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苏州市(姑苏区、昆山市、张家港市、吴中区、虎丘区、太仓市、吴江区、常熟市、相城区)

新余市(渝水区、分宜县)

郴州市(嘉禾县、安仁县、资兴市、永兴县、桂阳县、桂东县、临武县、苏仙区、宜章县、汝城县、北湖区)

邵阳市(城步苗族自治县、邵东市、北塔区、洞口县、隆回县、大祥区、新宁县、绥宁县、新邵县、武冈市、双清区、邵阳县)  长春市(农安县、宽城区、南关区、双阳区、公主岭市、绿园区、朝阳区、二道区、德惠市、榆树市、九台区)

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

辽源市(龙山区、东丰县、东辽县、西安区)

淮安市(洪泽区、涟水县、淮安区、金湖县、清江浦区、淮阴区、盱眙县)

兴安盟(乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、突泉县)  南昌市(西湖区、红谷滩区、青山湖区、东湖区、安义县、青云谱区、新建区、进贤县、南昌县)

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

海东市(民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、平安区、乐都区、化隆回族自治县、互助土族自治县)

哈尔滨市(方正县、延寿县、道外区、宾县、通河县、巴彦县、依兰县、呼兰区、松北区、阿城区、平房区、双城区、香坊区、五常市、木兰县、道里区、南岗区、尚志市)

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

聊城市(冠县、临清市、东昌府区、阳谷县、茌平区、莘县、高唐县、东阿县)

江门市(台山市、恩平市、蓬江区、开平市、江海区、新会区、鹤山市)

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

扬州市(高邮市、江都区、广陵区、仪征市、邗江区、宝应县)

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

金昌市(永昌县、金川区)

晋城市(陵川县、高平市、泽州县、城区、阳城县、沁水县)

丹东市(东港市、振兴区、宽甸满族自治县、振安区、凤城市、元宝区)

衡水市(深州市、饶阳县、景县、冀州区、安平县、枣强县、故城县、阜城县、桃城区、武邑县、武强县)

东莞市

防城港市(港口区、东兴市、上思县、防城区)

陇南市(西和县、礼县、宕昌县、文县、成县、两当县、康县、徽县、武都区)

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

安康市(平利县、石泉县、汉滨区、镇坪县、汉阴县、紫阳县、白河县、岚皋县、旬阳市、宁陕县)

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

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喀什地区(喀什市、泽普县、麦盖提县、叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、英吉沙县、岳普湖县、伽师县、巴楚县、疏勒县、疏附县)

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

红河哈尼族彝族自治州(绿春县、蒙自市、河口瑶族自治县、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、石屏县、红河县、建水县、元阳县、弥勒市、泸西县、屏边苗族自治县)

昌吉回族自治州(吉木萨尔县、玛纳斯县、阜康市、呼图壁县、奇台县、昌吉市、木垒哈萨克自治县)  三亚市(天涯区、吉阳区、崖州区、海棠区)

佛山市(南海区、禅城区、顺德区、三水区、高明区)

景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)

白山市(靖宇县、长白朝鲜族自治县、抚松县、江源区、浑江区、临江市)衢州市(江山市、龙游县、常山县、柯城区、衢江区、开化县)

邯郸市(磁县、复兴区、武安市、广平县、涉县、邯山区、邱县、肥乡区、峰峰矿区、馆陶县、丛台区、魏县、临漳县、成安县、大名县、曲周县、永年区、鸡泽县)  黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、册亨县、兴义市、贞丰县、晴隆县、普安县、安龙县、望谟县)

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

荆门市(京山市、掇刀区、钟祥市、东宝区、沙洋县)

晋中市(介休市、寿阳县、左权县、榆次区、榆社县、灵石县、昔阳县、和顺县、平遥县、太谷区、祁县)和田地区(和田县、墨玉县、于田县、和田市、皮山县、民丰县、策勒县、洛浦县)

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

河源市(东源县、紫金县、龙川县、源城区、连平县、和平县)

南宁市(邕宁区、横州市、良庆区、江南区、上林县、青秀区、西乡塘区、隆安县、马山县、宾阳县、武鸣区、兴宁区)

昭通市(永善县、威信县、彝良县、巧家县、镇雄县、盐津县、绥江县、水富市、昭阳区、大关县、鲁甸县)

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

岳阳市(华容县、临湘市、君山区、岳阳楼区、平江县、汨罗市、岳阳县、云溪区、湘阴县)

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

普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、景东彝族自治县)

三门峡市(灵宝市、陕州区、湖滨区、卢氏县、渑池县、义马市)

马鞍山市(花山区、当涂县、雨山区、博望区、含山县、和县)

阿坝藏族羌族自治州(黑水县、茂县、松潘县、小金县、汶川县、九寨沟县、红原县、金川县、若尔盖县、阿坝县、马尔康市、理县、壤塘县)

内蒙古自治区

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

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

贵港市(平南县、港南区、桂平市、覃塘区、港北区)

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

　　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。