来源：期刊VIP网 时间：
作者：吴烨;
单位：兰州大学法学院;兰州大学民法典研究院;
摘要：证券业数字化服务中的算法歧视具有技术隐蔽性与金融专业性，具体表现为高频交易的延迟策略、算法授信系统的隐形门槛以及智能投顾的推荐偏差三大典型场景，其法律风险呈现出主观意图梯度化、行为要件场景化及因果关系复杂化等特点。对此，有必要基于场景化分析构建包含法律认定、监管标准和治理机制在内的全链条算法规制框架：在构成要件层面，需区分故意歧视与技术缺陷并依据场景特征界定违法性；在监管标准层面，应通过数据溯源与实质性因素测试界定因果关系并明确正当性抗辩边界；在治理机制层面，则需建立涵盖算法备案审查的事前预防、“穿透式”监管的事中控制以及完善举证规则与集体诉讼的事后救济体系，从而形成对证券业算法歧视问题的系统性解决方案。
关键词：算法歧视;;公平交易权;;证券监管;;算法治理;;数字金融
基金资助：国家社会科学基金一般项目“智能合约风险防范的私法问题研究”（21BFX079）
