马克思经济正义视角下的金融算法风险及其治理研究

摘 要：作为资本主义形态的全新出场，金融算法是金融大数据时代数据膨胀下信息处理的必然选择，俨然已成为资本积累和价值剥削的新工具。资本通过算法工具对金融数据的提取和应用已经成为经济事实，而这至少存在着三重潜在危机。马克思经济正义思想的核心要义在于扬弃私有制，具有从形式正义到实质正义的变革性意义，能够对金融算法内含的资本控制和价值剥削的本质加以揭示，是治理金融算法风险的必由之路。技术与数据的深度融合催生了新的权力结构，它具有不透明性和隐蔽性的特征，其实质是资本权力体现的新表达，是资本意志对金融算法的规训和运动布展。基于此，从价值归旨、科技手段和多元协同三个维度全面规制金融算法应用过程中所隐含的资本权力无序扩张，进而促进金融业的稳定发展，具有科技金融助力金融强国发展的重大现实意义。

关键词：金融算法；风险治理；资本权力；经济正义

自党的十八大以来，我国积极探索金融发展规律，持续推动金融领域的实践创新、理论创新及制度创新。2024年1月16日，习近平总书记在省部级主要领导干部推动金融高质量发展专题研讨班中强调，“必须坚持以人民为中心的发展思想，将防控金融风险视为永恒的工作主题”①，在这一发展进程中，我国积累了丰富经验，并逐渐形成了具有中国特色的金融发展道路。

随着大数据、人工智能的飞速发展，我国金融行业迎来了重大转型升级，其中，算法作为核心技术，不仅优化和重构了传统金融业的商业模式，而且推动了科技金融产品和业务的创新，但是，金融算法的广泛应用也引发了伦理和治理挑战②。马克思经济正义思想批判私有制，具有从形式正义到实质正义的变革性意义，因此本文基于马克思的经济正义思想视域，识别当前金融算法存在的潜在风险，审视和揭示金融算法的实质，以防范金融风险、规范金融技术发展。

一、金融算法的出场境遇和潜在风险

算法问世以来，最初通过机器语言描述现实世界，将研究对象转化为数学模型。从本质上来说，算法是一系列指令，其运行过程包括数据输入、数据处理和结果输出。随着技术的进步，算法的应用已不再仅限于基础计算，而是扩展到了社会的多个领域，具备了更强大的数据处理能力。在金融领域，算法被广泛用于智能投顾、信息处理、身份识别等多种场景，成为金融领域的新质生产力。然而，科技发展是把双刃剑，虽然促进了金融领域的快速发展，却也带来了重重风险，对金融行业的稳定构成挑战。

（一）金融算法：金融大数据时代数据膨胀下信息处理的必然选择

随着技术的快速进步，算法已经成为智能技术的核心推动力，并正在从单纯的数据处理工具逐步演化为自主决策的主体。在这一转变中，算法逐渐显露出未来可能“主导一切”的趋势[1]。在金融领域尤为突出，大数据的应用已经不再是新鲜事物，而是一个关键的发展方向，技术创新与基础设施的强化成为应对日益增长的数据量的重要策略。

金融行业广泛采用了机器学习、人工智能和云计算等先进技术，使得金融机构能够有效地处理大规模数据集，提取有价值的信息，并进行实时数据分析以优化风险管理。这些技术支持的数据广泛应用于客户行为分析、信用评估和市场趋势预测等领域，进一步扩大了其在金融服务中的应用范围。与此同时，金融机构也加大了对基础设施的投资，包括数据存储、传输和处理能力的提升。云计算服务在这一进程中扮演了至关重要的角色，它不仅提供了可扩展的资源，还帮助金融机构以相对较低的成本实现数据管理的高效性，通过云服务，金融机构可以快速适应市场变化，有效管理资源，同时也能确保数据的安全和合规性。

（二）金融算法存在的三重潜在风险

银行和金融机构等通常利用各种数据，包括个人的财务历史、借贷记录、还款行为等，来评估个人的信用风险并决定是否批准贷款。近年来，越来越多的机构开始采用机器学习算法来优化这一过程，以美国的金融科技公司ZestFinance为例，作为大数据信用评级的开拓者，其采用基于多角度学习的评分预测模型，克服了传统信用评估模型的局限性，使预测更为精准[2]。诚然，大数据与人工智能技术的发展提高了信用评分的准确性和效率，但其运行背后隐含了巨大的算法风险。第一，深度学习或复杂机器学习模型的信用评分系统由于其内部运作的复杂性，对外部用户来说像是一个“黑箱”、这导致了关于透明度和可解释性的问题；第二，尽管机器学习模型在理论上是中立的，但如果研发者训练数据存在偏见或代表性不足，模型也可能表现出歧视；第三，在信用评分的场景中，算法的决定具有巨大的权力，它可以决定个人是否能够获得贷款以及贷款的条件，在一定程度上，改变原有社会经济中的“公权力—私权利”制衡格局，逐步演变为“国家公权力—机构（平台）私权力—其他私权利”的格局 ，从而对传统治理带来影响[3]。

第一重风险：算法黑箱风险。算法作为一种先进的技术手段，其不透明性本质上构成了所谓的“技术黑箱”，特征在于其内部机制仅为少数专业人士所知晓。在此背景下，“算法黑箱”指的是，在算法的执行过程中，其内部的复杂机制只为部分人所理解，而对大多数人而言则难以透视[4]。机器学习评分模型以算法作为其技术核心，运用深度神经网络等先进模型对实时数据进行分析。然而，其交易模型的复杂性，决策逻辑的不透明可能进而触发金融消费者的信任危机；其次，采取任何模型，“模型风险”皆无法避免，除却上文中的信用评分模型，典型如高频交易模型，在缺乏明确预警的情况下可能对市场稳定性造成显著影响，为监管机构确保市场的公平性与透明度带来挑战。如果监管机构无法深入洞察这些系统的内部工作机制，全面评估其对市场的影响以及制定有效的监管措施将变得极为困难。

第二重风险：算法歧视风险。歧视作为人类认知的副产品，早在算法技术诞生之前，便已在人类社会普遍存在[5]。从技术角度分析，算法作为无主体意识的工具，是一种纯粹的技术，其本身具有客观中立性，然而人类设计并实际运用算法，在此过程中不可避免地嵌入个体思维、偏见与歧视，其基于算法设计者的利益和价值取向，最终导致算法结果的事实歧视性[6]。近年来，算法技术深度赋能金融机构数字化转型，从根本上改善金融机构效率和服务能力的同时，也产生了不同程度的算法歧视现象，最典型的莫过于算法价格歧视。以信贷场景为例，贷款方利用算法对客户群体进行评分和排序，从而将充足的、优质的金融资源提供给优质消费者，而种种原因导致评分较低的金融消费者将无法获得这些金融资源[7]。这是贷款方基于利益最大化的考量而进行资源错配后导致特定金融消费者利益受损。诚然部分金融消费者获得金融资源，而算法黑箱的存在则会导致该部分客户支付更高的贷款利率和金融服务价格，使权益受到损害。

第三重风险：算法权力风险。马克思在《机器、自然力和科学的应用中》指出“科学对于劳动来说，表现为异己的、敌对的和统治的权力”[8]，算法作为一种科学技术，能够影响利益，甚至控制利益，本身必然带有权力属性[9]。算法时代的金融交易形成了金融机构，或是金融科技平台与金融消费者之间的利益支配和利益剥削关系[10]。在资本逻辑下，金融科技平台通过分析金融消费者的消费水平和消费习惯等信息，对消费者进行精准画像，进而定制推荐金融产品，诱导消费者交易。基于此，消费者接受的消息趋于窄化、单向化，这样的信息茧房将会给消费者带来认知差异。事实上，这一现象揭示了两层权力关系的复杂性：首先，算法权力通过限制金融消费者行使其权利并削弱其权利意识，对消费者造成不利影响；其次，金融机构和金融科技平台借助算法来调配金融资源，以谋求特定的利益，并通过这种方式改变金融消费者的行为模式。这种借助算法施加的影响力，逐渐演化成一种“准公权力”，在金融消费者与金融服务提供者之间形成了新的权力结构。

二、马克思经济正义观的内涵布展

在大数据时代，算法已成为推动金融科技突破与创新的核心技术。这种技术的进步不仅催生了以追求利润为核心的经济活动场域，也定义了新的生存方式。然而，算法发展伴随而来的种种问题，包括算法黑箱、算法歧视以及算法权力异化等风险，实际上揭示了金融公平的根本缺失。有学者指出，当经济活动脱离政治与社会生活，成为主导人类生活的关键力量时，正义与公平的问题便会在经济领域显著地突显出来[11]。如何实现各主体平等地参与金融活动、公平分配财富，实现经济正义是我们应当追问的问题。

（一）核心要义：私有制的扬弃

马克思在《1844年经济学哲学手稿》中指出，“共产主义是对私有财产即人的自我异化的积极的扬弃，是合乎人性的人的复归。”[12]185这就说明马克思对待私有制的态度是通过积极扬弃来超越，而非简单的废除。何以扬弃的现实路径马克思在《共产党宣言》里加以揭示，在《共产主义宣言》中，他进一步明确“共产主义的特征并不是要废除一般的所有制，而是要废除资产阶级的所有制。”[13]马克思认为需要废除的资产阶级所有制绝不是“供直接生命再生产用的劳动产品的个人占有，这种占有并不会留下任何剩余的东西使人们有可能支配别人的劳动”[13]，他要废除的是“以剥削他人的但形式上是自由的劳动为基础的私有制”[14]。这种资产阶级所有制的核心特征——将对生产资料的个体占有转化为对他人的控制权，并将社会生产力的增进作为积累个人财富的途径，这也正是马克思所批判的本质。

马克思从现实生活的物质生产出发论述私有制，因为“人们在讨论私有财产时，总是将其视为存在于人之外的东西，而在讨论劳动时，则普遍认为这关系到人本身。实际上，当问题以新的形式提出时，这种新形式本身就已经包含了解决问题的办法。”[12]168。马克思通过将异化劳动作为分析工具，使劳动者能够深刻感知到资本主义下异化劳动所带来的影响，他揭示并批判了这些制度如何扭曲社会关系和人的本性。他认为，私有制的本质是劳动者的异化劳动，扬弃私有制不仅需要摒弃其外在的物质形态，更重要的是要解除背后的异化劳动。这种扬弃必须从劳动本身出发，改变异化的劳动，恢复劳动的本来意义。只有完成人本质的复归，人才能真正成为自己，从而在此基础上追求经济正义，并最终实现共产主义理想。

（二）关键所在：资本主义和资本主义制度的非正义性

马克思的经济正义思想根植于对物质经济利益的深刻关注，并在批判资本主义社会经济秩序的过程中得以形成。具体来说，马克思在1842年至1843年间担任《莱茵报》主编期间，通过《关于林木盗窃法的辩论》一文，强调了保护贫民经济利益的必要性，并批评普鲁士国家法律的不公正，明确指出国家权威和制度未能惠及穷人，反而为林木占有者背书[15]。不仅如此，在《莱茵报》上关于摩泽尔河沿岸农民状况的激烈讨论，以及关于自由贸易问题的辩论中，马克思逐渐意识到经济利益对国家制度和法律的制约作用。他指出，在社会关系中，特别是那些围绕生产和交换形成的经济关系，决定了人们的社会地位和经济利益。因此，资产阶级所倡导的所谓“永恒的正义”，不过是对其法权的维护[16]。基于此背景，马克思将拆解资产阶级“永恒的正义”作为踏入正义研究领域的开始。马克思认为，资本主义时代，资本主义生产关系本质上是雇佣与被雇佣的关系，资本主义生产关系的不合理性和雇佣劳动制的非正义性，蕴含复杂的矛盾，马克思正是在批判资本主义的过程中，在探究其矛盾的过程中，形成和完善了他的经济正义思想。

在马克思的经济正义观中，私有财产制度及其对社会正义的影响是初始的、核心的考察对象[17]。他认为，资本主义制度下的私有财产不仅是财富和资源控制的表征，更是不平等和剥削的根源。首先，马克思深刻批判了资本主义中自由、平等、正义概念的形式化和抽象性。在他看来，资本主义社会中的自由和私有财产观念，被资产阶级用作维护其利益的工具。资产阶级拥有并控制的生产资料——是工人阶级创造财富的基础。因此，马克思指出，“自由这一人权的实际应用就是私有财产这一人权”[12]41，即资产阶级的自由和人权实质上建立在对工人阶级的劳动剥削和对生产资料的私有控制基础之上。真正的自由应该是普遍的，为所有人提供平等参与社会生产和分享其成果的机会。他认为，只有通过消除私有财产制度、实现共产主义，人们才能在更广泛的社会和经济领域中实现自由。这一转变是实现真正社会正义和平等的关键步骤，也是马克思设想中的人类解放的最终目标。

其次，马克思批判了资本主义经济制度的不合理和非正义性。生产资料的私有制构成了该制度的核心。资本主义私有制赋予资产阶级对所有生产要素的拥有权和控制权，从而确保了生产出的产品归资产阶级所有。在此过程中，劳动者的作用被简化为生产要素之一，而其创造的剩余价值，即超出维持其生计所需价值的部分——则被资本家无情、无偿占有，这部分价值占有是资本家财富积累的源泉，也是资本积累的基本机制。资本主义制度下的等价交换原则掩盖了劳动者创造剩余价值的事实，从而掩饰了资本家对劳动者的剥削。这种基于私有财产和剩余价值剥削的经济制度，不仅加剧了社会阶级的分化，也在本质上违背了正义的原则。

因此，为了建立一个更公正的社会，必须彻底改革当前的经济结构，包括废除私有制和消除资本积累的机制，从而解放劳动者，使之不再受到资本的剥削，这种变革不仅是经济层面的，更是社会结构和人类自我认知的根本转变。

（三）根本指向：人的全面自由发展

自由原则是经济正义的核心，它不仅是价值判断和选择的基准，也体现了经济正义追求的目标和理想。人的自由和权利至关重要，因为“一个种的全部特性、种的类特性就在于生命活动的性质，而人的类特性恰恰是自由的自觉的活动”[12]162。因此，人的存在本身就是一种目的，绝不能被任何组织或个人用作实现其他目的的工具。个人的自由权是维护人的尊严的基础，也是促进经济发展、社会进步和人类技术创新的关键杠杆。在经济政策的制定中，保障和扩展个人自由不仅是道德的要求，也是实现持续发展的战略需求。自由原则要求政策制定者在设计经济制度时，确保政策的透明度、公正性和普遍性，从而使每个个体都能在平等的基础上访问资源、服务和机会。不仅如此，经济正义的追求还要求反思和重塑经济结构和政策，以消除对个人自由的无形障碍。

“实现个体的自由发展不应仅停留于对该目标的幻想”，马克思认为，个人必须驯服那些统治自我的、异化的、抽象的力量，通过建立“自由人的联合体”，即“真实共同体”来实现。在此情形下，过去的个体联合所形成的虚假共同体，事实上加深了被统治者的束缚，而真实共同体则为个体提供了实现真正自由的实际条件[12]576。共产主义革命提供了构建这一真实共同体的现实路径，其通过扬弃资本主义下的私有制来实现。马克思在《资本论》中进一步强调，“自由王国其实超越了物质生产，在那里，所有人共同管理物质的交换，用最少的劳力，在遵循人性特质的条件下完成物质的交换。”[14]“所有社会和政治的转变的根本原因，不应寻于人们对于永恒真理与正义认识的提升，而应追溯至生产与交换方式的演变。”[18]在马克思看来，只有在生产活动成为展现和增强个人能力的过程，而非依靠自身或剥削他人劳动为生的方式时，才能真正实现完全的自由。

三、马克思经济正义观视阈下的金融算法识别

资本的金融化标志着资本自身的异化过程，算法作为技术工具的迅速兴起与扩散，体现了技术演进达到新的里程碑，其背后的显著动力源自资本对于利润及剩余价值的根本追求[19]。正如大卫·哈维所言，“技术创新成了反映资本家欲望的一种拜物对象。”[20]在这个过程中，资本家所控制的资本不仅代表了经济权力，更在阶级社会中扮演了支配一切的角色，即所谓的资本权力。金融算法颠覆了传统金融行业的面貌，包括服务模式的转变和金融操作效率的显著提升，这些变化实质上是资本权力在现代金融领域内施加影响的直接后果。因此，资本金融化不仅反映了经济结构的变化，而且通过算法技术的应用，加速了对这些利润机制的实现，深化了资本的影响力和范围。

（一）资本意志对金融算法的规训

在马克思所处的时代，资本的力量主要体现在对劳动者剩余劳动的直接占有上，与之相匹配的是以实体经济为主的生产方式。然而，在当今时代，资本的运作变得更加抽象化，通过融入复杂的技术手段，以资本意志规训金融算法，从而在金融领域乃至实体经济中产生深远的影响。

遵循马克思关于资本主义生产过程的论述，其中工人被简化为机械化劳动的执行者，而决策权与智能活动则是资本的专利。在当代，金融资本不仅充当了决策的“大脑”，更通过对算法工具的控制，剥夺了其应有的逻辑功能，转而使其成为对大众施加压力的手段。这一现象在两个主要层面上尤为明显：一是金融算法的构建和发展受制于资本权力的直接驱动，开发人员在资本的要求下工作，不加选择地将资本的目的融入算法设计之中；二是金融消费者在尝试接触金融服务或产品时，常常不自觉地陷入算法设立的复杂局面，如“黑箱”或信息孤岛，从而在实质上失去了作为消费者的基本权利和地位。此外，金融算法助推资本积累的过程。在金融行业，最大化利润是各方金融主体的普遍追求，由于金融算法具备高效、精确且易于操控的特点，它们被资本广泛应用以持续创造价值，并推动资本在金融科技及工具开发上的持续投资。随着各类金融创新产品、科技产品及衍生产品的不断推出，金融算法已成为处理大数据时代信息的关键工具。然而，资本的涉足不仅加快了金融泡沫和风险的形成，而且这些风险的产生过程被资本意志牢牢掌握，精心设计的金融产品针对特定消费群体的精准投放，使得金融消费者在盲目信赖技术的同时，放弃或反抗自己的判断力，冒险投入充满不确定性的金融漩涡中。

（二）金融算法对资本意志的执行

资本积累是一个渐进的过程，它依赖于生产劳动的强大动力。将生产劳动纳入金融资本体系并深入理解其本质，需从金融交易的根本出发：金融交易本质上是基于契约的法权关系。金融交易不仅是各方主体间的关系网，更恰似一张庞大的网，将交易中的所有参与者紧密联结，其中各方的利益均与资本的意志和权力紧密相关，任何已获得的利益都必须服从于这一力量。一方面，金融算法通过构建和管理复杂的金融产品，为资本的增值与扩张提供了工具。算法所创造的金融产品所带来的巨大利益和对金融市场的冲击，正如阿基米德所言，“给我一个支点，我能撬动整个地球”。在这里，金融衍生品便是资本撬动金融世界的支点。同时，资本在金融市场中呈现出一种人格化的特征，被赋予了人的意志和目的，能够直接或间接地影响金融契约的制定和解释，实质上担当起规则设定者和法律解释者的角色[21]。这一现象揭示了资本力量在金融市场中的广泛影响，不仅体现在经济交易中，还深入到市场规则和法律体系的构建与阐释之中，进而影响金融市场的整体运作及其参与者的行为模式。

另一方面，从“弱人工智能”到“强人工智能”的范式变革，也衍生了数字剥削问题，典型表现之一是金融消费者无意识地成了无偿为数字平台提供数据的隐形劳工[22]。何谓“隐形劳工”？在金融领域，金融机构通过各种渠道收集消费者的个人信息和交易数据，包括银行账户活动、信用卡交易、在线行为数据以及通过移动应用收集的数据，收集的数据不仅用于改善服务和产品设计，还被用于行为分析、风险评估和营销策略。金融机构利用算法对消费者数据进行分析，以预测消费者的购买行为、信用风险等，从而制定个性化的产品推荐和定价策略。在这一过程中，消费者尽管并未直接为金融机构提供劳动，但是他们的数据却成了金融产品和服务优化的关键输入，继而被转化为有形的价值和财产，消费者显然对此并不知情，这种隐形劳动也似乎被消费者合理化，金融消费者自此陷入自我剥削和他者剥削的境地。

四、马克思经济正义观视阈下的金融算法治理路径

时代的进步和技术的发展已经使人们深入金融科技应用的大环境中，无法回到前金融时代来抵抗算法的浪潮或拒绝使用金融科技以摆脱资本的控制。金融算法不仅放大了人类社会固有的不平等、不透明和易于操纵等治理风险，这些问题的表现不限于技术本身。更重要的是，它们体现在算法在金融体系机构中的嵌入过程以及在资本意志控制下的具体应用场景中。因此，有效的金融算法治理应从算法设计本身着手，并通过规制资本权力进行建构和反思。

（一）价值归旨：建立以人为本的治理理念

马克思在《资本论》中强调了将人的发展置于首要位置的重要性，因为只有这样，人才能够获得全面自由的发展[23]。这种关注劳动者的人文关怀体现了马克思经济正义思想的核心，也是实现人的自由全面发展这一最高价值目标的基础。不仅如此，这也呼应了“以人为本”的现代化发展理念，在中国式现代化进程中尤为重要。

然而，随着金融算法成为能够支配和控制金融消费者的工具，人们逐渐陷入了“自我迷失”的状态，甚至似乎自愿踏入了算法技术所打造的全景监狱。数据时代的金融发展固然需要依托金融算法进行转型升级，但是这种发展不能被算法的意志和权力所完全控制，否则将会损害广大人民的利益。因此，为了有效规制金融算法背后的金融资本权力的无序扩张，一方面，需要国家公权力的介入，建立健全的金融数据安全和消费者隐私保护机制，保证消费者隐私，切实维护消费者权益。在此过程中，让金融消费者意识到金融算法所带来的美好生活前景，以及为其创造的切实财富和利益，增加人们在金融普惠发展过程中获得的幸福感。另一方面，从算法治理的视角来看，科技金融的发展必须坚持以人民为中心，金融衍生产品和金融服务的发展成果应该由人民共享，并确保决策权重新回归到消费者手中。因此，金融算法的研发和应用必须嵌入以人为本的价值观，并确保人民的利益始终处于优先考虑的位置。

（二）科技向善：推进算法赋能金融业发展

金融算法何以推进现代化金融体系构建是人工智能时代的重要课题。立足于社会实际和现阶段的发展需求，应在金融算法设计中嵌入价值敏感性设计，并增强其可解释性，从而充分发挥金融算法的应有效用。

其一，嵌入价值敏感性设计。亚里士多德指向的“人的每种实践都以某种善为目的”的价值目标引导人们回归到对技术目的和价值的伦理追问。价值敏感性设计是实现算法治理的内生路径，是指将伦理道德价值嵌入到技术设计当中以缩小或弥补技术和人类的伦理价值关切之间的距离[24]。如今，尽管安全、可靠、高效是金融算法设计所考虑的首要价值，然而在这一过程中可能会损害类似隐私、公平等伦理道德价值。面对金融行业的治乱循环，金融法应当在金融安全、金融效率、与消费者保护之间求得平衡，即金融法的“三足定理”[25]，这与数据立法中的利益平衡原则不谋而合。立法活动本质上是将伦理道德上升为实然法的活动，未来，在《数据安全法》中需要加强对算法的规制，在其他下位金融专门立法中也应加强对金融算法的规制[26]。2024年3月13日，欧盟通过了《人工智能法案》，该框架标志着人工智能监管进入新时代，也为全世界应对人工智能风险树立先例。与此同时，我国也于3月16日发布了《中华人民共和国人工智能法（学者建议稿）》，我国在未来的立法活动中可将对算法的价值敏感性设计等伦理要求以明确的立法形式呈现。

其二，保障消费者的知情权。从算法技术诞生之初，对其透明度的要求就未曾间断。然而，代码的专业性和算法模型的复杂性，以及涉及的行业或商业秘密，均使得算法的绝对透明性难以实现，尤其是在金融领域，金融消费者往往陷入算法的“黑箱”操作中，逐渐丧失自我金融消费的选择权和决策权。此外，强制公开可能导致消费者隐私泄露和算法趋同等负面效应。虽然完全的算法透明难以达成，但所有使用金融算法的主体应向用户提供完整的决策输出、介入接口以及参与渠道。在此基础上，应将金融算法模型转化为用户可以理解和感知的服务选项，从而确保金融消费者的知情权、参与权以及决策权得到充分实现。

（三）多元协同：构建多元共治的治理范式

习近平总书记指出，“构建金融强国，需长期致力于发展具有中国特色的现代金融体系。这包括科学稳健的金融调控体系、合理的市场结构、协作的机构体系、有效的监管体系、多样化的金融产品与服务，以及自主、安全且高效的基础设施”[27]。在大数据时代，传统上以政府为唯一权利核心的单向度管理模式已逐渐被打破，转向多元协同治理的模式[28]。首先，金融科技平台应当恪守技术正义原则，利用其技术优势主动介入算法异常场景，实现平台监管职责，加强自我监管与规范，同时建立与完善各项机制以保护消费者权益；其次，通过行业自律推动大数据金融算法的标准化建设，并设计全面的、完备的金融算法风险评估方案，以促进银行业协会、证券业协会等自律组织的监管功能；此外，金融机构作为金融算法的主要实施者，必须严格遵守法律法规，在内部建立完善的风险管理和伦理审查机制；最后，正如马克思唯物史观从历史的发展中提出：“人类要掌握自身的命运只有付诸行动，使善、公正和自由成为支配包括技术在内的人类历史发展的力量”[29]，金融消费者作为金融算法的直接受益者，应当加强对金融知识的学习，增强对金融风险、个人隐私权和权益保护的意识，并提高自身维权意识。只有这样，才能以人民权利遏制资本权力，确保金融发展的成果能够惠及全体人民。

注 释：

① 人民网：习近平在省部级主要领导干部推动金融高质量发展专题研讨班开班式上发表重要讲话强调 坚定不移走中国特色金融发展之路 推动我国金融高质量发展http：//jhsjk.people.cn/article/40160565。

② 金融算法的“黑箱”特性和专业性使其决策过程难以解析，削弱了消费者的决策自主性；算法的非中立性可能导致隐性歧视，而其复杂性增加了监管的难度等。

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