现在不少公司都在用算法做决策，比如筛选简历、推荐商品、定价策略，甚至评估员工绩效。但用得好是提效利器，用不好可能一脚踩进法律坑里。最近几年，监管部门对算法的盯防越来越紧，企业真得小心点。
别让算法变成“黑箱”
很多企业把算法当成机密，对外不说原理，对内也不解释逻辑。可一旦出问题，比如系统总不给某个地区的人发优惠券，用户一投诉，你拿不出依据，监管查起来就是个大麻烦。其实，关键不是公开全部代码，而是得能说清楚：算法依据哪些数据、做了什么判断、有没有人为审核机制。
比如某招聘平台用算法筛简历，结果发现男性候选人通过率明显高于女性。事后排查才发现，训练数据用了过去十年的录用记录，而历史数据本身就存在性别偏差。这种隐性歧视，光靠技术团队很难察觉，得有法务和HR一起参与评估。
用户知情权不是摆设
《个人信息保护法》明确要求，自动化决策要保障用户的知情权和拒绝权。简单说，你用算法决定给谁推什么广告、给谁涨价，就得让人知道，并且能一键关闭。
现实中，有些APP把“关闭个性化推荐”藏在五层菜单后面，字体小得看不清。这看似合规，实则糊弄人。真正合规的做法是在设置首页就放个醒目的开关，操作简单，说明清楚。别等到被通报了才改。
数据来源必须干净
算法再聪明，喂给它的数据要是来路不明，结果肯定出问题。比如用爬虫抓来的用户聊天记录训练客服机器人，或者从第三方买来未经同意的手机号做营销预测，都是高风险操作。
有个零售企业曾用附近商圈的人流热力图优化门店排班，后来发现数据来自某款违规收集位置信息的App，最后被连带处罚。所以，每一份输入算法的数据，都得能追溯到合法授权源头。
定期“体检”比出事再补强
算法不是上线就完事了。市场在变，用户行为在变，模型也会慢慢“跑偏”。建议每季度做一次合规评估，看看有没有产生新的歧视倾向，或者超出最初设定的使用范围。
可以建个简单的检查清单：是否仍符合原始授权用途？输出结果是否有明显群体差异？有没有新增高风险场景？这些不需要每次都请大团队，但得形成固定流程。
留痕和日志别省事
系统每天跑上百万次决策，不可能每一笔都审。但关键节点的操作记录必须保留，尤其是涉及用户权益变动的部分，比如贷款审批拒绝、账号限权等。
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<reviewer>system</reviewer>
</log>像这样的结构化日志，既方便内部排查，也能在应对调查时快速响应。
说到底，合规不是拖累效率的包袱，而是让算法长期稳定运行的保险。企业不该想着怎么绕开规则，而是要把合规嵌入到设计和运营的每一个环节里。毕竟，谁也不想辛辛苦苦搭的系统，最后因为一个小漏洞全盘翻车。