关键词:
金融算法
算法歧视
金融消费者权益
算法规制
摘要:
基于人工智能和大数据的算法服务日益扩大,算法正悄然无息地渗透进传统金融领域。算法作为大数据金融发展的核心技术,其一方面为现代金融提供了诸多便利,如推动了金融科技的创新,提升了金融决策的便捷,扩大了金融消费的受众群体,另一方面由于其自身设计偏好、数据采集偏差与内部运行黑箱等因素引发的算法歧视,使得算法存在着歧视金融消费者的弊病。因此,如何规避算法技术的弊端,确保算法技术的合理运用,亟需现实的回应。文章总共分五部分,具体如下:第一部分阐述了金融领域存在的算法歧视问题,并对算法歧视成因进行剖析,主要由算法设计效率偏好、算法采集数据偏差以及算法运行透明度缺失导致的。第二部分阐述了算法歧视金融消费者的行为机制,并在此基础上对金融消费者的损益进行界定。具体而言:算法从信息采集输入、数据分析处理、幕后控制决策等运行环节入手,通过信息采集算法、个性推荐算法以及个性定价算法对金融消费者实施多类型多环节的歧视。算法歧视金融消费者,使算法技术脱离了工具属性与中立性,不仅对金融消费者知情权、隐私权、自主权以及公平交易权等诸多权益造成侵害,还会对金融消费者的剩余价值进一步压榨,严重破坏了金融消费市场的秩序。第三部分剖析了当前我国算法歧视规制及金融消费者权益保护的立法现状与保护困境。具体包括:当前金融算法立法较为散乱,缺乏统一的监管理念、金融消费者数据权益保障模式不健全、金融算法自律机制缺位、算法监管体系滞后、金融消费者维权意识差、救济机制不完善、大数据金融算法多元共治体系尚未形成等。第四部分对域外算法规制以及金融消费者保护方面进行了考察和借鉴,欧盟等方面关注金融消费者数据利益的赋权保护,英国侧重金融市场主体利益的平衡,而美国则重视对金融机构的行为规制。不同维度的算法规制与金融消费者保护路径各有其适用的边界与困境,对此我们应在借鉴域外有益经验的基础上,构建起我国的算法规制与金融消费者保护体系。第五部分提出了完善算法歧视下金融消费者权益保护路径。即借鉴域外规制经验,脱离简单维度的单方规制路径,融合形式公平与结果公平,在适度监管理念的指引下,鼓励规制主体的多方参与,从而实现各方主体的权益平衡。具体包括:优化金融消费者数据权益保护模式,明确个人金融数据处理规则与定期风险评估报告义务,提供选择退出机制;采用“监管沙盒”机制;建立金融算法自律机制,设置算法顾问,负责算法公开、算法解释,行业协会负责算法审查,遏制算法歧视;强化算法外部监管,严惩算法歧视;完善金融消费者救济途径,强化金融消费者认知教育,拓宽非诉救济渠道。以此通过多元共治机制规范金融算法的应用,全方位保障金融消费者的合法权益。