金融智能体平台算法价格歧视的风险异化与系统治理

作者及发表信息 本文作者为同济大学法学院的程雪军副教授。该论文发表于《河北大学学报(哲学社会科学版)》，网络首发日期为2026年3月30日。

论文主题 本文是一篇聚焦于新兴金融科技领域的法学与经济学交叉研究论文。其核心主题是探讨在生成式人工智能等技术驱动下兴起的金融智能体平台（AI Agent Platform）所实施的算法价格歧视行为。论文重点分析了此类歧视相较于传统金融机构平台和金融科技平台所表现出的独特风险特征——即从传统的法律规制风险“异化”为系统性风险，并基于系统理论，批判了传统“还原论”治理模式的不足，最终提出了一个涵盖法律、金融与技术子系统的“系统治理”框架。

主要论点阐述

论点一：金融智能体平台的算法价格歧视风险已发生“异化”，演变为系统性风险。 作者首先对金融服务平台进行了分类：传统金融机构平台、金融科技平台和金融智能体平台。论文指出，算法歧视可分为平等权下的“算法身份歧视”和不平等权下的“算法价格歧视”。金融智能体平台凭借更先进的算法技术（如生成式人工智能、视觉语言大模型等），能够实现前所未有的精准用户画像和动态定价，其算法价格歧视的风险等级最高。 这种高风险并非简单的法律违规风险加剧，而是发生了“风险异化”。作者通过经济学模型（需求曲线与总收益函数分析）论证了金融智能体平台理论上可以实现对所有用户节点的完全价格歧视，从而实现平台利益最大化。这种能力的质变，使得风险从个体侵权层面扩散、升级为影响整个金融生态和社会秩序的系统性风险。具体表现为： 1. 消费者权利侵害风险：算法价格歧视掠夺消费者剩余，侵犯公平交易权。由于其技术隐蔽性和复杂性，消费者难以识别和维权，法律认定也存在困难。 2. 平台经营者垄断风险：算法价格歧视可被用作排除、限制竞争的工具，形成“垄断式算法价格歧视”。这会固化平台的市场支配地位，导致金融资源错配，破坏市场公平竞争秩序，甚至形成难以打破的“复合型垄断”。 3. 社会公共利益损害风险：这是风险异化的最高形态。算法歧视可能放大系统性金融风险（如将高风险产品精准推给弱势群体引发连锁违约），固化并扩大数字时代的社会公平鸿沟（形成“金融排斥”新形态），并侵蚀市场信任与公共治理的合法性，动摇社会信任根基。

论点二：传统的“还原论”治理模式陷入困境，无法应对金融智能体平台的复杂性。 论文指出，当前对算法价格歧视的治理困境，根源在于治理思维仍停留在“还原论”层面。即试图将复杂的整体性问题（金融智能体平台算法价格歧视）拆解为孤立的法律、技术或金融单一要素，并分别进行针对性干预。 这种模式在实践中暴露出三大具体困境： 1. 法律规则适配性不足： * 法律规范滞后：传统法律（如《反垄断法》、《价格法》）建立在因果关系明确、行为主体意图清晰的基础上，难以适用于算法自主决策、因果概率化的场景。法律概念（如价格歧视、垄断）与算法实践存在断层。 * 法律刺激失衡：过于细化的规则（如强制公开源代码）可能过度干预，抑制创新；过于抽象的原则（如公平原则）则刺激不足，缺乏可操作性，导致监管模糊和缺位。 2. 金融风险脱域与再嵌入失败： * 监管协同机制缺失：算法风险具有“脱域”特性，超越地域和传统人际关联。而当前金融监管、市场监管、数据保护等部门权责分散，协同不畅，形成“信息孤岛”，难以形成监管合力。 * 全链条监管流程不畅：监管呈“事后导向”，缺乏事前算法公平性审查和事中动态监测。事后惩戒力度与平台违法收益相比过低，违法成本不足以形成威慑。这导致脱域的风险无法通过有效的监管“再嵌入”社会关系中得到修复。 * 专家系统信任危机与监管能力失衡：监管机构面临复合型人才短缺，技术能力与平台不匹配，处于信息劣势，陷入“平台自证清白”的被动局面，削弱了监管公信力。 3. 数据与算法技术失控： * 数据治理体系缺位：数据权属界定模糊，用户控制权与平台开发权失衡。数据采集、使用、加工的全生命周期缺乏有效监管，存在过度挖掘和滥用现象。 * 算法缺陷与监管技术滞后：算法存在“黑箱”问题和内生性缺陷（如训练数据偏见被放大、优化目标偏差）。技术系统以“代码/编程”为沟通媒介，与法律系统的“自然语言”、金融系统的“货币语言”存在沟通壁垒。监管技术发展滞后，难以穿透复杂的算法模型，更无法跟上算法快速迭代的步伐。

论点三：应转向“系统治理”模式，构建法律、金融、技术协同的治理进路。 为克服还原论困境，论文提出应以卢曼的社会系统理论和吉登斯的结构化理论为根基，构建“系统治理”模式。其核心思想是承认法律、金融、技术等子系统各自的功能自主性和运作逻辑（如法律系统遵循“合法/非法”代码），治理的目标不是压制某一子系统，而是通过构建有效的“结构耦合”机制，促进子系统间的协同与沟通。 基于此，论文提出了系统治理的具体路径： 1. 法律子系统：强化“合法/非法”代码的演化。 * 推动法律规范迭代升级：修订《反垄断法》、《电子商务法》等，引入适应算法时代的规则，如明确“算法价格歧视”的认定标准、举证责任倒置（要求平台证明其定价算法无不当歧视）。 * 优化法律干预的“条件性编程”：制定更具操作性的细则，平衡原则性与可执行性。例如，不强制公开源代码，但要求平台提供算法影响评估报告，证明其公平性。 2. 金融子系统：构建穿透式、协同化监管体系。 * 建立监管协同机制：设立跨部门的算法价格歧视治理协调机构，打破信息孤岛，统一监管标准，开展联合执法。 * 实施全生命周期监管：从事前（算法备案与伦理审查）、事中（动态监测与风险预警）、事后（严厉惩戒与信用惩戒）构建闭环监管流程。 * 提升监管科技能力：培养复合型监管人才，发展监管科技（RegTech），利用大数据、人工智能等手段对平台算法进行监测、审计和模拟测试，扭转信息不对称局面。 3. 技术子系统：推动负责任的创新与治理。 * 完善数据治理：明确数据权属，强化个人信息保护，建立数据使用的合规审计与溯源机制。 * 发展可解释人工智能（XAI）与算法审计：鼓励和强制要求金融智能体平台提升算法透明度与可解释性，发展第三方算法审计行业标准与服务机构。 * 探索技术标准与认证：推动行业制定算法公平性、安全性的技术标准，建立算法合规认证体系。

论文的意义与价值 本文具有重要的理论价值与实践意义。 在理论层面，论文创新性地将卢曼的社会系统理论和吉登斯的结构化理论应用于金融科技治理领域，为理解算法价格歧视这一复杂社会技术问题提供了全新的分析框架。它超越了就法律谈法律、就技术谈技术的局限，揭示了问题背后各社会子系统（法律、金融、技术）相互独立又相互作用的深层逻辑，指明了“系统治理”这一范式转换的方向。 在实践层面，论文敏锐地捕捉到了以生成式人工智能为代表的下一代金融技术（金融智能体平台）所带来的新型治理挑战。它预警了算法价格歧视风险从量变到质变、从个体风险“异化”为系统性风险的重大趋势，并对当前治理体系的短板进行了深入剖析。所提出的“系统治理”路径，涵盖了立法、监管、技术多个维度，为政策制定者、监管机构和行业从业者提供了兼具前瞻性和可操作性的治理思路，对于防范金融风险、保护消费者权益、维护市场公平竞争、促进金融科技健康有序发展具有重要的参考价值。