Prof. Martin Huber, from the University of Fribourg, and Dr. David Imhof, from the Swiss Competition Commission, have developed an artificial intelligence-based method to detect cartels and price fixing among firms bidding for contracts in public tenders (e.g. road construction contracts). The researchers utilized so-called deep learning algorithms to analyze the joint bidding behavior of firms and to learn to distinguish between cartels and competitive patterns. The method was tested using procurement data from Switzerland and Japan, where it identified roughly 95% of firms (i.e., 19 out of 20 firms) correctly as either cartel participants or competitors. This innovative approach has the potential to help competition agencies detect and combat cartels and other collusive activities. The method has been published in the International Journal of Industrial Organization and is available open access at: https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2023.102946.

Künstliche Intelligenz für die Aufdeckung von Kartellen
Prof. Martin Huber von der Universität Freiburg und Dr. David Imhof von der Schweizer Wettbewerbskommission haben eine Künstliche Intelligenz-basierte Methode zur Erkennung von Kartellen und illegalen Preisabsprachen zwischen Unternehmen entwickelt, die um Aufträge in öffentlichen Ausschreibungen bieten (z.B. Straßenbauaufträge). Die Forscher nutzen sogenannte Deep-Learning-Algorithmen, um das gemeinsame Bieterverhalten von Unternehmen zu analysieren und zwischen Kartellen und Wettbewerb zu unterscheiden. Die Methode wurde in Ausschreibungsdaten aus der Schweiz und Japan getestet, wo sie etwa 95% der Unternehmen (d.h. 19 von 20 Unternehmen) korrekt als Kartellmitglieder oder Wettbewerber identifizierte. Dieser innovative Ansatz hat das Potenzial, Wettbewerbsbehörden bei der Erkennung und Bekämpfung von Kartellen und illegalen Absprachen zu unterstützen. Die Methode wurde im International Journal of Industrial Organization veröffentlicht: https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2023.102946.