馬克思經濟正義視角下的金融算法風險及其治理研究

摘 要：作為資本主義形態的全新出場，金融算法是金融大數據時代數據膨脹下信息處理的必然選擇，儼然已成為資本積累和價值剝削的新工具。資本通過算法工具對金融數據的提取和應用已經成為經濟事實，而這至少存在著三重潛在危機。馬克思經濟正義思想的核心要義在于揚棄私有制，具有從形式正義到實質正義的變革性意義，能夠對金融算法內含的資本控制和價值剝削的本質加以揭示，是治理金融算法風險的必由之路。技術與數據的深度融合催生了新的權力結構，它具有不透明性和隱蔽性的特征，其實質是資本權力體現的新表達，是資本意志對金融算法的規訓和運動布展。基于此，從價值歸旨、科技手段和多元協同三個維度全面規制金融算法應用過程中所隱含的資本權力無序擴張，進而促進金融業的穩定發展，具有科技金融助力金融強國發展的重大現實意義。

關鍵詞：金融算法；風險治理；資本權力；經濟正義

自黨的十八大以來，我國積極探索金融發展規律，持續推動金融領域的實踐創新、理論創新及制度創新。2024年1月16日，習近平總書記在省部級主要領導干部推動金融高質量發展專題研討班中強調，“必須堅持以人民為中心的發展思想，將防控金融風險視為永恒的工作主題”①，在這一發展進程中，我國積累了豐富經驗，并逐漸形成了具有中國特色的金融發展道路。

隨著大數據、人工智能的飛速發展，我國金融行業迎來了重大轉型升級，其中，算法作為核心技術，不僅優化和重構了傳統金融業的商業模式，而且推動了科技金融產品和業務的創新，但是，金融算法的廣泛應用也引發了倫理和治理挑戰②。馬克思經濟正義思想批判私有制，具有從形式正義到實質正義的變革性意義，因此本文基于馬克思的經濟正義思想視域，識別當前金融算法存在的潛在風險，審視和揭示金融算法的實質，以防范金融風險、規范金融技術發展。

一、金融算法的出場境遇和潛在風險

算法問世以來，最初通過機器語言描述現實世界，將研究對象轉化為數學模型。從本質上來說，算法是一系列指令，其運行過程包括數據輸入、數據處理和結果輸出。隨著技術的進步，算法的應用已不再僅限于基礎計算，而是擴展到了社會的多個領域，具備了更強大的數據處理能力。在金融領域，算法被廣泛用于智能投顧、信息處理、身份識別等多種場景，成為金融領域的新質生產力。然而，科技發展是把雙刃劍，雖然促進了金融領域的快速發展，卻也帶來了重重風險，對金融行業的穩定構成挑戰。

（一）金融算法：金融大數據時代數據膨脹下信息處理的必然選擇

隨著技術的快速進步，算法已經成為智能技術的核心推動力，并正在從單純的數據處理工具逐步演化為自主決策的主體。在這一轉變中，算法逐漸顯露出未來可能“主導一切”的趨勢[1]。在金融領域尤為突出，大數據的應用已經不再是新鮮事物，而是一個關鍵的發展方向，技術創新與基礎設施的強化成為應對日益增長的數據量的重要策略。

金融行業廣泛采用了機器學習、人工智能和云計算等先進技術，使得金融機構能夠有效地處理大規模數據集，提取有價值的信息，并進行實時數據分析以優化風險管理。這些技術支持的數據廣泛應用于客戶行為分析、信用評估和市場趨勢預測等領域，進一步擴大了其在金融服務中的應用范圍。與此同時，金融機構也加大了對基礎設施的投資，包括數據存儲、傳輸和處理能力的提升。云計算服務在這一進程中扮演了至關重要的角色，它不僅提供了可擴展的資源，還幫助金融機構以相對較低的成本實現數據管理的高效性，通過云服務，金融機構可以快速適應市場變化，有效管理資源，同時也能確保數據的安全和合規性。

（二）金融算法存在的三重潛在風險

銀行和金融機構等通常利用各種數據，包括個人的財務歷史、借貸記錄、還款行為等，來評估個人的信用風險并決定是否批準貸款。近年來，越來越多的機構開始采用機器學習算法來優化這一過程，以美國的金融科技公司ZestFinance為例，作為大數據信用評級的開拓者，其采用基于多角度學習的評分預測模型，克服了傳統信用評估模型的局限性，使預測更為精準[2]。誠然，大數據與人工智能技術的發展提高了信用評分的準確性和效率，但其運行背后隱含了巨大的算法風險。第一，深度學習或復雜機器學習模型的信用評分系統由于其內部運作的復雜性，對外部用戶來說像是一個“黑箱”、這導致了關于透明度和可解釋性的問題；第二，盡管機器學習模型在理論上是中立的，但如果研發者訓練數據存在偏見或代表性不足，模型也可能表現出歧視；第三，在信用評分的場景中，算法的決定具有巨大的權力，它可以決定個人是否能夠獲得貸款以及貸款的條件，在一定程度上，改變原有社會經濟中的“公權力—私權利”制衡格局，逐步演變為“國家公權力—機構（平臺）私權力—其他私權利”的格局 ，從而對傳統治理帶來影響[3]。

第一重風險：算法黑箱風險。算法作為一種先進的技術手段，其不透明性本質上構成了所謂的“技術黑箱”，特征在于其內部機制僅為少數專業人士所知曉。在此背景下，“算法黑箱”指的是，在算法的執行過程中，其內部的復雜機制只為部分人所理解，而對大多數人而言則難以透視[4]。機器學習評分模型以算法作為其技術核心，運用深度神經網絡等先進模型對實時數據進行分析。然而，其交易模型的復雜性，決策邏輯的不透明可能進而觸發金融消費者的信任危機；其次，采取任何模型，“模型風險”皆無法避免，除卻上文中的信用評分模型，典型如高頻交易模型，在缺乏明確預警的情況下可能對市場穩定性造成顯著影響，為監管機構確保市場的公平性與透明度帶來挑戰。如果監管機構無法深入洞察這些系統的內部工作機制，全面評估其對市場的影響以及制定有效的監管措施將變得極為困難。

第二重風險：算法歧視風險。歧視作為人類認知的副產品，早在算法技術誕生之前，便已在人類社會普遍存在[5]。從技術角度分析，算法作為無主體意識的工具，是一種純粹的技術，其本身具有客觀中立性，然而人類設計并實際運用算法，在此過程中不可避免地嵌入個體思維、偏見與歧視，其基于算法設計者的利益和價值取向，最終導致算法結果的事實歧視性[6]。近年來，算法技術深度賦能金融機構數字化轉型，從根本上改善金融機構效率和服務能力的同時，也產生了不同程度的算法歧視現象，最典型的莫過于算法價格歧視。以信貸場景為例，貸款方利用算法對客戶群體進行評分和排序，從而將充足的、優質的金融資源提供給優質消費者，而種種原因導致評分較低的金融消費者將無法獲得這些金融資源[7]。這是貸款方基于利益最大化的考量而進行資源錯配后導致特定金融消費者利益受損。誠然部分金融消費者獲得金融資源，而算法黑箱的存在則會導致該部分客戶支付更高的貸款利率和金融服務價格，使權益受到損害。

第三重風險：算法權力風險。馬克思在《機器、自然力和科學的應用中》指出“科學對于勞動來說，表現為異己的、敵對的和統治的權力”[8]，算法作為一種科學技術，能夠影響利益，甚至控制利益，本身必然帶有權力屬性[9]。算法時代的金融交易形成了金融機構，或是金融科技平臺與金融消費者之間的利益支配和利益剝削關系[10]。在資本邏輯下，金融科技平臺通過分析金融消費者的消費水平和消費習慣等信息，對消費者進行精準畫像，進而定制推薦金融產品，誘導消費者交易。基于此，消費者接受的消息趨于窄化、單向化，這樣的信息繭房將會給消費者帶來認知差異。事實上，這一現象揭示了兩層權力關系的復雜性：首先，算法權力通過限制金融消費者行使其權利并削弱其權利意識，對消費者造成不利影響；其次，金融機構和金融科技平臺借助算法來調配金融資源，以謀求特定的利益，并通過這種方式改變金融消費者的行為模式。這種借助算法施加的影響力，逐漸演化成一種“準公權力”，在金融消費者與金融服務提供者之間形成了新的權力結構。

二、馬克思經濟正義觀的內涵布展

在大數據時代，算法已成為推動金融科技突破與創新的核心技術。這種技術的進步不僅催生了以追求利潤為核心的經濟活動場域，也定義了新的生存方式。然而，算法發展伴隨而來的種種問題，包括算法黑箱、算法歧視以及算法權力異化等風險，實際上揭示了金融公平的根本缺失。有學者指出，當經濟活動脫離政治與社會生活，成為主導人類生活的關鍵力量時，正義與公平的問題便會在經濟領域顯著地突顯出來[11]。如何實現各主體平等地參與金融活動、公平分配財富，實現經濟正義是我們應當追問的問題。

（一）核心要義：私有制的揚棄

馬克思在《1844年經濟學哲學手稿》中指出，“共產主義是對私有財產即人的自我異化的積極的揚棄，是合乎人性的人的復歸。”[12]185這就說明馬克思對待私有制的態度是通過積極揚棄來超越，而非簡單的廢除。何以揚棄的現實路徑馬克思在《共產黨宣言》里加以揭示，在《共產主義宣言》中，他進一步明確“共產主義的特征并不是要廢除一般的所有制，而是要廢除資產階級的所有制。”[13]馬克思認為需要廢除的資產階級所有制絕不是“供直接生命再生產用的勞動產品的個人占有，這種占有并不會留下任何剩余的東西使人們有可能支配別人的勞動”[13]，他要廢除的是“以剝削他人的但形式上是自由的勞動為基礎的私有制”[14]。這種資產階級所有制的核心特征——將對生產資料的個體占有轉化為對他人的控制權，并將社會生產力的增進作為積累個人財富的途徑，這也正是馬克思所批判的本質。

馬克思從現實生活的物質生產出發論述私有制，因為“人們在討論私有財產時，總是將其視為存在于人之外的東西，而在討論勞動時，則普遍認為這關系到人本身。實際上，當問題以新的形式提出時，這種新形式本身就已經包含了解決問題的辦法。”[12]168。馬克思通過將異化勞動作為分析工具，使勞動者能夠深刻感知到資本主義下異化勞動所帶來的影響，他揭示并批判了這些制度如何扭曲社會關系和人的本性。他認為，私有制的本質是勞動者的異化勞動，揚棄私有制不僅需要摒棄其外在的物質形態，更重要的是要解除背后的異化勞動。這種揚棄必須從勞動本身出發，改變異化的勞動，恢復勞動的本來意義。只有完成人本質的復歸，人才能真正成為自己，從而在此基礎上追求經濟正義，并最終實現共產主義理想。

（二）關鍵所在：資本主義和資本主義制度的非正義性

馬克思的經濟正義思想根植于對物質經濟利益的深刻關注，并在批判資本主義社會經濟秩序的過程中得以形成。具體來說，馬克思在1842年至1843年間擔任《萊茵報》主編期間，通過《關于林木盜竊法的辯論》一文，強調了保護貧民經濟利益的必要性，并批評普魯士國家法律的不公正，明確指出國家權威和制度未能惠及窮人，反而為林木占有者背書[15]。不僅如此，在《萊茵報》上關于摩澤爾河沿岸農民狀況的激烈討論，以及關于自由貿易問題的辯論中，馬克思逐漸意識到經濟利益對國家制度和法律的制約作用。他指出，在社會關系中，特別是那些圍繞生產和交換形成的經濟關系，決定了人們的社會地位和經濟利益。因此，資產階級所倡導的所謂“永恒的正義”，不過是對其法權的維護[16]。基于此背景，馬克思將拆解資產階級“永恒的正義”作為踏入正義研究領域的開始。馬克思認為，資本主義時代，資本主義生產關系本質上是雇傭與被雇傭的關系，資本主義生產關系的不合理性和雇傭勞動制的非正義性，蘊含復雜的矛盾，馬克思正是在批判資本主義的過程中，在探究其矛盾的過程中，形成和完善了他的經濟正義思想。

在馬克思的經濟正義觀中，私有財產制度及其對社會正義的影響是初始的、核心的考察對象[17]。他認為，資本主義制度下的私有財產不僅是財富和資源控制的表征，更是不平等和剝削的根源。首先，馬克思深刻批判了資本主義中自由、平等、正義概念的形式化和抽象性。在他看來，資本主義社會中的自由和私有財產觀念，被資產階級用作維護其利益的工具。資產階級擁有并控制的生產資料——是工人階級創造財富的基礎。因此，馬克思指出，“自由這一人權的實際應用就是私有財產這一人權”[12]41，即資產階級的自由和人權實質上建立在對工人階級的勞動剝削和對生產資料的私有控制基礎之上。真正的自由應該是普遍的，為所有人提供平等參與社會生產和分享其成果的機會。他認為，只有通過消除私有財產制度、實現共產主義，人們才能在更廣泛的社會和經濟領域中實現自由。這一轉變是實現真正社會正義和平等的關鍵步驟，也是馬克思設想中的人類解放的最終目標。

其次，馬克思批判了資本主義經濟制度的不合理和非正義性。生產資料的私有制構成了該制度的核心。資本主義私有制賦予資產階級對所有生產要素的擁有權和控制權，從而確保了生產出的產品歸資產階級所有。在此過程中，勞動者的作用被簡化為生產要素之一，而其創造的剩余價值，即超出維持其生計所需價值的部分——則被資本家無情、無償占有，這部分價值占有是資本家財富積累的源泉，也是資本積累的基本機制。資本主義制度下的等價交換原則掩蓋了勞動者創造剩余價值的事實，從而掩飾了資本家對勞動者的剝削。這種基于私有財產和剩余價值剝削的經濟制度，不僅加劇了社會階級的分化，也在本質上違背了正義的原則。

因此，為了建立一個更公正的社會，必須徹底改革當前的經濟結構，包括廢除私有制和消除資本積累的機制，從而解放勞動者，使之不再受到資本的剝削，這種變革不僅是經濟層面的，更是社會結構和人類自我認知的根本轉變。

（三）根本指向：人的全面自由發展

自由原則是經濟正義的核心，它不僅是價值判斷和選擇的基準，也體現了經濟正義追求的目標和理想。人的自由和權利至關重要，因為“一個種的全部特性、種的類特性就在于生命活動的性質，而人的類特性恰恰是自由的自覺的活動”[12]162。因此，人的存在本身就是一種目的，絕不能被任何組織或個人用作實現其他目的的工具。個人的自由權是維護人的尊嚴的基礎，也是促進經濟發展、社會進步和人類技術創新的關鍵杠桿。在經濟政策的制定中，保障和擴展個人自由不僅是道德的要求，也是實現持續發展的戰略需求。自由原則要求政策制定者在設計經濟制度時，確保政策的透明度、公正性和普遍性，從而使每個個體都能在平等的基礎上訪問資源、服務和機會。不僅如此，經濟正義的追求還要求反思和重塑經濟結構和政策，以消除對個人自由的無形障礙。

“實現個體的自由發展不應僅停留于對該目標的幻想”，馬克思認為，個人必須馴服那些統治自我的、異化的、抽象的力量，通過建立“自由人的聯合體”，即“真實共同體”來實現。在此情形下，過去的個體聯合所形成的虛假共同體，事實上加深了被統治者的束縛，而真實共同體則為個體提供了實現真正自由的實際條件[12]576。共產主義革命提供了構建這一真實共同體的現實路徑，其通過揚棄資本主義下的私有制來實現。馬克思在《資本論》中進一步強調，“自由王國其實超越了物質生產，在那里，所有人共同管理物質的交換，用最少的勞力，在遵循人性特質的條件下完成物質的交換。”[14]“所有社會和政治的轉變的根本原因，不應尋于人們對于永恒真理與正義認識的提升，而應追溯至生產與交換方式的演變。”[18]在馬克思看來，只有在生產活動成為展現和增強個人能力的過程，而非依靠自身或剝削他人勞動為生的方式時，才能真正實現完全的自由。

三、馬克思經濟正義觀視閾下的金融算法識別

資本的金融化標志著資本自身的異化過程，算法作為技術工具的迅速興起與擴散，體現了技術演進達到新的里程碑，其背后的顯著動力源自資本對于利潤及剩余價值的根本追求[19]。正如大衛·哈維所言，“技術創新成了反映資本家欲望的一種拜物對象。”[20]在這個過程中，資本家所控制的資本不僅代表了經濟權力，更在階級社會中扮演了支配一切的角色，即所謂的資本權力。金融算法顛覆了傳統金融行業的面貌，包括服務模式的轉變和金融操作效率的顯著提升，這些變化實質上是資本權力在現代金融領域內施加影響的直接后果。因此，資本金融化不僅反映了經濟結構的變化，而且通過算法技術的應用，加速了對這些利潤機制的實現，深化了資本的影響力和范圍。

（一）資本意志對金融算法的規訓

在馬克思所處的時代，資本的力量主要體現在對勞動者剩余勞動的直接占有上，與之相匹配的是以實體經濟為主的生產方式。然而，在當今時代，資本的運作變得更加抽象化，通過融入復雜的技術手段，以資本意志規訓金融算法，從而在金融領域乃至實體經濟中產生深遠的影響。

遵循馬克思關于資本主義生產過程的論述，其中工人被簡化為機械化勞動的執行者，而決策權與智能活動則是資本的專利。在當代，金融資本不僅充當了決策的“大腦”，更通過對算法工具的控制，剝奪了其應有的邏輯功能，轉而使其成為對大眾施加壓力的手段。這一現象在兩個主要層面上尤為明顯：一是金融算法的構建和發展受制于資本權力的直接驅動，開發人員在資本的要求下工作，不加選擇地將資本的目的融入算法設計之中；二是金融消費者在嘗試接觸金融服務或產品時，常常不自覺地陷入算法設立的復雜局面，如“黑箱”或信息孤島，從而在實質上失去了作為消費者的基本權利和地位。此外，金融算法助推資本積累的過程。在金融行業，最大化利潤是各方金融主體的普遍追求，由于金融算法具備高效、精確且易于操控的特點，它們被資本廣泛應用以持續創造價值，并推動資本在金融科技及工具開發上的持續投資。隨著各類金融創新產品、科技產品及衍生產品的不斷推出，金融算法已成為處理大數據時代信息的關鍵工具。然而，資本的涉足不僅加快了金融泡沫和風險的形成，而且這些風險的產生過程被資本意志牢牢掌握，精心設計的金融產品針對特定消費群體的精準投放，使得金融消費者在盲目信賴技術的同時，放棄或反抗自己的判斷力，冒險投入充滿不確定性的金融漩渦中。

（二）金融算法對資本意志的執行

資本積累是一個漸進的過程，它依賴于生產勞動的強大動力。將生產勞動納入金融資本體系并深入理解其本質，需從金融交易的根本出發：金融交易本質上是基于契約的法權關系。金融交易不僅是各方主體間的關系網，更恰似一張龐大的網，將交易中的所有參與者緊密聯結，其中各方的利益均與資本的意志和權力緊密相關，任何已獲得的利益都必須服從于這一力量。一方面，金融算法通過構建和管理復雜的金融產品，為資本的增值與擴張提供了工具。算法所創造的金融產品所帶來的巨大利益和對金融市場的沖擊，正如阿基米德所言，“給我一個支點，我能撬動整個地球”。在這里，金融衍生品便是資本撬動金融世界的支點。同時，資本在金融市場中呈現出一種人格化的特征，被賦予了人的意志和目的，能夠直接或間接地影響金融契約的制定和解釋，實質上擔當起規則設定者和法律解釋者的角色[21]。這一現象揭示了資本力量在金融市場中的廣泛影響，不僅體現在經濟交易中，還深入到市場規則和法律體系的構建與闡釋之中，進而影響金融市場的整體運作及其參與者的行為模式。

另一方面，從“弱人工智能”到“強人工智能”的范式變革，也衍生了數字剝削問題，典型表現之一是金融消費者無意識地成了無償為數字平臺提供數據的隱形勞工[22]。何謂“隱形勞工”？在金融領域，金融機構通過各種渠道收集消費者的個人信息和交易數據，包括銀行賬戶活動、信用卡交易、在線行為數據以及通過移動應用收集的數據，收集的數據不僅用于改善服務和產品設計，還被用于行為分析、風險評估和營銷策略。金融機構利用算法對消費者數據進行分析，以預測消費者的購買行為、信用風險等，從而制定個性化的產品推薦和定價策略。在這一過程中，消費者盡管并未直接為金融機構提供勞動，但是他們的數據卻成了金融產品和服務優化的關鍵輸入，繼而被轉化為有形的價值和財產，消費者顯然對此并不知情，這種隱形勞動也似乎被消費者合理化，金融消費者自此陷入自我剝削和他者剝削的境地。

四、馬克思經濟正義觀視閾下的金融算法治理路徑

時代的進步和技術的發展已經使人們深入金融科技應用的大環境中，無法回到前金融時代來抵抗算法的浪潮或拒絕使用金融科技以擺脫資本的控制。金融算法不僅放大了人類社會固有的不平等、不透明和易于操縱等治理風險，這些問題的表現不限于技術本身。更重要的是，它們體現在算法在金融體系機構中的嵌入過程以及在資本意志控制下的具體應用場景中。因此，有效的金融算法治理應從算法設計本身著手，并通過規制資本權力進行建構和反思。

（一）價值歸旨：建立以人為本的治理理念

馬克思在《資本論》中強調了將人的發展置于首要位置的重要性，因為只有這樣，人才能夠獲得全面自由的發展[23]。這種關注勞動者的人文關懷體現了馬克思經濟正義思想的核心，也是實現人的自由全面發展這一最高價值目標的基礎。不僅如此，這也呼應了“以人為本”的現代化發展理念，在中國式現代化進程中尤為重要。

然而，隨著金融算法成為能夠支配和控制金融消費者的工具，人們逐漸陷入了“自我迷失”的狀態，甚至似乎自愿踏入了算法技術所打造的全景監獄。數據時代的金融發展固然需要依托金融算法進行轉型升級，但是這種發展不能被算法的意志和權力所完全控制，否則將會損害廣大人民的利益。因此，為了有效規制金融算法背后的金融資本權力的無序擴張，一方面，需要國家公權力的介入，建立健全的金融數據安全和消費者隱私保護機制，保證消費者隱私，切實維護消費者權益。在此過程中，讓金融消費者意識到金融算法所帶來的美好生活前景，以及為其創造的切實財富和利益，增加人們在金融普惠發展過程中獲得的幸福感。另一方面，從算法治理的視角來看，科技金融的發展必須堅持以人民為中心，金融衍生產品和金融服務的發展成果應該由人民共享，并確保決策權重新回歸到消費者手中。因此，金融算法的研發和應用必須嵌入以人為本的價值觀，并確保人民的利益始終處于優先考慮的位置。

（二）科技向善：推進算法賦能金融業發展

金融算法何以推進現代化金融體系構建是人工智能時代的重要課題。立足于社會實際和現階段的發展需求，應在金融算法設計中嵌入價值敏感性設計，并增強其可解釋性，從而充分發揮金融算法的應有效用。

其一，嵌入價值敏感性設計。亞里士多德指向的“人的每種實踐都以某種善為目的”的價值目標引導人們回歸到對技術目的和價值的倫理追問。價值敏感性設計是實現算法治理的內生路徑，是指將倫理道德價值嵌入到技術設計當中以縮小或彌補技術和人類的倫理價值關切之間的距離[24]。如今，盡管安全、可靠、高效是金融算法設計所考慮的首要價值，然而在這一過程中可能會損害類似隱私、公平等倫理道德價值。面對金融行業的治亂循環，金融法應當在金融安全、金融效率、與消費者保護之間求得平衡，即金融法的“三足定理”[25]，這與數據立法中的利益平衡原則不謀而合。立法活動本質上是將倫理道德上升為實然法的活動，未來，在《數據安全法》中需要加強對算法的規制，在其他下位金融專門立法中也應加強對金融算法的規制[26]。2024年3月13日，歐盟通過了《人工智能法案》，該框架標志著人工智能監管進入新時代，也為全世界應對人工智能風險樹立先例。與此同時，我國也于3月16日發布了《中華人民共和國人工智能法（學者建議稿）》，我國在未來的立法活動中可將對算法的價值敏感性設計等倫理要求以明確的立法形式呈現。

其二，保障消費者的知情權。從算法技術誕生之初，對其透明度的要求就未曾間斷。然而，代碼的專業性和算法模型的復雜性，以及涉及的行業或商業秘密，均使得算法的絕對透明性難以實現，尤其是在金融領域，金融消費者往往陷入算法的“黑箱”操作中，逐漸喪失自我金融消費的選擇權和決策權。此外，強制公開可能導致消費者隱私泄露和算法趨同等負面效應。雖然完全的算法透明難以達成，但所有使用金融算法的主體應向用戶提供完整的決策輸出、介入接口以及參與渠道。在此基礎上，應將金融算法模型轉化為用戶可以理解和感知的服務選項，從而確保金融消費者的知情權、參與權以及決策權得到充分實現。

（三）多元協同：構建多元共治的治理范式

習近平總書記指出，“構建金融強國，需長期致力于發展具有中國特色的現代金融體系。這包括科學穩健的金融調控體系、合理的市場結構、協作的機構體系、有效的監管體系、多樣化的金融產品與服務，以及自主、安全且高效的基礎設施”[27]。在大數據時代，傳統上以政府為唯一權利核心的單向度管理模式已逐漸被打破，轉向多元協同治理的模式[28]。首先，金融科技平臺應當恪守技術正義原則，利用其技術優勢主動介入算法異常場景，實現平臺監管職責，加強自我監管與規范，同時建立與完善各項機制以保護消費者權益；其次，通過行業自律推動大數據金融算法的標準化建設，并設計全面的、完備的金融算法風險評估方案，以促進銀行業協會、證券業協會等自律組織的監管功能；此外，金融機構作為金融算法的主要實施者，必須嚴格遵守法律法規，在內部建立完善的風險管理和倫理審查機制；最后，正如馬克思唯物史觀從歷史的發展中提出：“人類要掌握自身的命運只有付諸行動，使善、公正和自由成為支配包括技術在內的人類歷史發展的力量”[29]，金融消費者作為金融算法的直接受益者，應當加強對金融知識的學習，增強對金融風險、個人隱私權和權益保護的意識，并提高自身維權意識。只有這樣，才能以人民權利遏制資本權力，確保金融發展的成果能夠惠及全體人民。

注 釋：

① 人民網：習近平在省部級主要領導干部推動金融高質量發展專題研討班開班式上發表重要講話強調 堅定不移走中國特色金融發展之路 推動我國金融高質量發展http：//jhsjk.people.cn/article/40160565。

② 金融算法的“黑箱”特性和專業性使其決策過程難以解析，削弱了消費者的決策自主性；算法的非中立性可能導致隱性歧視，而其復雜性增加了監管的難度等。

參考文獻：

［1］ 王懷勇.金融科技的算法風險及其法律規制［J］.政法論叢，2021（1）：105-116.

［2］ 劉新海，丁偉.美國ZestFinance公司大數據征信實踐［J］.征信，2015，33（8）：27-32.

［3］ 程雪軍.馴服算法利維坦：金融科技平臺算法風險的系統治理機制［J］.經濟學家，2023（11）：110-119.

［4］ 譚九生，范曉韻.算法“黑箱”的成因、風險及其治理［J］.湖南科技大學學報（社會科學版），2020，23（6）：92-99.

［5］ 李成.人工智能歧視的法律治理［J］.中國法學，2021（2）：127-147.

［6］ 梅傲.積極倫理觀下算法歧視治理模式的革新［J］.政治與法律，2024（2）：113-126.

［7］ 歐陽日輝，龔偉.數字信貸、算法歧視與動態競合政策［J］.南開學報（哲學社會科學版），2022（1）：78-92.

［8］ 中共中央馬克思恩格斯列寧斯大林著作編譯局.馬克思恩格斯文集（第8卷）［M］.北京：人民出版社，2009：358.

［9］ 張凌寒.算法權力的興起、異化及法律規制［J］.法商研究，2019，36（4）：63-75.

［10］ 王懷勇，鄧若翰.算法時代金融公平的實現困境與法律應對［J］.中南大學學報（社會科學版），2021，27（3）：1-14.

［11］ 何建華.論馬克思的經濟正義思想［J］.中共福建省委黨校學報，2003（12）：2-6.

［12］ 中共中央馬克思恩格斯列寧斯大林著作編譯局.馬克思恩格斯文集（第1卷）［M］.北京：人民出版社，2009.

［13］ 中共中央馬克思恩格斯列寧斯大林著作編譯局.馬克思恩格斯文集（第2卷）［M］.北京：人民出版社，2009：45-46.

［14］ 中共中央馬克思恩格斯列寧斯大林著作編譯局.馬克思.資本論（第1卷）［M］.北京：人民出版社，2004：743，928.

［15］ 中共中央馬克思恩格斯列寧斯大林著作編譯局.馬克思恩格斯全集（第1卷）［M］.北京：人民出版社，1956：139.

［16］ 中共中央馬克思恩格斯列寧斯大林著作編譯局.馬克思恩格斯選集（第3卷）［M］.北京：人民出版社，2012：233.

［17］ 王新生.馬克思正義理論的四重辯護［J］.中國社會科學，2014（4）：26-44，204-205.

［18］ 中共中央馬克思恩格斯列寧斯大林著作編譯局.馬克思恩格斯文集（第3卷）［M］.北京：人民出版社，2009：547.

［19］ 王衛華，楊俊.人工智能的資本權力批判與全球經濟正義的追問［J］.廣西社會科學，2021（10）：88-94.

［20］ 大衛·哈維.資本社會的17個矛盾［M］.許瑞宋，譯.北京：中信出版社，2017：144.

［21］ 寧殿霞.金融化世界中的金融理性與資本權力脫域［J］.學術論壇，2020，43（4）：97-104.

［22］ 毛勒堂.數字勞動正義：出場語境、基本要義及實現路徑［J］.江海學刊，2023（4）：40-46.

［23］ 中共中央馬克思恩格斯列寧斯大林著作編譯局.馬克思恩格斯文集（第5卷）［M］.北京：人民出版社，2009：698.

［24］ 郭林生，李小燕.“算法倫理”的價值基礎及其建構進路［J］.然辯證法通訊，2020，42（4）：9-13.

［25］ 邢會強.金融危機治亂循環與金融法的改進路徑——金融法中“三足定理”的提出［J］.法學評論，2010，28（5）：46-53.

［26］ 劉輝.大數據金融算法的法律規制［J］.財經理論與實踐，2021，42（2）：148-154.

［27］ 扎實推進金融強國［N］.光明日報，2024.1.31.

［28］ 杜澤蒙，王斌.人工智能時代的算法治理：權力膨脹與風險［J］.湖南社會科學，2023（5）：84-93.

［29］ 中共中央馬克思恩格斯列寧斯大林著作編譯局.馬克思恩格斯全集（第42卷）［M］.北京：人民出版社，1979：120.