1. 引言
随着数字经济的纵深发展，数据与算法已成为驱动商业变革的核心引擎。电子商务平台利用其强大的数据采集与分析能力，实现了从“人找货”到“货找人”的商业模式颠覆性变革。但技术在赋能商业效率的同时，也衍生出新型的权益失衡问题。“大数据杀熟”便是其中最为典型的代表。“大数据杀熟”是指通过算法模型对用户进行画像分析，就同一商品或服务向不同的消费者提供不同价格的行为。这种现象已从在线旅游、网约车等领域蔓延至绝大多数消费场景。本文旨在回归消费者保护的基本法——《中华人民共和国消费者权益保护法》(以下简称《消法》)，以“大数据杀熟”行为的欺诈认定为核心切入点，探究将该行为纳入《消法》第55条责任框架内的理论可行性与法律规制路径。
2. “大数据杀熟”的概述
“大数据杀熟”是数字经济背景下，平台经营者依托大数据技术与算法模型，基于用户画像对不同用户实施差异化定价的行为。从产业经济学视角审视，“大数据杀熟”本质上是平台利用数字技术实现的价格歧视行为，但需置于法律框架下区分其正当性边界。价格歧视作为市场经济中的常见定价策略，通常分为三级：一级价格歧视针对个体消费者收取最高支付意愿价格，二级价格歧视依据购买数量差异定价，三级价格歧视则对不同群体实施差异化定价。“大数据杀熟”呈现混合形态特征，既通过算法无限逼近消费者最高支付意愿(一级特征)，又基于用户画像进行群体划分(三级特征)，形成传统市场难以实现的精准定价模式。
经济学理论表明，价格歧视本身具有双重效应。一方面，高铁动态票价、航空早鸟折扣等合理定价策略可提高资源配置效率，通过差异化定价实现供需平衡；另一方面，当平台利用垄断势力实施价格歧视时，可能扭曲市场竞争。“大数据杀熟”的争议焦点恰在于此——平台凭借数据垄断(用户画像能力)与市场支配地位，在信息不对称前提下将消费者剩余转化为企业利润，这种行为已超出正常市场调节范畴。与传统价格歧视的透明分组(如学生票凭身份证明享受优惠)不同，算法定价的隐匿性使消费者难以察觉价格差异，实质剥夺了交易双方的信息对称权。
从福利效应看，竞争充分市场中的价格歧视可能增进社会总福利，但“大数据杀熟”因破坏信赖机制产生负面效应。当消费者知悉被“杀熟”后，市场信任度与购买意愿显著下降，这种信任损耗会降低整个平台经济的运行效率。这为法律介入提供了经济学依据，即并非所有价格歧视都应被禁止，仅当平台利用信息优势实施隐匿性定价，且缺乏正当商业理由时，才构成法律规制对象。
将经济分析纳入法律框架后，可构建更精准的认定标准。其一，区分定价基础——基于成本差异或促销政策的价格歧视具有正当性，而单纯依据用户支付能力的歧视需接受严格审查；其二，审查市场结构——具有垄断势力的平台实施的价格歧视应适用更严格标准，对滥用市场支配地位的定价行为强化约束；其三，评估信息对称性——平台是否披露定价规则直接影响行为性质，未公开的算法黑箱操作更容易落入欺诈范畴。
规制“大数据杀熟”的重心不应是禁止所有价格歧视，而是在为合法定价预留空间的同时，通过建立“透明度 + 正当性”审查机制，明确禁止利用数据优势实施剥削性定价等措施，精准遏制“杀熟”，实现效率与公平的平衡。
3. “大数据杀熟”与欺诈构成要件的符合性分析
3.1. 欺诈的构成要件及特别化解释
《消法》第55条所规定的惩罚性赔偿制度，旨在通过私人执行弥补公共执法之不足，对经营者形成有效威慑，并激励消费者积极维权。该条款的适用以“欺诈行为”的存在为前提。根据民法通说及最高人民法院的相关指导意见，消费欺诈的构成须同时满足四个要件：1) 经营者主观上具有欺诈的故意；2) 经营者客观上实施了欺诈行为(包括虚构事实或隐瞒真相)；3) 消费者因该欺诈行为陷入错误认识；4) 消费者基于错误认识作出了违背真实意愿的意思表示，并由此遭受损害[1]。
然而，与传统民事欺诈相比，消费者法语境下的欺诈认定呈现出明显的“特别化”倾向，体现了对弱势一方倾斜保护的理念。这种特别化主要体现在三个方面：1) 主观故意的推定化。鉴于消费者与经营者之间存在严重的信息不对称，要求消费者证明经营者的主观故意极为困难。因此，司法实践逐渐发展出“故意推定”规则：只要经营者实施了虚假或隐瞒行为，即可推定其具有欺诈故意，除非经营者能够举证证明自己没有欺骗消费者的意图。这一规则显著降低了消费者的举证负担。2) 行为认定的扩张化。消费者法上的欺诈行为不仅包括积极的虚假宣传，更扩展到经营者未履行充分告知义务的消极沉默。根据《消法》第20条，经营者对商品或服务的相关信息负有真实、全面告知的义务。若经营者隐瞒可能影响消费者决策的重要信息，即构成欺诈。3) 因果关系的宽松化。在因果关系认定上，采用“理性消费者”标准：只要经营者提供的信息或隐瞒的事实足以影响一个普通消费者的交易决策，即认定因果关系成立，而无须证明该行为是消费者决策的唯一原因[2]。这种特别化解释充分体现了《消法》作为特别法的价值取向，为将“大数据杀熟”纳入欺诈规制范畴提供了法理基础。
3.2. “大数据杀熟”对各要件的符合性论证
3.2.1. 欺诈故意：从算法设计到获益事实的推定
在认定平台经营者的欺诈故意时，平台常以“算法自动决策”为由否认主观过错，该抗辩主张缺乏法律与事实依据。故意可划分为直接故意与间接故意(即放任故意)两类，二者均需纳入欺诈故意的认定范畴。
算法虽不具备自主意识与主观能动性，但其目标函数设定、特征变量选择及模型训练过程，均深度体现设计者的价值取向与行为意图。实践中，若平台在定价算法设计阶段，将“用户价格敏感度系数”“历史支付意愿阈值”等指标列为核心定价特征变量，实质是将“利用信息不对称优势获取超额利润”的主观意图嵌入算法系统，使算法成为实现该意图的工具载体。
依据“故意客观化”理论，可通过平台的外部行为与客观事实推定其主观故意状态，具体可从三方面展开：其一，算法设计的营利导向性。平台研发差异化定价算法的核心目标在于实现利润最大化，该设计初衷直接反映其利用信息差谋取不当利益的主观倾向；其二，算法运行的结果可控性。平台具备实时监控算法输出结果的技术能力，对明显超出合理范围的价差具备修正权限与操作空间，但其持续放任此类不合理定价行为，符合间接故意的构成要件；其三，获益事实的关联性。平台通过差异化定价策略获取超额收益的客观事实，可作为推定其存在欺诈故意的补强证据，进一步印证主观过错的成立。
3.2.2. 欺诈行为：信息隐瞒与积极告知义务的违反
“大数据杀熟”的欺诈性不仅体现在价格差异本身，更在于平台对“差异化定价”这一事实的隐瞒。根据信息经济学理论，当一方拥有对方无法合理获取的关键信息时，即产生披露义务。价格是交易的核心要素，同一商品对不同消费者收取不同价格的事实，显然会影响消费者的交易决策。消费者有权知悉这一情况，以便评估交易公平性[3]。平台具有信息优势，差异化定价算法完全由平台掌控，消费者通过自身努力无法发现价格差异。平台不仅未主动披露这一事实，还通过界面设计(如显示“专属价”“限时优惠”等标签)强化消费者的错误认知，使其误以为获得优惠。另外，平台具有告知义务。根据《电子商务法》第17条和《消法》第20条，电子商务经营者应当全面、真实、准确、及时地披露商品和服务信息。若经营者收集、处理消费者数据时未事先征得授权同意，或隐瞒商品真实情况、发布不实信息，则侵害了消费者的知情权[4]。平台未以显著方式告知消费者其正被实施个性化定价，构成对法定告知义务的违反，该消极不作为应被评价为欺诈行为[5]。
3.2.3. 因果关系与意思表示：算法环境下的错误认识形成
在“大数据杀熟”场景的法律认定中，因果关系的特殊性需结合意思表示理论，聚焦算法环境下消费者错误认识的形成逻辑。传统民事欺诈中，行为人通过积极虚假陈述(如捏造商品参数、夸大服务价值等)干扰相对人意思表示，使对方基于不实信息产生错误认知；而算法驱动的“大数据杀熟”，则以关键定价信息的隐匿为核心手段，即平台不向消费者披露定价算法的差异化规则，也不说明个人数据(如消费频次、浏览记录)对价格生成的影响，导致消费者在信息闭环中形成错误判断。
从意思表示的构成来看，消费者的交易决策建立在对平台定价机制的“推定公平”信赖之上。这种信赖并非凭空产生，而是平台通过长期合规经营、公开宣传等行为逐步构建的，属于消费者基于理性判断形成的合理预期。依据诚实信用原则，平台对该信赖负有保护义务，不得利用信息优势破坏意思表示的真实性。当平台借助算法实施差异化定价，却未向消费者提示价格差异的存在及成因时，实质是利用消费者的“推定公平”信赖，扭曲了其意思表示的形成基础，导致消费者在误以为价格公平一致的认知下作出交易决定，违背了意思表示真实的法律要求。
当消费者知晓“大数据杀熟”真相后，其对平台的信任体系崩塌，购买意愿较知情前显著下降。价格信息透明度是消费者作出真实意思表示的关键前提，平台对定价信息的隐瞒行为，与消费者“所获价格为公平定价”的错误认识之间存在直接因果关联，符合欺诈行为中“行为–错误认识–意思表示”的因果构成要件。
3.2.4. 损害结果：价差即现实财产损害
在“大数据杀熟”的欺诈构成要件认定中，损害结果的核心体现为价差所对应的现实财产损害，这一损害形态需结合消费者交易目的与财产权保护逻辑加以明确。消费者参与市场交易的核心诉求，不仅是获取商品或服务本身，更在于以符合市场公平性的合理价格完成交易。当平台通过信息隐匿手段，使消费者在不知情的情况下支付高于合理定价水平的费用时，消费者的财产权益已发生直接减损——该部分超出合理价格的“价差”，并非市场正常波动或个性化服务的合理对价，而是平台滥用信息优势导致的非自愿财产支出，符合法律层面“实质性经济损害”的认定标准。
从损害结果的法律评价与责任承担来看，价差部分的损失具有独立评价价值，应作为计算惩罚性赔偿的核心基数。这一观点已在司法实践中得到印证：被誉为“大数据杀熟第一案”的胡某诉上海携程商务有限公司侵权责任纠纷案中，携程APP向消费者展示的价格(2889元)远高于酒店实际挂牌价(1377.63元)，且未以显著方式区分自营/代理、未披露代理商囤房加价风险，构成价格欺诈。法院认定携程存在欺诈故意，判令“退一赔三”，退还差价243.37元，并按三倍价差赔偿。判决首次在司法层面采纳“价差即实际财产损害”思路，将溢价金额全部计入惩罚性赔偿基数，认定消费者因平台差异化定价多支付的费用属于直接损失，进而判决平台承担相应的惩罚性赔偿责任，为同类案件的损害认定提供了司法参照。
结合前述体系性要件分析可进一步明确，“大数据杀熟”契合《消法》第55条规定的欺诈行为构成要件：平台通过算法实施差异化定价的主观意图，满足欺诈故意要件；未向消费者披露价格差异及定价逻辑，构成欺诈行为；消费者因信息不对称支付高价，因果关系链条完整；而价差所对应的财产减损，则构成法定的损害结果。该认定既遵循法律逻辑的严谨性，又彰显消费者保护法“倾斜保护弱势一方”的价值取向。
4. “大数据杀熟”的法律规制困境
4.1. 消费者举证困难
在现行“谁主张、谁举证”的框架下，消费者若依据《消法》第55条请求“退一赔三”，需对“构成欺诈的四要件”承担举证责任。较高的维护权利的成本和难以提供的证据往往会让想要维权的消费者望而却步[6]。首先，“故意”证据难以获取。平台不愿承担额外的披露成本或可能会导致商业秘密泄露的风险，缺乏向用户解释算法技术内部运行的状态与原理的积极性[7]。平台内部以商业秘密为由拒绝披露，消费者无法证明企业“明知或应知”高价标签的存在及其误导效果。其次，“欺诈行为”无法固定。价格差异往往随时间、库存、地理位置动态变化，消费者难以在同一时刻截取到“他人更低价格”的界面，公证机关亦难对瞬逝的电子数据予以固化。此外，“因果关系”难以描摹。即便侥幸保存价差截图，平台仍可主张“优惠券组合不同”“会员等级差异”等抗辩，消费者需进一步证明“若知情即不缔约”，该反事实推理远超个体举证能力。最后，“损害”数额难以量化。差价可能随促销活动每日波动，消费者无法确定“应然价格”基准，更难以说明所支付价款超出“合理市场区间”的幅度。
4.2. 价格差异告知义务缺乏明确规定
当前法律框架下，针对平台实施“大数据杀熟”时的价格差异告知义务，尚未形成清晰、统一的规范要求。从法律适用层面看，《消法》第20条虽规定经营者需真实、全面披露商品或服务信息，但未明确将“算法差异化定价”纳入法定告知范畴，也未细化告知的具体方式、时机与内容标准。实践中，平台往往以“个性化服务”“动态定价”为由，规避主动告知价格差异的义务，仅通过模糊的“专属价”“限时优惠”等标签误导消费者，使其误以为所获价格具有公平性与唯一性。
现有规定未明确“显著方式”的判定标准——既未要求告知内容需独立弹窗、加粗标注等足以引起消费者注意的形式，也未限定告知需在消费者提交订单前完成，导致部分平台将价格差异说明隐藏在冗长的用户协议或隐私政策中，实质上等同于未履行告知义务。这种义务界定的模糊性，不仅使消费者难以知晓定价规则的不公平性，也让司法实践中对“未告知是否构成欺诈”的认定缺乏统一依据，进一步加剧了权益保护的不确定性。
4.3. 欺诈行为的认定标准模糊不清
“大数据杀熟”场景下，欺诈行为的认定因缺乏细化标准，导致司法裁判存在显著差异，难以形成有效规制合力。一方面，价格差异“显著性”缺乏量化阈值。现行法律未明确何种程度的价格差异可构成“欺诈性定价”，实践中既存在同一商品价差5%即引发争议的案例，也存在价差超20%仍被平台辩解为“市场波动”的情况。这种模糊性使消费者难以判断自身权益是否受损。另一方面，群体价格歧视的证据采信标准缺失。“大数据杀熟”常表现为平台对特定群体(如高黏性用户、高频消费用户)系统性收取高价，但现有规定未明确此类群体差异的统计认定规则。例如，消费者提交“同一时间不同账号价差截图”时，平台常以“账号会员等级不同”“使用优惠券差异”等理由抗辩，缺乏判断“抗辩理由是否合理”的统一标准，导致消费者即便提供群体价差证据，也难以有效证明欺诈行为存在。
4.4. 对平台算法定价的审查力度不足
当前对平台算法定价行为的审查机制存在短板，难以有效遏制“大数据杀熟”的滥用趋势。从审查主体与权限来看，行政监管部门尚未建立针对算法定价的常态化审查机制，仅在接到大量投诉后才开展专项检查，导致“事后追责”多于“事前预防”。且现有审查多聚焦于平台是否存在“虚假宣传”“明码标价违规”等传统问题，对算法模型的核心逻辑(如定价变量选择、权重分布)缺乏技术审查能力，难以发现算法设计中隐藏的“高价倾向性”设定。从审查手段与透明度来看，因算法技术的专业性与平台对“商业秘密”的主张，监管部门难以获取完整的算法运行数据。即便开展审查，也多依赖平台自行提交的“合规报告”，缺乏第三方技术审计的强制介入，导致审查结果的客观性与可信度不足。审查结果的公开程度较低，消费者难以知晓平台算法定价的合规情况，也无法对审查过程进行监督，进一步削弱了审查机制的规制效果。
5. “大数据杀熟”的法律规制路径
5.1. 立法与司法层面
5.1.1. 明确价格差异告知义务
明确要求经营者在采用算法等自动化决策手段制定并向消费者展示个性化价格时，必须在消费者提交订单并完成支付前，以足以引起消费者注意的“显著方式”主动告知其“当前所展示价格存在个性化差异”这一关键信息，同时需清晰说明影响该个性化定价的主要决策因素，例如消费者历史消费频次、浏览时长、会员等级、地区定位等核心变量，确保消费者能够充分了解价格形成的基本逻辑，避免因信息不对称陷入被动消费处境。
5.1.2. 界定欺诈行为的认定标准
对于未履行上述价格差异告知义务，或告知内容不完整、不清晰导致消费者误解的经营者，应当推定为存在“价格欺诈故意”，此类行为可直接适用《消法》第55条关于惩罚性赔偿的规定，即消费者有权要求经营者返还已支付的价款，并额外主张三倍赔偿(增加赔偿的金额不足五百元的，按五百元计算)，通过明确的法律后果促进经营者规范定价。
为解决实践中认定标准模糊的问题，需进一步细化两项关键判定依据。一是价格差异显著性的量化阈值，建议明确当经营者展示的个性化价格超出同期(如同一自然日或同一促销周期)、同品类(型号、规格、服务标准完全一致)商品或服务平均成交价的10%时，即可初步推定该价格差异具有“显著性”，消费者有权就此提出异议；二是群体统计证据的采信标准，应统一司法与监管实践中对“群体价格差异”证据的认定规则，明确统计样本的选取范围(如同一区域、同一消费场景的消费者群体)、数据采集周期、计算方法等，避免因标准不统一导致消费者维权无据。
在证据固定方式上，应充分考虑数字化消费场景的特点，明确允许消费者借助合法合规的技术工具抓取经营者公开展示的不同用户群体的价格数据，并通过具有法律效力的时间戳服务对数据抓取时间、内容进行固化，形成完整的证据链，降低消费者的维权成本与举证难度。
5.1.3. 完善纠纷解决流程
将“举证责任转移–算法透明度令–退一赔三”的完整逻辑嵌入裁判理由：当消费者提出价格欺诈主张并提交初步证据(如前述的公证数据)后，举证责任转移至经营者，经营者需证明其个性化定价的合理性及已履行告知义务；若经营者无法举证，法院或监管部门可依法出具“算法透明度令”，要求经营者披露定价算法的核心逻辑与决策因素；经核查确认存在欺诈行为的，直接适用“退一赔三”的惩罚性赔偿规定，形成从维权到追责的闭环，切实维护消费者合法权益。
5.2. 行政监管层面
5.2.1. 将“算法价格歧视”纳入日常巡查事项
网络交易平台的定价算法具备“准公共权力属性”，需承担“市场公共职能”。市场监管总局应将差异化定价算法纳入网络交易市场日常巡查核心事项。将经营者(重点是网络交易平台)的个性化定价算法运行情况，列入年度随机抽查与专项检查清单；头部平台(按年交易额、用户规模划定)每季度向属地省级市场监管部门提交“定价算法合规报告”。建立“算法定价动态监测台账”，对报告中价差异常、单季度投诉量过高的情况及时核查。
5.2.2. 建立“算法审计”强制制度
对高风险平台实施精准监管，建立“算法审计”强制制度。月活跃用户过亿、年度算法价差有效投诉量居行业前十的平台，需每年接受算法审计；审计由具备数据安全与算法合规资质的第三方机构开展；审计报告分“公开版”与“保密版”，公开版披露审计结论、合规风险点及整改建议，通过平台与监管部门官网公开；保密版载明算法技术逻辑、价差形成路径等敏感信息，仅供监管机关备案；若发现平台存在“无正当理由高价倾向性标签”，按《价格法》第14条“不正当价格行为”处罚，没收违法所得并罚款，违规记录记入企业信用信息公示系统。
5.2.3. 设置“一键投诉”政务接口
优化投诉机制，降低消费者维权门槛。在全国12315平台(含APP、小程序、网页端)新增“算法价差投诉”专区，设计标准化表单，支持自动读取用户授权的订单数据(商品名称、金额、价差等)并填充，用户补充“疑似价差理由”(如“同一时间不同账号价不同”)即可“一键投诉”；平台逾期15个工作日未提交说明，或说明存在虚假、隐瞒，推定其存在过错，纳入“算法定价重点监管名单”。
5.3. 技术辅助层面
5.3.1. 推出价格存证工具
可以由相关消费者权益保护机构牵头，联合常用的网络工具服务商和专业存证机构，开发一款公益工具，主要帮消费者解决两方面问题：一方面能在大家网购下单时，自动记录关键的价格相关信息并做好安全保存，避免后续有争议时拿不出依据；另一方面能及时提醒大家可能存在的价格差异情况，若发现同款商品有明显低价，给出提示并提供维权的便捷入口。同时，这类工具更注重信息安全，确保用户隐私不泄露，以公开透明的方式接受大家监督。
5.3.2. 建立平台价格可信认证机制
参考生活中常见的商品质量认证模式，为网购平台建立一套“价格可信”的认证体系。由行业相关组织牵头制定合理的认证标准，主要围绕平台定价是否规范、信息是否透明、消费者反馈是否良好等方面设定要求。愿意参与的平台经过专业机构审核达标后，可获得对应的可信标识，方便消费者在选择平台时快速识别。后续也会对有标识的平台进行持续监督，一旦出现价格违规问题，及时调整认证结果。
“大数据杀熟”问题的根源在于平台和消费者之间的信息不对称，以及技术和资源的不平衡。解决该问题需要将法律规范、司法保障、行政监管、技术辅助等多方面结合起来，形成一套完整的治理思路。只有这样，才能有效约束算法定价的不当行为，让《消法》真正发挥作用，保护消费者的合法权益，推动各行业的健康发展，最终实现价格公平、透明。
6. 结论
大数据杀熟的本质是平台滥用算法权力侵蚀交易公平，其隐蔽性价格歧视行为契合欺诈认定的核心要件。平台通过隐瞒差异化定价策略，违反法定信息披露义务。算法设计的营利导向与结果可控性，则揭示了其利用信息不对称牟利的主观故意。消费者基于信赖形成的“公平定价”预期由此被系统性破坏。构建法律约束、监管干预与技术制衡的三维治理网络，以《消法》修订明确底线标准，以司法创新实现个案正义，以监管科技赋能常态化监督，推动算法权力转向“公平守门人”。重构数字经济时代的诚信基石，使《消法》真正成为捍卫交易正义、引导技术向善的法治化表达。