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绵阳市(涪城区、盐亭县、游仙区、江油市、平武县、三台县、北川羌族自治县、梓潼县、安州区)

宜昌市(猇亭区、点军区、枝江市、西陵区、宜都市、兴山县、远安县、长阳土家族自治县、秭归县、五峰土家族自治县、夷陵区、伍家岗区、当阳市)

太原市(阳曲县、尖草坪区、清徐县、万柏林区、古交市、娄烦县、迎泽区、杏花岭区、晋源区、小店区)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)  黄石市(阳新县、铁山区、大冶市、黄石港区、西塞山区、下陆区)

株洲市(渌口区、醴陵市、芦淞区、攸县、石峰区、天元区、炎陵县、茶陵县、荷塘区)

湛江市(廉江市、坡头区、徐闻县、霞山区、吴川市、遂溪县、麻章区、雷州市、赤坎区)

辽阳市(白塔区、弓长岭区、灯塔市、宏伟区、太子河区、辽阳县、文圣区)三门峡市(渑池县、湖滨区、卢氏县、义马市、陕州区、灵宝市)

海南藏族自治州(同德县、贵德县、贵南县、共和县、兴海县)  渭南市(临渭区、合阳县、华州区、大荔县、富平县、白水县、韩城市、澄城县、华阴市、潼关县、蒲城县)

黔西南布依族苗族自治州(册亨县、普安县、晴隆县、兴义市、兴仁市、贞丰县、望谟县、安龙县)

福州市(平潭县、晋安区、闽清县、马尾区、台江区、仓山区、福清市、鼓楼区、长乐区、闽侯县、连江县、罗源县、永泰县)

新疆维吾尔自治区

娄底市(涟源市、新化县、娄星区、双峰县、冷水江市)

克拉玛依市(白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区、独山子区)

肇庆市(鼎湖区、德庆县、端州区、封开县、四会市、怀集县、广宁县、高要区)

达州市(渠县、开江县、通川区、大竹县、达川区、宣汉县、万源市)

黑河市(逊克县、北安市、五大连池市、嫩江市、爱辉区、孙吴县)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

柳州市(城中区、融水苗族自治县、柳北区、鹿寨县、柳城县、融安县、柳南区、鱼峰区、三江侗族自治县、柳江区)

绍兴市(上虞区、嵊州市、越城区、柯桥区、新昌县、诸暨市)

乐山市(犍为县、沐川县、五通桥区、金口河区、井研县、市中区、峨眉山市、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、夹江县、沙湾区)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

蚌埠市(淮上区、龙子湖区、固镇县、禹会区、蚌山区、怀远县、五河县)

儋州市

宿州市(灵璧县、埇桥区、砀山县、泗县、萧县)

开封市(鼓楼区、通许县、禹王台区、顺河回族区、龙亭区、兰考县、杞县、祥符区、尉氏县)

吕梁市(兴县、中阳县、文水县、方山县、临县、柳林县、离石区、交城县、交口县、孝义市、石楼县、汾阳市、岚县)

拉萨市(墨竹工卡县、林周县、达孜区、当雄县、城关区、曲水县、尼木县、堆龙德庆区)

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昆明市(盘龙区、东川区、安宁市、西山区、富民县、寻甸回族彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、宜良县、呈贡区、嵩明县、官渡区、晋宁区、石林彝族自治县、五华区)

益阳市(赫山区、桃江县、南县、资阳区、沅江市、安化县)

阿克苏地区(沙雅县、新和县、乌什县、柯坪县、温宿县、阿克苏市、阿瓦提县、拜城县、库车市)

锡林郭勒盟(二连浩特市、苏尼特左旗、多伦县、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、阿巴嘎旗、镶黄旗、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、正镶白旗、正蓝旗)  安阳市(滑县、北关区、汤阴县、殷都区、内黄县、安阳县、林州市、文峰区、龙安区)

济南市(商河县、章丘区、槐荫区、济阳区、市中区、钢城区、莱芜区、天桥区、长清区、历城区、历下区、平阴县)

毕节市(赫章县、七星关区、大方县、金沙县、织金县、黔西市、纳雍县、威宁彝族回族苗族自治县)

威海市(荣成市、环翠区、文登区、乳山市)巴彦淖尔市(杭锦后旗、乌拉特后旗、乌拉特中旗、磴口县、乌拉特前旗、临河区、五原县)

许昌市(襄城县、魏都区、长葛市、建安区、鄢陵县、禹州市)  常州市(溧阳市、金坛区、武进区、新北区、钟楼区、天宁区)

揭阳市(揭西县、惠来县、揭东区、榕城区、普宁市)

沈阳市(于洪区、皇姑区、浑南区、法库县、和平区、大东区、沈河区、铁西区、苏家屯区、康平县、辽中区、沈北新区、新民市)

芜湖市(镜湖区、南陵县、湾沚区、繁昌区、弋江区、鸠江区、无为市)延安市(子长市、延川县、安塞区、富县、宝塔区、志丹县、延长县、宜川县、洛川县、黄陵县、吴起县、黄龙县、甘泉县)

西宁市(城西区、大通回族土族自治县、城中区、城北区、城东区、湟中区、湟源县)

泰州市(靖江市、泰兴市、海陵区、兴化市、姜堰区、高港区)

和田地区(洛浦县、于田县、皮山县、和田市、和田县、民丰县、策勒县、墨玉县)

葫芦岛市(南票区、龙港区、建昌县、连山区、兴城市、绥中县)

曲靖市(会泽县、宣威市、罗平县、沾益区、师宗县、陆良县、富源县、麒麟区、马龙区)

河池市(环江毛南族自治县、南丹县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、凤山县、宜州区、金城江区、罗城仫佬族自治县、东兰县、巴马瑶族自治县、天峨县)

呼和浩特市(土默特左旗、玉泉区、武川县、和林格尔县、清水河县、赛罕区、新城区、托克托县、回民区)

恩施土家族苗族自治州(巴东县、利川市、恩施市、宣恩县、来凤县、咸丰县、建始县、鹤峰县)

广元市(苍溪县、旺苍县、青川县、剑阁县、利州区、朝天区、昭化区)

济宁市(兖州区、金乡县、泗水县、任城区、鱼台县、曲阜市、汶上县、嘉祥县、微山县、梁山县、邹城市)

宁波市(象山县、宁海县、奉化区、海曙区、北仑区、镇海区、鄞州区、江北区、慈溪市、余姚市)

榆林市(子洲县、榆阳区、定边县、佳县、吴堡县、绥德县、靖边县、横山区、清涧县、府谷县、神木市、米脂县)

庆阳市(华池县、环县、西峰区、镇原县、庆城县、正宁县、合水县、宁县)

南充市(仪陇县、阆中市、顺庆区、西充县、蓬安县、嘉陵区、高坪区、营山县、南部县)

莆田市(秀屿区、仙游县、荔城区、城厢区、涵江区)

秦皇岛市(海港区、卢龙县、北戴河区、青龙满族自治县、昌黎县、山海关区、抚宁区)

　　中国货币市场

　　人工智能在我国支付领域得到广泛应用，相应地对我国央行的履职能力产生一定的影响。文章从支付视角详细分析人工智能给我国央行带来的机遇与挑战，并提出应对策略。

　　近年来，凭借强大的数据处理能力和自我学习能力，人工智能在我国支付领域得到广泛应用，影响力不断扩大。它不仅重塑了支付行业，相应地提升了我国央行监管洗钱欺诈、分析经济金融形势、制定货币政策和监测金融风险的能力，还带来新的问题。对于人工智能技术而言，我国央行不仅是监管者，还是使用者。因此，我国央行既要抓住机遇，又要迎接挑战，驾驭人工智能向善履行好职责。

　　一、支付视角下人工智能带给我国央行的机遇

　　（一）有助于提升支付数据获得水平

　　人工智能在支付领域广泛应用后，进一步简化了支付流程，提高了支付效率，提升了支付体验，为个人带来智能化、个性化的支付服务，促使更多的人使用非现金支付。支付是一种经济活动，它将消费者、商家、企业、金融机构连接起来。商家和企业及时分析收集到的销售情况，有助于商家精准营销及企业开发出符合消费者需求的新产品。金融机构利用客户数据对其画像，精准营销理财产品和贷款。这些微观经济活动都是依靠支付完成，相应地在金融机构生成了支付数据，最终使我国央行获得整个社会的、以市场需求为中心的支付数据。

　　（二）有助于提升洗钱欺诈监管水平

　　当前我国金融机构普遍运用机器学习、知识图谱等人工智能技术完善支付业务监控模型，对海量支付数据进行实时监测、智能分析和及时预警，实现对可疑交易和欺诈行为进行精准化识别、自动化拦截和智能化处置，极大地提升了对洗钱、欺诈等犯罪行为防范的及时性和准确性，有力地打击了洗钱、支付欺诈等违法违规行为，提高了洗钱、支付欺诈监管工作水平，同时还能为我国央行提供反映真实经济活动的支付数据。

　　（三）有助于提升经济金融分析水平

　　我国央行传统的经济金融分析主要依靠少量、静态、单一的统计数据开展，存在一定的局限性。人工智能广泛应用于支付领域后，我国央行能够获得更为全面的、反映市场需求和真实经济活动的支付数据，为经济金融分析及时提供了海量、动态、多样的数据资源。这些海量的支付数据关系复杂，结构各异，个人无法处理。但是借助机器学习模型，充分发挥其高效安全处理数据和强大学习能力的优势，对海量支付数据进行智能关联和深入分析，挖掘出其中的关联关系，可使我国央行能够及时准确捕捉到经济金融运行的变化趋势，前瞻性做好经济金融形势的预研预判，为宏观调控决策提供更加高效、更加精准的信息支持。特别是，我国央行可以运用大模型对特定事件进行推演，分析其产生原因、影响因素和最终结果，从而进行提前预判和评估，以便快速出台政策应对。

　　（四）有助于提升货币政策制定水平

　　长期以来，为促进经济高质量发展，我国央行一直寻求最优的货币政策组合，但受到多种因素的制约。现在，人工智能凭借其强大的数据处理能力和自我学习能力，为实现这一目标提供了巨大助力。我国央行运用人工智能高效数据处理能力对海量支付数据进行挖掘分析，了解各个行业、地区的发展状况和资金需求情况，然后进行政策模拟，筛选出最优的货币政策组合，引导金融机构加大对重大战略、重点领域和薄弱环节的信贷支持力度，促进实体经济高质量发展。不仅如此，我国央行还能通过对支付数据分析，及时获得货币政策执行后的情况，快速作出反应，主动进行微调。

　　（五）有助于提升金融风险监测水平

　　传统的金融风险监测办法主要是金融机构每月向央行报送报表，人工根据监测指标进行分析判断，存在一定的时间滞后性，难以及时发现金融风险，容易错失防范金融风险的最佳时机。特别是在当前全球金融一体化的时代，金融风险的联动性更强，传播速度更快，这种传统办法难以满足快速、准确监测金融风险的要求。人工智能的应用给监测金融风险带来了机会，通过机器学习等人工智能技术，实时监测金融体系运行情况，对海量支付数据进行实时分析，不仅能迅速找出潜在的金融风险，还能及时发现金融风险的形成原因、传播途径，提高对金融风险的精准识别能力和应对速度，帮助我国央行对金融风险做到早识别、早预警、早处置，提高对系统性金融风险的防范能力，更好地维护金融稳定。

　　二、支付视角下人工智能带给我国央行的挑战

　　（一）缺乏人工智能应用法律规范

　　我国央行是支付行业的监管者，人工智能在支付领域的应用必须接受其监管，使之规范发展。目前我国没有出台专门的《人工智能法》，更没有制定规范人工智能在支付领域应用的法律规定。现有的规范人工智能的法律规定是2023年7月13日网信办等7部委联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，但它只是部门规章，效力等级较低，规范力度有限，针对性不强。这种现状使央行在履行支付监管职责时面临无法可依问题，且难以解决。问题主要有：一是没有建立人工智能在支付领域应用的市场准入和退出机制。二是没有建立对人工智能在支付领域应用的算法和模型的合规性、安全性、有效性进行持续评估的制度。三是当前人工智能在支付领域很多场景得到广泛应用，每种服务在功能、安全等方面存在较大差异，一旦发生问题，责任主体难以界定，后续处理难度比较大，成本比较高。四是人工智能的算法和模型十分复杂，普遍存在黑箱问题，其决策过程不透明，输出结果较难解释，不容易被外界理解。如果出现偏差，容易影响使用者准确作出决策。

　　（二）削弱数量型货币政策调控的有效性

　　由于人工智能的辅助，越来越多的人选择使用非现金支付，导致现金被进一步替代，降低了现金漏损率，提高了货币流通速度，放大了货币乘数。同时，消费者可以通过移动支付快速实现活期存款、货币型基金等不同金融资产之间的相互转换，而且转换成本为零，这提高了消费者货币需求对利率变动的敏感程度，在目前低利率时代使得不同层次货币供应量之间的边界更为模糊，基础货币的结构发生改变。这些变化进一步导致货币供给量的可测性、可控性下降。基础货币、货币供应量分别是现阶段我国货币政策的中介目标、操作目标，可测性、可控性是它们有效发挥作用的基本标准。人工智能的应用在一定程度上减弱了我国央行调控货币供应量的能力，使得传统的数量型货币政策传导效果受到干扰，有效性被削弱，增加了我国央行运用货币政策工具调控的难度。

　　（三）容易引发更多的金融风险

　　目前人工智能在支付领域多个场景获得广泛应用，使支付变得更加高效、智能，在已有的支付业务风险外，还可能带来新的金融风险。主要表现为：一是大多数人工智能模型由少数实力强大的金融科技公司开发提供，这导致金融机构在使用或改编这些公司开发的模型时，对金融科技公司过于依赖，加剧了集中度风险。二是大部分金融机构使用的模型相同或相近，大概率会使用相同的算法，将会加剧羊群效应，进一步放大市场波动，容易引发系统性金融风险，不利于金融稳定和宏观审慎管理。三是人工智能的训练和使用需要用到大量支付数据，因此做好支付数据的收集、存储和使用是人工智能技术成功应用的前提。当前部分金融机构收集、存储、处理支付数据存在不规范的问题，再加上安全防范意识不足，缺乏有效的技术保护手段，一旦遭受不法分子的恶意攻击，就会造成支付数据和个人隐私泄露。

　　（四）增加复合型人才培养难度

　　当前人工智能技术发展迅速，在金融领域得到广泛的应用。因此，不论是作为监管者，还是作为使用者，我国央行支付结算、调查统计、货币政策、金融稳定等部门员工不仅要精通本部门业务，还要与时俱进熟悉人工智能技术，这对员工的素质提出更高的要求。目前的现状是既熟悉业务、又懂人工智能的复合型人才不多。如何在提升现有人力知识技能水平的同时吸引高级人工智能人才加入，给我国央行人才队伍建设带来了挑战。

　　三、我国央行的应对建议

　　（一）不断健全法律规定体系

　　一是尽快出台《人工智能法》。既要借鉴欧盟制订《人工智能法案》的成功经验，不生搬硬套，又要充分考虑我国人工智能产业发展的实际情况，做到安全与发展并重、监管与创新并重，为人工智能规范发展提供坚实的法律保障。二是我国央行要相应地根据《人工智能法》和支行行业的实际情况制定配套的管理办法，从而安全稳妥有序地推进人工智能在支付领域的广泛应用。例如要建立人工智能在支付行业应用的市场准入和退出机制；要求金融机构对算法和模型的合规性、安全性、有效性进行持续评估，发现问题及时解决；要求建立人工智能应用时出现问题的后续处理程序、责任划分和资金补偿机制，确保消费者权益不受侵犯；要求提升人工智能应用的透明度，提高生成内容的可靠性和准确性，等等。

　　（二）持续推进货币政策转型

　　人工智能的辅助使非现金支付得到更加广泛的使用，削弱了数量型货币政策工具的使用效果，提高了消费者货币需求对利率变动的敏感程度，为我国货币政策工具选择从数量型转向价格型提供了契机。国际经验表明，当前各国货币政策框架逐步淡化数量目标，已经取消了部分数量指标，转而以价格调控为主。因此我国央行在选择和制定货币政策时，要根据经济金融运行情况逐步淡化数量型货币政策工具的使用，更加注重对利率等价格型货币政策工具的运用力度和频率，充分发挥其调节配置金融资源的作用，促进实体经济高质量发展。

　　（三）大力加强金融风险防范

　　一是我国央行在鼓励人工智能在支付领域积极应用的同时，要正确对待人工智能应用过程中带来的错综复杂的金融风险，不断健全金融风险监测、评估、预警和处置体系，精准有效预判、评估、防控金融风险，防止其扩大为系统性金融风险。二是我国央行要按照“相同风险、相同监管”原则，根据金融科技公司的运营情况、风险管理水平，将其与银行同等对待以进行监管，防范集中度风险。三是我国央行督促金融机构要按照《个人信息保护法》《数据安全法》规范支付数据收集、存储、使用等环节的安全标准，实现支付数据全生命周期统一管理，保障支付数据的质量。要不断完善支付数据安全管理制度，把安全管理责任落实到人。要采取分类分级防护、访问权限控制、敏感信息脱敏处理等安全措施，积极做好支付数据的安全保护工作，避免支付数据的丢失、篡改或泄露。

　　（四）抓紧培养复合型人才

　　一是当前我国知名高校已经开设人工智能专业，我国央行可与其合作，对员工进行系统培训，使他们成为既精通金融业务、又熟悉人工智能技术的高素质复合型人才。二是持续开展岗位培训，邀请人工智能知名专家为员工授课，让员工了解人工智能前沿动向，提高使用技能，以便他们能够自如地适应人工智能技术的快速发展、更好地履行职责。三是我国央行要制定有吸引力的职业发展规划并营造良好的工作环境，为员工提供成长机会，从而留住现有人才，进而吸引顶尖人才加入。