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三明市(泰宁县、永安市、大田县、宁化县、沙县区、建宁县、将乐县、清流县、三元区、尤溪县、明溪县)

张家界市(桑植县、武陵源区、永定区、慈利县)

安阳市(北关区、林州市、文峰区、汤阴县、殷都区、龙安区、内黄县、滑县、安阳县)

攀枝花市(盐边县、东区、仁和区、西区、米易县)  长沙市(望城区、宁乡市、芙蓉区、长沙县、雨花区、岳麓区、浏阳市、开福区、天心区)

四平市(梨树县、铁西区、双辽市、铁东区、伊通满族自治县)

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、都兰县、德令哈市、乌兰县、茫崖市、天峻县)

佳木斯市(抚远市、桦川县、富锦市、同江市、前进区、向阳区、汤原县、郊区、东风区、桦南县)

曲靖市(马龙区、会泽县、师宗县、富源县、沾益区、麒麟区、陆良县、罗平县、宣威市)  舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)

铁岭市(调兵山市、铁岭县、西丰县、银州区、开原市、昌图县、清河区)

临沧市(双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县、云县、镇康县、临翔区、沧源佤族自治县、永德县、凤庆县)

漯河市(郾城区、源汇区、召陵区、舞阳县、临颍县)

通辽市(扎鲁特旗、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、库伦旗、霍林郭勒市、奈曼旗、开鲁县)

文山壮族苗族自治州(砚山县、丘北县、马关县、西畴县、文山市、麻栗坡县、广南县、富宁县)

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

廊坊市(文安县、永清县、三河市、香河县、广阳区、大厂回族自治县、安次区、大城县、霸州市、固安县)

宣城市(郎溪县、宁国市、广德市、绩溪县、宣州区、泾县、旌德县)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、阿拉山口市、博乐市)

漳州市(长泰区、芗城区、云霄县、漳浦县、华安县、龙海区、南靖县、平和县、东山县、龙文区、诏安县)

保定市(易县、容城县、定兴县、竞秀区、博野县、阜平县、曲阳县、唐县、涞源县、安新县、顺平县、涞水县、莲池区、满城区、高碑店市、定州市、安国市、蠡县、雄县、徐水区、涿州市、高阳县、望都县、清苑区)

昌吉回族自治州(吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、奇台县、玛纳斯县、阜康市、昌吉市、呼图壁县)

抚顺市(东洲区、新抚区、新宾满族自治县、望花区、抚顺县、顺城区、清原满族自治县)

永州市(江永县、祁阳市、江华瑶族自治县、零陵区、蓝山县、东安县、双牌县、冷水滩区、宁远县、新田县、道县)

湖州市(南浔区、长兴县、安吉县、德清县、吴兴区)

上饶市(铅山县、万年县、广丰区、信州区、弋阳县、婺源县、横峰县、广信区、德兴市、鄱阳县、余干县、玉山县)

定西市(陇西县、临洮县、岷县、漳县、通渭县、安定区、渭源县)

仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)

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

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

湘西土家族苗族自治州(保靖县、永顺县、凤凰县、龙山县、花垣县、古丈县、吉首市、泸溪县)

昌都市(贡觉县、边坝县、洛隆县、八宿县、丁青县、左贡县、察雅县、类乌齐县、卡若区、江达县、芒康县)  丽江市(古城区、永胜县、宁蒗彝族自治县、华坪县、玉龙纳西族自治县)

黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县)

南平市(浦城县、政和县、武夷山市、光泽县、邵武市、延平区、建阳区、顺昌县、松溪县、建瓯市)

通化市(集安市、柳河县、二道江区、通化县、辉南县、梅河口市、东昌区)龙岩市(长汀县、漳平市、连城县、上杭县、武平县、永定区、新罗区)

无锡市(滨湖区、江阴市、新吴区、宜兴市、惠山区、锡山区、梁溪区)  黄冈市(武穴市、红安县、团风县、麻城市、蕲春县、黄梅县、罗田县、浠水县、黄州区、英山县)

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

怀化市(靖州苗族侗族自治县、洪江市、新晃侗族自治县、溆浦县、中方县、会同县、辰溪县、鹤城区、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县、沅陵县)

吕梁市(石楼县、方山县、离石区、岚县、临县、交口县、交城县、兴县、柳林县、文水县、中阳县、汾阳市、孝义市)潍坊市(坊子区、高密市、寒亭区、寿光市、安丘市、昌乐县、奎文区、诸城市、潍城区、青州市、临朐县、昌邑市)

阜阳市(颍泉区、临泉县、颍东区、太和县、界首市、颍州区、阜南县、颍上县)

北海市(银海区、铁山港区、海城区、合浦县)

巴中市(平昌县、通江县、南江县、巴州区、恩阳区)

赤峰市(巴林左旗、红山区、翁牛特旗、喀喇沁旗、松山区、敖汉旗、宁城县、克什克腾旗、阿鲁科尔沁旗、林西县、巴林右旗、元宝山区)

蚌埠市(禹会区、怀远县、固镇县、蚌山区、淮上区、龙子湖区、五河县)

长治市(武乡县、沁县、潞州区、沁源县、潞城区、壶关县、襄垣县、上党区、黎城县、屯留区、平顺县、长子县)

晋中市(榆次区、榆社县、太谷区、和顺县、介休市、平遥县、祁县、寿阳县、左权县、昔阳县、灵石县)

庆阳市(合水县、庆城县、环县、宁县、华池县、正宁县、镇原县、西峰区)

香港特别行政区

成都市(郫都区、蒲江县、都江堰市、邛崃市、温江区、双流区、大邑县、彭州市、新津区、崇州市、武侯区、锦江区、新都区、简阳市、青白江区、金堂县、成华区、青羊区、金牛区、龙泉驿区)

衢州市(开化县、衢江区、常山县、江山市、柯城区、龙游县)

朔州市(朔城区、怀仁市、山阴县、应县、平鲁区、右玉县)

盐城市(射阳县、亭湖区、阜宁县、东台市、滨海县、盐都区、响水县、大丰区、建湖县)

晋城市(高平市、沁水县、陵川县、泽州县、阳城县、城区)

邢台市(广宗县、宁晋县、任泽区、临西县、沙河市、巨鹿县、南和区、临城县、清河县、新河县、信都区、柏乡县、襄都区、隆尧县、内丘县、南宫市、威县、平乡县)

广州市(越秀区、花都区、荔湾区、增城区、天河区、海珠区、白云区、南沙区、从化区、番禺区、黄埔区)

　　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。