一方面，算法歧视现象越来越引起决策者的重视；另一方面，如何平衡好科技创新与个人隐私保护问题也成为反垄断监管中亟待解决的难题。
10月22日至10月24日，第三届外滩金融峰会在上海召开。峰会期间，多位知名经济学家、专业学者就金融科技发展监管等问题进行了思想碰撞，涉及算法歧视、数据确权、隐私保护等诸多内容。
综合来看，与会专家均认为，在数字经济背景下，“算法霸权”已经严重危害了消费者的合法权益，对算法应实施公开透明监管，同时也要兼顾好隐私保护与公平利用等问题。
“积极应对算法歧视等新型垄断问题。”近期央行行长易纲在国际清算银行（BIS）监管大型科技公司国际会议上讲话时也如是表示。
算法歧视新型垄断问题
由于网络效应的存在，金融科技领域通常会形成“赢家通吃”的局面。为了强化反垄断监管，我国平台经济领域的反垄断指南出炉，以强化反垄断和防止资本无序扩张。除了“二选一”等与消费者购买行为密切相关的领域，与算法相关的大数据杀熟也成为我国反垄断监管的重点之一。
谈及反垄断监管，美国哈佛大学教授、白宫经济顾问委员会前主席Jason Furman在论坛上表示，从技术的角度来看，随着行业的不断发展，反垄断目标只需监管大型科技企业即可，中小企业可以进一步创新，而不是作为反垄断目标。但从金融监管角度出发，监管的侧重点是要保证金融系统稳定性，保护消费者。因此，金融监管部门需要了解数字技术，数字监管者需要了解金融，二者需要更多资源和能力的建设及投入。
不过，中国金融四十人论坛学术委员会主席、北京大学数字金融研究中心主任黄益平的观点则有所不同。黄益平认为，在数字时代，当大型科技企业利用大数据开展业务的时候，出现了歧视性定价，虽然不涉及垄断问题，但也同样损害到消费者的利益。他认为，行业中存在的很多其他问题才是反垄断监管需要关注的重点，小型玩家也需要被监管。
近年来，以人工智能算法为基础的应用渗透到社会的方方面面，随之而来的算法歧视问题也引发人们的关注。公众普遍担忧，自己是否会被数字和模型歧视或操纵。
“实践中，大型科技公司的算法已在很大程度上影响了用户的消费行为。”中国金融四十人论坛资深研究员、清华大学五道口金融学院院长张晓慧称，算法的复杂性以及算法使用者的刻意隐瞒，使得绝大多数人无法理解算法的工作原理，导致作为算法使用者的大型科技公司，特别是那些几乎控股了所有与个人生活行为相关的数字平台公司得以处于事实上的支配地位，形成“算法霸权”，从而严重危害了算法相对人也就是消费者的合法权益。应该说，算法已经成为大型科技公司控制市场的主要工具。
张晓慧认为，算法打着保护竞争优势和商业秘密的名义，为大型科技公司故意隐藏规则、操纵消费者和制造歧视，创造了更多的灰色空间。一是通过不公平排名，偏向自家产品或者商业利益伙伴；二是存在算法歧视问题，“大数据杀熟”就是价格歧视的一种表现形式；三是通过诱导性信息与风险隐藏，诱导消费者过度消费和承担风险。
在算法监管上，确立公开透明原则已迫在眉睫。9月30日，央行发布《征信业务管理办法》，要求征信公司必须公开个人信用评分算法模型；《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》中，也针对“大数据杀熟”和“算法歧视”等问题，要求从业者完善算法管理制度，优化算法推荐，定期审核和评估算法模型，加强内容管理，促进算法应用向上向善。
近期，易纲在国际清算银行（BIS）监管大型科技公司国际会议上讲话时指出，未来将发挥好与反垄断部门的监管合力，遏制滥用市场优势地位的垄断行为，积极应对算法歧视等新型垄断问题。
