期刊文献+

金融科技公司算法风险的体系化治理:欧美比较治理视角 被引量:1

Comparative Governance in Europe and the U.S.:Systematic Management of Algorithmic Risks in FinTech Companies
原文传递
导出
摘要 在人工智能时代背景下,各类算法技术快速兴起并深度嵌入金融科技公司,成为驱动金融科技公司创新发展的重要基础。然而,算法技术具有双面性,亦会给金融科技公司衍生相应的算法风险,包括算法垄断风险、算法黑箱风险、算法歧视风险,亟待对其开展体系化治理。通过采用比较研究方法,文章发现欧美金融科技公司算法风险体系化治理的核心要素在于算法的协同性(破解算法风险的主体要素)、算法的公开透明性(破解算法风险的过程要素)、算法的可问责性(破解算法风险的责任要素)。基于我国实情,文章有选择地借鉴欧美治理经验,认为我国可以构建金融科技公司算法风险的体系化治理,包括:创建一元多层算法协同治理体系,丰富破除算法风险的主体要素;推进算法公开透明机制建设,夯实破解算法风险的过程要素;强化金融科技公司的法律责任,完善数据保护与算法的可问责性。 In the age of artificial intelligence,the surge of algorithmic technologies in fintech companies is a critical driver of innovation.Yet,these technologies bring inherent risks,such as monopolistic behaviors,opacity(black box issues),and discriminatory outcomes,necessitating systematic governance,Comparative studies of Europe and the U.S.indicate that effective man-agement of algorithmic risks involves collaborative algorithms(addressing risk factors),algorithmic transparency(process-oriented solutions),and accountability(responsibility enforcement).China,reflecting on its unique context and drawing from Western experiences,can establish a systematic governance framework for algorithmic risks in fintech companies by:creating a unified,multi-tiered system for algorithmic collaboration to tackle risk factors;enhancing algorithm transparency mechanisms to strengthen process-oriented solutions;and intensifying legal accountability for data protection and algorithm operations within fintech companies.
作者 程雪军 Cheng Xuejun(Law School,Tongji University,Shanghai)
出处 《经济社会体制比较》 北大核心 2023年第6期99-108,共10页 Comparative Economic & Social Systems
基金 上海市哲学社会科学规划项目“金融科技公司算法风险的系统治理研究”(项目编号:2022EFX001) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“超级平台算法垄断的系统治理机制研究”(项目编号:22120230353) 教育部人文社会科学研究青年基金项目“金融科技平台数据垄断的系统治理研究”(项目编号:23YJC820005)。
关键词 金融科技公司 算法技术 算法风险 比较治理 体系化治理 FinTech Company Algorithm Technology Algorithm Risk Comparative Governance Systematic Governance
  • 相关文献

参考文献15

二级参考文献193

共引文献991

同被引文献20

引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部