数字经济主要依靠算法来提高经济效率和客户体验。在实践中，大型科技公司的算法在很大程度上影响了消费者的行为。
10月24日，在第三届外滩金融峰会上，中国金融四十人论坛高级研究员、清华大学五道口金融学院院长章小蕙认为，算法监管应该公开透明。由于算法的复杂性和算法用户的刻意隐瞒，大多数人无法理解算法的工作原理。由此，作为算法用户的大型科技公司，尤其是持有几乎所有与个人生活行为相关的数字平台的公司，处于事实上的主导地位，形成“算法霸权”，从而严重危害算法对应方即消费者的合法权益。
应该说，算法已经成为大型科技公司控制市场的主要工具。章小蕙表示，该算法以保护竞争优势和商业秘密为名，为大型科技公司故意隐藏规则、操纵消费者、制造歧视创造了更多灰色空间。
具体来说，首先，他们通过不公平的排名偏向自己的产品或商业伙伴。比如金融科技公司给出的资产配置，倾向于推荐与自身利益高度相关的产品，有些平台会通过特定算法过滤质量差的产品，但自己的产品或服务是豁免的。
二是算法歧视，包括价格歧视、性别歧视、教育歧视等等。“大数据扼杀是价格歧视的一种表现，为不同的用户提供不同的商品定价。”章小蕙认为，算法歧视往往比传统歧视更难抑制。“歧视性定价只有垄断企业才能实现，在完全竞争的市场中不会存在，这是一种新型的垄断行为。”她说。
三是通过诱导信息和风险隐瞒，诱导消费者过度消费和承担风险。章小蕙介绍，智能算法往往会掩盖金融风险的复杂性，不仅会导致过度消费和负债，还会误导金融投资领域的投资者。此外，大型科技公司商业模式和算法的趋同，容易导致羊群效应，导致市场大起大落。特别是大型科技公司服务大众的金融专业知识和识别能力较弱，更容易引发社会群体性事件，可能引发系统性金融风险。
有鉴于此，章小蕙认为，大型科技公司的主要算法需要实施外部监管，提高透明度。因为如果算法对用户(平台管理者)不利，他们肯定会立即做出改变；但如果对消费者不利，只有曝光或强制公开透明才可能纠正。
这一点已经得到监管部门的充分认可，并采取了相应的措施。9月30日，央行发布《征信业务管理办法》，要求征信公司披露个人信用评分算法模型；103010年，针对“大数据查杀”、“算法歧视”等问题，要求从业者完善算法管理体系，优化算法推荐，定期对算法模型进行审核评估，加强内容管理，向上推动算法应用。
章小蕙强调，在算法监管中，必须确立公开透明的原则，确保用户得到公平对待。自动决策要提前做风险或影响评估，避免算法滥用带来的风险。未来还应考虑将算法纳入反垄断监管。
除了建议公开透明地监管算法之外，在外滩峰会上，章小蕙还列举了其他几个需要高度关注的问题，包括：数据治理中的隐私保护和公平使用应当平衡；对互联网消费信贷实施与传统金融服务相一致的监管；并且要防止大型科技公司的恶性竞争和跨境控股投资。
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