适用场景
面向所有利用数据、算法或平台模式开展业务的出海企业，尤其是在拓展海外市场、进行并购或面临当地反垄断调查的阶段需要重点关注。
核心要点
1. 算法合谋成为新型垄断风险
利用算法与竞争对手协同定价或划分市场，即使没有明确协议，也可能被认定为横向垄断协议。出海企业需警惕其定价或匹配算法无意中导致与竞争对手行为一致的风险。
2. 数据资产纳入市场力量评估
在平台经济领域，判断企业是否具有市场支配地位时，“数据资产数量”已成为计算市场份额的新关键指标。企业掌握和处理数据的能力，直接关系到其市场力量的认定。
3. 技术与算法是认定支配地位的重要因素
除了财力，企业掌握的算法、关键技术等“技术条件”已成为司法实践中认定互联网平台市场支配地位的核心考量因素。技术优势可能带来市场支配力风险。
4. 拒绝开放接口可能构成垄断行为
在平台经济中，无正当理由拒绝与其他经营者进行系统、数据或服务的兼容、互操作，可能被认定为滥用市场支配地位的“拒绝交易”行为，面临法律风险。
5. 厘清不同法律下的平台责任
平台企业在海外可能同时面临反垄断法、电子商务法等多重规制。需明确不同法律下（如市场支配地位与相对优势地位）的行为边界与责任差异，避免适用错误。
实务建议
- 立即开展数据资产盘点与分类，评估自身数据规模在市场中的位置。
- 审查核心算法（如定价、搜索排名、匹配算法）的逻辑，评估其是否可能产生协同或排他效果。
- 在设计平台规则时，避免设置不合理的兼容或接口开放限制，保留正当理由的证据。
- 建立反垄断合规内部审查机制，特别是在推出新的算法模型或数据合作项目前进行风险评估。
- 关注业务所在国关于算法透明、数据可携性等相关法规，提前规划技术架构。
风险提示
- 误区：认为只有达成书面协议才构成垄断。现实：算法导致的协同效应同样可能被追责。
- 误区：认为免费服务不涉及市场份额问题。现实：用户数据、活跃度等已成为衡量市场力量的关键。
- 注意事项：在并购交易中，数据资产的集中度已成为反垄断审查的新重点，需提前进行经营者集中申报评估。
- 注意事项：不要将《电子商务法》中针对平台内经营者的规则与反垄断法规则混淆，两者规制对象和法律后果不同。