算法透明度（Algorithmic Transparency）是指算法系统的决策逻辑、数据输入、处理流程及输出结果能够被利益相关方理解、审查和解释的程度。这一概念强调算法运作不应成为「黑箱」，而需通过技术文档、可视化工具或开源代码等方式，使监管机构、终端用户及受算法决策影响的群体能够追溯决策依据。其核心价值在于保障算法公平性、可问责性及社会信任，尤其在金融、医疗、司法等关键领域的ESG实践中具有特殊意义。
在ESG产品开发中，算法透明度常通过「可解释AI」（XAI）技术实现，例如使用决策树替代深度神经网络以提升模型可读性，或在信贷评分系统中披露影响决策的关键变量权重。欧盟《人工智能法案》等监管框架已将其列为强制性要求，企业需在可持续发展报告中专项披露算法治理措施。当前挑战在于平衡透明度与商业机密保护，部分企业采用「分层披露」策略，向不同利益相关方提供差异化的信息颗粒度。