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娄底市(冷水江市、双峰县、娄星区、新化县、涟源市)

温州市(平阳县、洞头区、苍南县、龙湾区、鹿城区、文成县、瑞安市、瓯海区、龙港市、泰顺县、乐清市、永嘉县)

澳门特别行政区

河池市(天峨县、南丹县、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、宜州区、凤山县、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、金城江区、都安瑶族自治县、东兰县)  广安市(广安区、邻水县、岳池县、华蓥市、前锋区、武胜县)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

张家口市(怀安县、怀来县、桥西区、宣化区、崇礼区、蔚县、康保县、赤城县、沽源县、阳原县、下花园区、桥东区、张北县、尚义县、涿鹿县、万全区)天水市(秦安县、麦积区、甘谷县、武山县、张家川回族自治县、清水县、秦州区)

白山市(浑江区、靖宇县、长白朝鲜族自治县、江源区、临江市、抚松县)  来宾市(象州县、合山市、武宣县、金秀瑶族自治县、忻城县、兴宾区)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、天峻县、茫崖市、格尔木市、乌兰县、德令哈市)

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

咸宁市(通山县、崇阳县、赤壁市、嘉鱼县、咸安区、通城县)

丹东市(东港市、凤城市、宽甸满族自治县、振安区、振兴区、元宝区)

吉林市(龙潭区、桦甸市、船营区、昌邑区、丰满区、磐石市、舒兰市、蛟河市、永吉县)

营口市(盖州市、站前区、老边区、鲅鱼圈区、西市区、大石桥市)

肇庆市(四会市、德庆县、鼎湖区、端州区、广宁县、封开县、怀集县、高要区)

南京市(栖霞区、高淳区、雨花台区、江宁区、建邺区、浦口区、鼓楼区、玄武区、秦淮区、六合区、溧水区)

芜湖市(镜湖区、湾沚区、无为市、南陵县、鸠江区、弋江区、繁昌区)

汉中市(镇巴县、汉台区、城固县、宁强县、南郑区、勉县、洋县、西乡县、留坝县、略阳县、佛坪县)

塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、额敏县、塔城市、裕民县、托里县、沙湾市)

桂林市(阳朔县、平乐县、永福县、龙胜各族自治县、象山区、秀峰区、叠彩区、灵川县、资源县、雁山区、荔浦市、恭城瑶族自治县、临桂区、灌阳县、七星区、全州县、兴安县)

林芝市(巴宜区、察隅县、波密县、米林市、工布江达县、墨脱县、朗县)

延边朝鲜族自治州(安图县、龙井市、汪清县、珲春市、和龙市、敦化市、图们市、延吉市)

荆州市(监利市、石首市、公安县、松滋市、洪湖市、荆州区、沙市区、江陵县)

松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、乾安县、扶余市)

辽阳市(太子河区、辽阳县、文圣区、白塔区、灯塔市、宏伟区、弓长岭区)

镇江市(润州区、丹徒区、句容市、丹阳市、京口区、扬中市)

甘孜藏族自治州(理塘县、巴塘县、炉霍县、石渠县、色达县、白玉县、新龙县、康定市、德格县、雅江县、甘孜县、稻城县、泸定县、乡城县、九龙县、丹巴县、道孚县、得荣县)

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广西壮族自治区

嘉峪关市

朝阳市(双塔区、朝阳县、北票市、建平县、龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市)

锡林郭勒盟(苏尼特左旗、苏尼特右旗、正镶白旗、锡林浩特市、东乌珠穆沁旗、多伦县、正蓝旗、镶黄旗、阿巴嘎旗、二连浩特市、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗)  随州市(曾都区、广水市、随县)

黔东南苗族侗族自治州(凯里市、从江县、榕江县、三穗县、镇远县、黄平县、剑河县、雷山县、台江县、丹寨县、锦屏县、天柱县、麻江县、岑巩县、黎平县、施秉县)

雅安市(宝兴县、天全县、芦山县、石棉县、雨城区、荥经县、汉源县、名山区)

玉溪市(易门县、新平彝族傣族自治县、澄江市、峨山彝族自治县、通海县、华宁县、红塔区、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县)吴忠市(红寺堡区、利通区、盐池县、青铜峡市、同心县)

信阳市(浉河区、平桥区、潢川县、罗山县、淮滨县、固始县、光山县、息县、商城县、新县)  海口市(美兰区、秀英区、龙华区、琼山区)

绍兴市(柯桥区、上虞区、越城区、新昌县、嵊州市、诸暨市)

那曲市(巴青县、申扎县、嘉黎县、尼玛县、班戈县、比如县、索县、双湖县、聂荣县、安多县、色尼区)

克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、独山子区、克拉玛依区)宜春市(丰城市、靖安县、樟树市、上高县、万载县、奉新县、高安市、宜丰县、袁州区、铜鼓县)

邵阳市(城步苗族自治县、隆回县、大祥区、洞口县、邵东市、新邵县、新宁县、双清区、北塔区、邵阳县、武冈市、绥宁县)

忻州市(五寨县、神池县、忻府区、保德县、繁峙县、原平市、岢岚县、宁武县、代县、偏关县、静乐县、河曲县、五台县、定襄县)

宁德市(福鼎市、柘荣县、蕉城区、霞浦县、屏南县、古田县、寿宁县、周宁县、福安市)

双鸭山市(四方台区、宝山区、尖山区、岭东区、宝清县、友谊县、饶河县、集贤县)

黔南布依族苗族自治州(贵定县、平塘县、瓮安县、荔波县、龙里县、三都水族自治县、罗甸县、福泉市、长顺县、惠水县、独山县、都匀市)

三沙市(西沙区、南沙区)

泉州市(晋江市、南安市、惠安县、德化县、永春县、洛江区、石狮市、泉港区、丰泽区、鲤城区、金门县、安溪县)

伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、霍城县、伊宁县、巩留县、伊宁市、奎屯市、新源县、特克斯县、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县)

扬州市(邗江区、仪征市、江都区、高邮市、宝应县、广陵区)

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

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

资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)

宝鸡市(岐山县、渭滨区、金台区、扶风县、麟游县、凤县、凤翔区、太白县、陈仓区、陇县、眉县、千阳县)

阿勒泰地区(阿勒泰市、富蕴县、福海县、吉木乃县、青河县、哈巴河县、布尔津县)

黄冈市(黄州区、麻城市、团风县、浠水县、武穴市、红安县、罗田县、黄梅县、英山县、蕲春县)

山南市(曲松县、错那市、乃东区、加查县、贡嘎县、扎囊县、琼结县、桑日县、措美县、隆子县、浪卡子县、洛扎县)

　　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。