Az online kereskedelemben egyre gyakoribb a dinamikus és személyre szabott árképzés, amely algoritmusok és vásárlói adatok alapján határozza meg, mennyit kell fizetnünk. Bár a GDPR és egyéb EU-s rendeletek előírják az adatkezelés átláthatóságát, a személyre szabott árképzés és az algoritmusvezérelt döntések konkrét szabályozása hiányzik. Ez komoly jogi és etikai kérdéseket vet fel a fogyasztók védelme és az átláthatóság terén. – de Kiss de Nemeskér le Charron Miklós, a Ludovika Collegium és a PPKE Jogász osztatlan képzés hallgatójának elemzése az alábbiakban olvasható.
Hogyan működik a személyre szabott árképzés?
Képzeld el, hogy kinézel magadnak egy repülőjegyet a nyaralásodhoz, vagy egy új telefont egy webáruházban. Megnézed az árat, ami tetszik is, de úgy döntesz, még „alszol rá egyet”. Másnap újra megnyitod az oldalt, és meglepetten látod, hogy az ár megváltozott. Talán drágább lett, talán olcsóbb. Ami viszont még furcsább, hogy amikor egy másik eszközről, vagy egy barátod gépéről keresel rá ugyanarra a termékre, ott egy teljesen más, esetenként sokkal kedvezőbb összeg jelenik meg. Ilyenkor joggal merül fel benned a kérdés: mi történik a háttérben, hogyan térhet el az adott termék vagy szolgáltatás ára felhasználónként, vagy egyik napról a másikra?[1]
Ez a jelenség nem véletlen. Az online kereskedelemben egyre gyakrabban találkozunk dinamikus és személyre szabott árképzéssel. A dinamikus árazás során az árak folyamatosan igazodnak a piaci körülményekhez. Az algoritmusok figyelik a keresletet, a kínálatot, az időpontot és a versenytársak árait. Amikor nő a kereslet, például iskolai szünetekben, vagy ünnepek előtt, az árak emelkednek, míg alacsonyabb kereslet esetén csökkenhetnek. Ezt a módszert alkalmazzák például a légitársaságok, a szállodák, vagy a csúcsidőszakban működő fuvarmegosztó szolgáltatások is.[2]
A személyre szabott árazás ennél tovább megy, ez már sokkal „személyesebb”. Ilyenkor ugyanis az ár már nemcsak a piaci tényezőktől függ, hanem kifejezetten tőled is. A mesterséges intelligenciával működő rendszerek olyan adatokat elemeznek, amelyekről talán nem is gondolnád, hogy közük van az árcédulákhoz: úgymint a korábbi vásárlásaid, a böngészési előzményeid, az általad használt eszköz típusa, vagy a földrajzi elhelyezkedésed.
A személyre szabott árképzés valódi célja, hogy a gép minél pontosabban meghatározza a fizetési hajlandóságodat, próbálják megbecsülni, hogy mi az a maximális ár, amit megfizetnél még egy adott termékért vagy szolgáltatásért. Ennek eredményeként előfordulhat, hogy ugyanaz a termék, ugyanabban az időpontban eltérő áron jelenik meg számodra és egy másik felhasználó számára.
Gazdasági szempontból ez az árdiszkrimináció egy modern formájának tekinthető, amelyet a Big Data elemzés és a mesterséges intelligencia tett széles körben alkalmazhatóvá. Miközben ezek a technológiák egyre kifinomultabbak, te gyakran nem is tudsz róla, hogy az árat, amit látsz, a te adataid és egy láthatatlan logika alakította ki éppen olyanná, amilyen.[3]
Milyen jogaid sérülhetnek a „first degree price discrimination” során?
A first-degree price discrimination, azaz a teljesen személyre szabott árdiszkrimináció azon az elven alapul, hogy az eladó ismeri, vagy nagy pontossággal képes előre jelezni azt a maximális árat, amelyet a fogyasztó hajlandó még megfizetni egy termékért vagy szolgáltatásért. Ám e mesterséges árkalkuláció közben számos jogunk sérülhet.[4]
Személyes adatok védelméhez való jog
A GDPR és az Alapjogi Charta 8. cikke értelmében mindenkinek joga van a rá vonatkozó személyes adatok védelméhez. Az adatkezelő által a fogyasztó személyes adataiból levont következtetések sértik az adatkezelés célhoz kötöttségét, amennyiben az adatokat eredetileg nem árképzésre gyűjtötték. Továbbá sértheti az adatminimalizálás elvét, ha a cél eléréséhez szükségtelen adatokat is felhasználtak. Végül sértheti a tisztességes és átlátható adatkezelés követelményét, ha a fogyasztó nem tud róla, hogy személyre szabott árat lát.[5]
Védelem az automatizált döntésekkel szemben (GDPR 22. cikke)
A GDPR 22. cikke mondja ki, hogy nem lehetsz alanya olyan döntésnek, amely kizárólag automatizált adatkezelésen alapul, és rád nézve jogi vagy hasonlóan jelentős hatással jár. A személyre szabott árazás pontosan ilyen: egy gép profiloz téged, majd hoz egy döntést, ami közvetlenül érinti a vagyoni helyzetedet. [6]
A tájékoztatáshoz és átláthatósághoz való jog (GDPR 12-14. cikke)
A fogyasztóként való tájékoztatáshoz való jogod (GDPR 12-14. cikk) alapvető. Láttál már valaha online vásárlás közben olyan feliratot, hogy: „Ezt az árat a te böngészési előzményeid alapján számoltuk ki neked”? Valószínűleg soha. Pedig a jogszabályok szerint az adatkezelőnek világosan, tömören és közérthetően kellene tájékoztatnia téged arról, hogy mi történik a háttérben.[7]
Egyenlő bánásmódhoz való jog és a diszkrimináció tilalma (Alapjogi Charta 20-21. cikke)
Bár az árkülönbségek önmagukban nem jogellenesek, a személyre szabott árazás során az algoritmus közvetett diszkriminációhoz vezethet. Ha bizonyos társadalmi csoportok, például egy adott lakóhelyen élők vagy alacsonyabb digitális jártassággal rendelkezők rendszeresen magasabb árakkal találkoznak, az sértheti az egyenlő bánásmód elvét, még akkor is, ha a megkülönböztetés nem kifejezetten tiltott tulajdonságon alapul.[8]
A tisztességes kereskedelmi gyakorlathoz való jog (EU fogyasztóvédelmi jog, UCPD)
A személyre szabott árazás tisztességtelen kereskedelmi gyakorlatnak minősülhet, ha a fogyasztót megtévesztik az ár kialakításának módját illetően, hiszen a gyakorlat alkalmas a fogyasztó gazdasági döntésének befolyásolására.[9]
A felsorolt jogi sérelmek alapján láthatjuk, hogy a first-degree discrimination nem csupán gazdasági kérdés, hanem alapjogokat érintő probléma. A személyes adatok védelméhez, az átlátható adatkezeléshez, az automatizált döntéshozatallal szembeni védelemhez és az egyenlő bánásmódhoz való jog egyaránt sérülhet. Mindez rámutat arra, hogy a jelenlegi jogi keretek csak részben képesek kezelni az algoritmusvezérelt árképzésből fakadó kockázatokat.
Milyen jogi eszközök védenek az algoritmus által generált árképzés során?
Fontos megjegyezni, hogy ugyan az EU próbál egy keretet és szabályozást adni a személyes árképzéssel és jogsérelmekkel szemben, azonban a jogi szabályozás mindig le van maradva a gyakorlathoz képest, a technológiával nem tudja felvenni a versenyt.
A jelenlegi jogi keret már tartalmaz több eszközt: a GDPR szabályozza a személyes adatok feldolgozását[10], az UCPD (Unfair Commercial Practices Directive – a szerk.) tiltja a tisztességtelen kereskedelmi gyakorlatokat, a CRD (Capital Requirements Directive – a szerk.) előírja, hogy a kereskedők jelezzék, ha árakat személyre szabottan kínálnak, és a DSA (Digital Services Act – a szerk.) is kötelezővé teszi a transzparenciát a digitális platformokon. Ezek a szabályok részben hatékonyak: megkövetelik, hogy tudd, mikor van szó személyre szabott árakról vagy ajánlatokról, és bizonyos érzékeny adatok használatát tiltja.
Ugyanakkor a kutatások, köztük az Európai Parlament 2022-es tanulmánya és a Bizottság úgynevezett „Fitness Check” vizsgálatai rávilágítottak a rendszer hibáira. Megmutatták, hogy az árkülönbségek teljesen átláthatatlanok, és a fogyasztó sokszor nem tudja, milyen adatokat és paramétereket használtak az ár személyre szabásához.[11] A vizsgálatok szerint a személyre szabott árképzés még nem teljesen elterjedt, de a mesterséges intelligencia fejlődésével egyre több kereskedő számára válik elérhetővé, és így a fogyasztók számára rejtett kockázatot jelent.[12]
A Digital Fairness Act
Pontosan ezért dolgozik az EU a Digital Fairness Act (DFA) tervezetén, amely a célja szerint szorosabb és egységesebb szabályokat adna a digitális piacon zajló, személyre szabott gyakorlatokra. A tervezet legfontosabb céljai:
- Maximális transzparencia: átláthatóság növelése;
- Gyengébbek védelme: szigorúbb korlátokat állítana a sebezhető fogyasztók (például idősek) kihasználása ellen;
- Tilthatóvá tenné az érzékeny adatokon alapuló árazási trükköket;
- Biztosítaná, hogy a kiskorúakat ne találják meg agresszív vagy megtévesztő ajánlatokkal.
A DFA jelenleg az előkészítő szakaszban van, és a Bizottság 2025-ben nyílt konzultációt tartott, hogy a fogyasztók és a szakértők visszajelzései alapján finomítsa a szabályozást.[13] A jogalkotás legnagyobb nehézsége itt is az egyensúly megtalálása: hogyan alkosson olyan szabályt, ami megvéd téged a manipulatív algoritmusoktól, de közben nem öli meg a technológiai fejlődést és a digitális piac szabadságát.
Összességében az EU próbál keretet teremteni és egyensúlyt találni: a cél a fogyasztók védelme a tisztességtelen, manipuláló árképzési gyakorlatoktól, miközben biztosítani azt, hogy a digitális piac továbbra is pörögjön.
Precedensek és gyakorlati példák
Az online térben zajló, algoritmusvezérelt árképzés nem csupán elméleti probléma: a gyakorlatban is számos eset bizonyítja, hogy még a legnagyobb nemzetközi cégek is alkalmazzák a személyre szabott árakat, és hogy ezeknek a gyakorlatoknak az átláthatósága gyakran hiányos. Az Európai Unió fogyasztóvédelmi hatóságai, a Consumer Protection Cooperation (CPC) Network az elmúlt években több nagy platform ellen is szabálysértést állapított meg.[14]
„Instacart” (2025) – Ugyanaz a bolt, különböző árcédula
Az amerikai Instacart esete azért megdöbbentő, mert kiderült: ugyanabban az üzletláncban, ugyanabban az időpontban eltérő árakat mutattak a vásárlóknak, pusztán az illető profilja alapján. A fogyasztók nem kaptak előzetes tájékoztatást arról, hogyan és mi alapján változnak az árak. A tájékoztatás teljes hiánya miatt a fogyasztók azt hitték, az üzlet általános árait látják, pedig egy rájuk szabott algoritmus kalkulációját kapták meg.[15]
„Wish” (2022)
A holland fogyasztóvédelmi hatóság (ACM, Autoriteit Consument & Markt – a szerk.) és az EU CPC Network vizsgálta a Wish platformot, és megállapította, hogy a piactér személyre szabott árakat alkalmazott, amely annyira átláthatatlan volt, hogy a fogyasztónak esélye sem volt megérteni, miért annyi az annyi. A hatósági vizsgálat eredményeként a Wish 2022-ben leállította az EU-ban a személyre szabott árképzést, és átláthatóbbá tette a kedvezmények kommunikációját. Ez az eset jól mutatja, hogy még a legnagyobb nemzetközi piacterek is folyamatos ellenőrzés alatt állnak az EU-ban, ha algoritmusokat használnak az árképzéshez.
„SHEIN” (2025)
A SHEIN esete rávilágított arra, hogy a személyre szabott árazás nem minden esetben egyedül jár. A hatóságok feltárták, hogy a platform nemcsak homályos árakat, hanem úgynevezett „dark pattern”-eket („sötét mintázatok”), hamis kedvezményeket, mesterséges nyomásgyakorlást (például: „Már csak 2 darab maradt” jellegű felhívások) is használt. A vizsgálat végén a SHEIN hivatalos kötelezettségvállalást tett a fogyasztókat megtévesztő gyakorlatok teljes körű felszámolására és platformja uniós jogszabályokhoz való igazítására, elkerülve ezzel a globális éves forgalmának akár 4%-át is elérő bírságot.[16]
Mire kell figyelni, hogy elkerüljük a személyre szabott árak csapdáit?
Az említett hatósági vizsgálatok és piaci példák rávilágítanak arra, hogy a szabályozás, bár egyre szigorúbb, nem tud minden egyes tranzakciót valós időben felügyelni. Az online vásárlás világában a kényelem mellett folyamatosan jelen vannak a dinamikus és személyre szabott árazás rejtett mechanizmusai. Bár a technológia hatékonyabbá teheti a kereskedelmet, fogyasztóként érdemes tudatosan alkalmazni az alábbi óvintézkedéseket:
Árkülönbségek ellenőrzése: Nézd meg ugyanazt a terméket több eszközről, böngészőből vagy fiókból, hogy lásd, változik-e az ár!
Adatminimalizálás: Csökkentsd a felesleges adatmegosztást, például használj inkognitó módot, korlátozd a sütiket és a követőket, vagy próbáld ki a vásárlást fiók nélkül!
Tájékozódás a személyre szabásról: Ellenőrizd, hogy a webáruház átláthatóan kommunikálja-e a személyre szabott árakat, és olvasd el az adatvédelmi tájékoztatót!
Óvatosság érzékeny helyzetekben: Ha a rendszer a személyes vagy érzékeny adatokat (pl. életkor, pénzügyi helyzet, keresési előzmények) használja, légy különösen kritikus a kedvezményekkel és akciókkal szemben!
Összehasonlítás és átláthatóság: Használj független ár-összehasonlító oldalakat, és nézd meg, hogy a kedvezmények számítási módja világosan fel van-e tüntetve!
Összegzés
A személyre szabott árazás nem csupán technológiai jelenség, hanem komoly alapjogi kihívás. Az algoritmusok átláthatatlan logikája lehetővé teszi a cégek számára, hogy adataink felhasználásával maximalizálják profitjukat, gyakran a kiszolgáltatottságunkat kihasználva. Bár az EU szabályozási pajzsot épít körénk, a védelem csak velünk együtt lehet teljes. Figyelnünk kell az átláthatóságra, ellenőrizzük az árakat több forrásból, és legyünk tudatosak az adataink megosztásakor.
Szerző: de Kiss de Nemeskér le Charron Miklós
A szöveget gondozta és a képeket válogatta: Tinkó Máté
A kiemelt képek forrása:
1: https://hbr.org/resources/images/article_assets/2017/10/oct17-20-737369547-Klaus-Meinhardt.jpg
2: https://www.chicagobooth.edu/-/media/project/chicago-booth/chicago-booth-review/2018/february/chicago-booth-price-tags-shoppers-cbr.jpg?
3: https://blog.shift4shop.com/hubfs/Online%20Marketplace%20iStock.jpg
IRODALOMJEGYZÉK
Business Standard: AI using your data to set personalised prices online: How it can backfire (2025. 10. 20.). https://www.business-standard.com/technology/tech-news/ai-using-your-data-to-set-personalised-prices-online-how-it-can-backfire-125102000338_1.html
Commission Staff Working Document Fitness Check on EU consumer law on digital fairness | European Commission, 163–165.
https://commission.europa.eu/document/707d7404-78e5-4aef-acfa-82b4cf639f55_en
Consumer market study on online market segmentation through personalised pricing/offers in the European Union.
https://commission.europa.eu/publications/consumer-market-study-online-market-segmentation-through-personalised-pricingoffers-european-union_en#:~:text=The%20aim%20of%20this%20study%20was%20to%20explore,insights%20into%20the%20economic%20effects%20of%20online%20personalisation.
Ecommerce Bridge: Mi az a dinamikus árképzés? (2025. 02. 27.
https://www.ecommercebridge.hu/szotar/mi-az-a-dinamikus-arkepzes/
European Commission: Guidance on the UCPD and online marketplaces (2021) https://commission.europa.eu/law/law-topic/consumer-protection-law/unfair-commercial-practices-and-price-indication/unfair-commercial-practices-directive_en
European Commision: Market places and digital services.
https://commission.europa.eu/live-work-travel-eu/consumer-rights-and-complaints/enforcement-consumer-protection/coordinated-actions/market-places-and-digital-services_en
European Comission: Supporting study for the Fitness Check on the construction sector: EU internal market and energy efficiency legislation
European Consumer Organisation (BEUC): Each Consumer a separate market? BEUC position paper on personalised pricing, 3-4. o.
https://www.beuc.eu/sites/default/files/publications/BEUC-X-2023-097_Price_personalisation.pdf
European Parliament STUDY: Personalized Pricing (2022. november) – 27., 36., 40. o. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2022/734008/IPOL_STU(2022)734008_EN.pdf
Federick Zuiderveen Borgesius et al. (2017): Online Price Discrimination and EU Data Privacy Law, 350. o.
https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10603-017-9354-z.pdf
Gábor Rekettye: University of Pécs, Marketing and Menedzsment 2020. 3. szám: Price personalization in the Big Data and GDPR context, 6–7. o.
https://journals.lib.pte.hu/index.php/mm/article/view/3413/3192
General Data Protection Regulation – REGULATION (EU) 2016/679 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL of 27 April 2016.
https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32016L0680
Phys.org: Caroline Petrow-Cohen: Instacart ends AI pricing test that charged shoppers different prices for the same items, (2025).
https://phys.org/news/2025-12-instacart-ai-pricing-shoppers-prices.html
[1] Business Standard: AI using your data to set personalised prices online: How it can backfire (2025. 10. 20.)
[2] Ecommerce Bridge: Mi az a dinamikus árképzés? (2025. 02. 27.)
[3]European Parliament STUDY: Personalized Pricing (2022. november) – 40.o. [Továbbiakban: European Parliament STUDY 2022.]
[4] Gábor Rekettye: University of Pécs-Marketing and Menedzsment 2020. 3. szám: Price personalization in the Big Data and GDPR context, 6–7. o.
[5]European Parliament STUDY 2022., 27. o.
[6] Federick Zuiderveen Borgesius et al. (2017): Online Price Discrimination and EU Data Privacy Law 350.o.
[7] European Consumer Organisation (BEUC): Each Consumer a separate market? BEUC position paper on personalised pricing, 3–4.o.
[8]European Parliament STUDY 2022., 36.o.
[9] European Commission (2021): Guidance on the UCPD and online marketplaces
[10] General Data Protection Regulation – REGULATION (EU) 2016/679 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL of 27 April 2016
[11] European Comission: Supporting study for the Fitness Check on the construction sector: EU internal market and energy efficiency legislation
[12] Consumer market study on online market segmentation through personalised pricing/offers in the European Union
[13] Commission Staff Working Document Fitness Check on EU consumer law on digital fairness | European Commission, 163–165.
[14] European Commision: Market places and digital services
[15] Phys.org: caroline Petrow-Cohen: Instacart ends AI pricing test that charged shoppers different prices for the same items (2025)
[16] European Commision: Market places and digital services