数字时代，开发利用数据正成为社会治理的核心。关于人的重要决定，如衣食住行、生老病死、就业失业、言论传播甚至司法审判，也越来越取决于不同场景中基于数据的运算结果。
恰当利用数据开发场景，至少可以发挥如下四点优势：一是推动市场环境更透明、信息更易于自由流动；二是降低搜寻成本；三是降低准入门槛；四是推动技术突破、效率提升，促进产品和服务创新并形成创新生态。
算法审计指收集有关算法在特定应用场景中使用时的表现数据，然后使用这些数据评估算法是否对人们的某些利益（或权利）产生了负面影响，从而评估算法本身好坏的过程。
算法审计可分为外部审计和内部审计两种。从外部审计角度看，监管部门推动算法审计至少可以有四方面作用：一是评估某些算法是否合法合规，如监管部门审计银行的放贷算法，以评估其是否确实能够在不增加不良率的情况下做好风控；二是评估算法是否符合经济社会运行规律，是否能避免“劣币驱逐良币”现象；三是评估算法供应商和买家的风控能力，通过算法审计评估相应企业面临的道德和声誉风险，以及在出现风险时的补救能力；四是为平台企业的利益相关方提升算法方面的信息透明度，帮助他们在投资、与平台打交道等方面做出知情选择。
从内部审计角度看，算法的评估和审计规划应作为企业或者组织发展规划的一部分。具体来说，内部审计部门需要评估组织内的数据和算法现状、由此产生的风险和挑战，以及重大的机遇和利益。算法内部审计流程可以包括项目实施前或实施后审查，以及容许算法内部审计人员参与治理和指导相关算法的设计和执行。算法内部审计的重点，可以包括数据是如何被运用的、算法的执行流程和技术控制等。
总体来看，算法审计为算法治理提供了新思路，其核心是通过恰当的治理机制设计，通过发展技术解决新技术带来的问题，尽量避免“一刀切”式监管。
