trực tiếp, như khả năng chi trả, mức độ nhạy cảm với giá hay xu hướng tiêu dùng trong ngắn hạn. Những suy đoán này tạo nền tảng cho việc phân nhóm người dùng theo xác suất và giá trị kinh tế.

Cuối cùng là cá nhân hóa nội dung và giá cả. Thông qua hệ thống quảng cáo và cá nhân hóa giá (dynamic pricing), mỗi người dùng có thể nhìn thấy những thông điệp khác nhau, vào những thời điểm khác nhau, và trong một số trường hợp, là những mức giá khác nhau cho cùng một sản phẩm hoặc dịch vụ. Ở giai đoạn này, giá cả không còn phản ánh thị trường chung, mà phản ánh đánh giá thuật toán về từng cá nhân.

Khi profiling được sử dụng để cá nhân hóa giá, các rủi ro pháp lý và xã hội trở nên rõ nét hơn. Trước hết là xâm phạm quyền riêng tư và thiếu minh bạch. Người tiêu dùng rất khó biết dữ liệu nào đã được sử dụng để quyết định mức giá họ nhìn thấy, và vì sao họ bị xếp vào một nhóm định giá nhất định. Thứ hai là thao túng hành vi tiêu dùng, khi hệ thống có thể điều chỉnh giá và thông điệp quảng cáo dựa trên trạng thái tâm lý hoặc mức độ cấp bách của người dùng.

Nghiêm trọng hơn là nguy cơ phân biệt đối xử thuật toán. Cá nhân hóa giá có thể khiến một số nhóm người tiêu dùng thường xuyên phải trả giá cao hơn, dù không tồn tại tiêu chí phân biệt rõ ràng hay có thể kiểm chứng. Trong một môi trường mà mỗi người nhìn thấy một mức giá khác nhau, trách nhiệm giải trình và khả năng khiếu kiện cũng bị suy giảm đáng kể.

Vụ việc Amazon và án phạt kỷ lục vì “theo dõi” người dùng

Amazon từ lâu được biết đến là một trong những nền tảng thương mại điện tử ứng dụng công nghệ cá nhân hóa mạnh mẽ nhất thế giới. Mỗi lượt tìm kiếm, mỗi sản phẩm được xem hay mua đều trở thành dữ liệu đầu vào cho hệ thống thuật toán, giúp Amazon dự đoán nhu cầu và liên tục gợi ý những món hàng “đúng lúc, đúng chỗ” cho từng người dùng. Nhờ đó, trải nghiệm mua sắm trở nên thuận tiện hơn, còn doanh thu của Amazon không ngừng tăng trưởng. Tuy nhiên, chính mức độ cá nhân hóa cao này cũng đã đẩy “gã khổng lồ” công nghệ vào tâm điểm của một trong những vụ xử phạt lớn nhất liên quan đến bảo vệ dữ liệu cá nhân tại châu Âu.

Năm 2021, Ủy ban Bảo vệ dữ liệu quốc gia Luxembourg (CNPD) ra quyết định phạt Amazon khoảng 888 triệu đô la Mỹ, mức phạt cao nhất từng được ghi nhận theo Quy định chung về bảo vệ dữ liệu của Liên minh châu Âu (GDPR). Lý do không nằm ở việc Amazon có sử dụng công nghệ cá nhân hóa hay không, mà ở cách nền tảng này triển khai hoạt động profiling - xây dựng hồ sơ người dùng phục vụ quảng cáo hành vi - mà không có sự đồng thuận rõ ràng và minh bạch từ phía người dùng.

Theo CNPD, Amazon đã thu thập và phân tích hàng loạt dữ liệu hành vi như lịch sử mua sắm, lượt tìm kiếm, sản phẩm đã xem, thời điểm truy cập... để phục vụ quảng cáo cá nhân hóa, nhưng lại không cung cấp cho người dùng đầy đủ quyền lựa chọn, quyền phản đối và thông tin rõ ràng về cách dữ liệu của họ được sử dụng.

Vụ việc Amazon cho thấy một nguyên tắc quan trọng của GDPR: profiling không bị cấm, nhưng là hoạt động rủi ro cao, đòi hỏi phải có cơ sở pháp lý chặt chẽ, đặc biệt là sự đồng thuận hợp lệ của chủ thể dữ liệu và các cơ chế kiểm soát quyết định tự động.

Từ góc độ quyền con người trong môi trường số, vụ việc cũng phơi bày nhiều rủi ro tiềm ẩn của profiling. Thứ nhất, quyền riêng tư của người dùng có thể bị xâm phạm khi dữ liệu cá nhân bị thu thập và xử lý một cách âm thầm, vượt ngoài sự kiểm soát thực tế của họ. Thứ hai, quảng cáo cá nhân hóa có thể bị biến thành công cụ thao túng hành vi tiêu dùng, kích thích tâm lý sợ bỏ lỡ, tạo áp lực mua sắm không cần thiết. Thứ ba, các thuật toán dựa trên dữ liệu lịch sử có nguy cơ tái tạo định kiến và dẫn đến phân biệt đối xử giữa các nhóm người dùng, trong khi cơ chế giải trình lại thiếu minh bạch.

Với án phạt kỷ lục dành cho Amazon, các cơ quan châu Âu đã phát đi một thông điệp rõ ràng: trong cuộc đua khai thác dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, lợi ích kinh tế không thể đứng trên quyền bảo vệ dữ liệu cá nhân của người dùng. Profiling có thể tiếp tục tồn tại, nhưng chỉ khi được đặt trong những giới hạn pháp lý nghiêm ngặt và chịu sự giám sát chặt chẽ.

Hàm ý pháp lý cho Việt Nam

Trong pháp luật Việt Nam về bảo vệ dữ liệu cá nhân, hoạt động lập hồ sơ profiling hiện chưa được ghi nhận như một khái niệm pháp lý độc lập, mà chỉ được điều chỉnh gián tiếp thông qua các quy định chung về xử lý dữ liệu cá nhân. Cách tiếp cận này phản ánh lựa chọn lập pháp đặt trọng tâm vào bản chất của hành vi xử lý dữ liệu, thay vì định danh cụ thể từng kỹ thuật hay mô hình công nghệ đang được sử dụng trong nền kinh tế số.

Trên thực tế, các hoạt động cốt lõi của profiling như thu thập dữ liệu hành vi, phân tích, đánh giá, suy đoán và dự báo về đặc điểm, xu hướng hoặc khả năng phản ứng của cá nhân đều thuộc phạm vi “xử lý dữ liệu cá nhân” theo pháp luật Việt Nam. Do đó, profiling về mặt hình thức không nằm ngoài khuôn khổ điều chỉnh hiện hành. Tuy nhiên, việc không tách profiling thành một chế định hoặc nhóm rủi ro pháp lý riêng biệt khiến ranh giới pháp lý của hoạt động này chủ yếu được xác lập thông qua các nguyên tắc chung, đặc biệt là nguyên tắc bảo vệ quyền và lợi ích hợp pháp của chủ thể dữ liệu, nguyên tắc minh bạch và yêu cầu bảo đảm an toàn trong xử lý dữ liệu.

Trong bối cảnh gia tăng sử dụng thuật toán, trí tuệ nhân tạo và các hệ thống ra quyết định tự động, cách tiếp cận này bộc lộ những giới hạn nhất định. Profiling không chỉ là một hình thức xử lý dữ liệu thông thường, mà là dạng xử lý tiềm ẩn rủi ro cao, bởi nó có khả năng tác động trực tiếp đến hành vi, cơ hội và vị thế của cá nhân trong các quan hệ kinh tế - xã hội. Khi các quyết định được đưa ra dựa trên suy đoán thuật toán, quyền kiểm soát của chủ thể dữ liệu có nguy cơ bị suy giảm, trong khi trách nhiệm giải trình của bên xử lý dữ liệu trở nên mờ nhạt.

Cách tiếp cận hiện nay của pháp luật Việt Nam vẫn mang tính gián tiếp, phân tán và thiên về nguyên tắc chung, chưa coi profiling và các hình thức cá nhân hóa sâu - đặc biệt là cá nhân hóa giá - như những nguồn rủi ro pháp lý và xã hội đặc trưng của nền kinh tế số. Khi giá cả hàng hóa, dịch vụ được cá nhân hóa dựa trên hồ sơ hành vi của người tiêu dùng, vấn đề đặt ra không còn dừng lại ở quyền riêng tư hay bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Trọng tâm dịch chuyển sang công bằng thị trường và phân bổ cơ hội tiếp cận. Nếu thiếu các giới hạn pháp lý rõ ràng, cá nhân hóa giá có thể trở thành một dạng phân biệt đối xử bằng thuật toán, nơi người tiêu dùng phải trả mức giá cao hơn không phải vì lựa chọn hay năng lực chi trả của họ, mà vì cách thuật toán “đánh giá” họ dựa trên dữ liệu quá khứ.

Trong bối cảnh đó, một số câu hỏi pháp lý cần được đặt ra một cách trực diện hơn. Liệu cá nhân hóa giá có nên bị hạn chế hoặc cấm trong những lĩnh vực gắn với nhu cầu thiết yếu của người dân như y tế, giáo dục, vận tải hay dịch vụ cơ bản? Doanh nghiệp có nên có nghĩa vụ giải thích logic định giá tự động và tác động của profiling, thay vì viện dẫn “bí mật thuật toán” để né tránh trách nhiệm giải trình? Và quyền đồng thuận của người tiêu dùng liệu còn ý nghĩa thực chất hay không, nếu việc từ chối profiling đồng nghĩa với việc không thể tiếp cận dịch vụ hoặc phải chấp nhận điều kiện bất lợi hơn?

Câu hỏi cốt lõi đặt ra cho pháp luật Việt Nam không phải là có nên cấm công nghệ hay không, mà là ai nắm quyền quyết định trong thị trường số: các thuật toán do doanh nghiệp kiểm soát, hay những nguyên tắc pháp lý bảo đảm công bằng, minh bạch và bảo vệ người tiêu dùng. Nếu pháp luật tiếp tục đi sau thực tiễn thị trường, những lợi ích kinh tế mà profiling và cá nhân hóa giá mang lại có thể phải đánh đổi bằng sự suy giảm niềm tin xã hội và tính công bằng - những nền tảng không thể thiếu của một thị trường lành mạnh và bền vững.

(*) Giảng viên khoa Luật, trường Đại học Kinh tế - Luật, ĐHQG TPHCM

Các quan điểm nêu trong bài là của tác giả, không phản ánh quan điểm của cơ quan nơi tác giả công tác.

Bạch Thị Nhã Nam (*)