算法嵌入公共信用评价：内在逻辑、风险检视与规制路径

公共信用评价是信用监管的核心制度。随着算法技术的迭代，其在公共信用评价中的优势也日渐显现。“数据+算法”的智能融合是算法嵌入公共信用评价的技术逻辑，推动政府治理现代化和提升社会信用水平则分别构成算法嵌入公共信用评价的实践逻辑和价值逻辑。然而，算法在发挥技术优势的同时，也可能在公共信用评价中引发三重风险：技术风险，主要包括算法黑箱破坏评价公正性和数据质量影响评价准确性；法律风险，主要包括算法权力助推评价权力滥用和数据滥用危及隐私与信息安全；伦理风险，主要包括算法至上引发评价自主性困境和算法偏见破坏基于信用的分配正义。针对上述风险，在选择规制路径时宜采取“整体性视角”和“基于过程的方法”。在事前阶段，需要制定算法信用评价技术标准、建立算法信息公开制度、完善算法影响评估制度；在事中阶段，需要运用行政法治原则钳制行政权力、以信用及个人信息权利制衡算法权力；在事后阶段，需要完善公共信用评价异议申诉制度，同时强化对公共信用评价的算法审计和司法审查。