大数据杀熟，为何越打击越隐秘？

防了又防，防不胜防。大数据杀熟，越打击越隐秘？

7月底，王芳和家人去西部旅游，在一款APP上定住宿时，一个原价1088元的家庭房，显示扣除了高铁钻石价164元、高铁用户价164元、十亿豪补价46元、折扣券22元后，支付价是692元。

王芳心想，折扣力度还挺大。但转念又想，不妨看看别人手机上这个房间多少钱。

果然，不常定酒店的王芳老公的同款APP里还多了几十元新人优惠券，算下来比692元更低。

第二天，王芳想定另一个城市的酒店时发现，老公这款APP上同款酒店同款房间，因为少了高铁钻石价这一条优惠，又比王芳的贵了几十元——前一天定了酒店的王芳老公，再次订酒店时被默认为了杀熟对象？

一面是政策规范禁止大数据杀熟，另一面则是琳琅满目的优惠券随着消费者每一笔支付而隐秘形成，再以何种方式、用于何种产品的优惠，其实她早已蒙圈了。

王芳不得不承认的一个事实是，大数据和AI技术的应用，使得商家可以设计更加复杂的算法，更加隐蔽地对用户进行杀熟，而且差别化对待可以做得更为有理由、更为隐蔽。例如此前很多用户反馈过的某些网购平台会根据用户的使用年限、消费记录等数据，为其“量身定制”过高的价格。

鉴于“大数据杀熟”这种主观故意的精巧设计，因为采取了系统化、自动化、批处理的方式来执行，发现问题时，被杀熟的人往往需要和其他不同人一起举证，还得面对各种不同的优惠措施的“掩盖”，投诉问题非常难。

8月17日，十三届全国人大常委会对个人信息保护法草案进行三审，对App过度收集个人信息、“大数据杀熟”再次做出了专门规范。

也有专家建议，《个人信息保护法》应考虑建立“吹哨人”制度，效仿金融监管领域的重奖制度，鼓励企业内部人举报“大数据杀熟”等违规行为。

而且，能否成立拥有点评、比价、测评等权利的第三方独立监督机构，强化其对“大数据杀熟”等违规行为的外部监督，使之成为政府监管的有力补充，更是破解隐秘状态下杀熟行为的有力举措。

此外，为什么“大数据杀熟”屡禁不止？利润是个非常大的因素。

所以，最新的《个人信息保护法》能否提高对此类行为的处罚水平，通过一些标志性案例的“天价罚单”形成行业警示效应？

不止王芳，更多用户希望消费环境能够透明公正，而不是被科技“算计”。