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

莆田市(秀屿区、荔城区、仙游县、城厢区、涵江区)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

平顶山市(卫东区、叶县、石龙区、汝州市、鲁山县、宝丰县、新华区、湛河区、舞钢市、郏县)  大理白族自治州(鹤庆县、弥渡县、巍山彝族回族自治县、永平县、云龙县、宾川县、洱源县、剑川县、漾濞彝族自治县、大理市、南涧彝族自治县、祥云县)

大连市(甘井子区、沙河口区、金州区、中山区、长海县、瓦房店市、西岗区、庄河市、旅顺口区、普兰店区)

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

昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、阜康市、玛纳斯县、奇台县、昌吉市、呼图壁县)福州市(台江区、福清市、平潭县、永泰县、闽侯县、长乐区、马尾区、罗源县、鼓楼区、仓山区、连江县、晋安区、闽清县)

鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、达拉特旗、乌审旗、杭锦旗、东胜区、康巴什区、鄂托克旗、准格尔旗、鄂托克前旗)  凉山彝族自治州(宁南县、会理市、会东县、越西县、西昌市、德昌县、喜德县、金阳县、普格县、冕宁县、昭觉县、盐源县、甘洛县、木里藏族自治县、布拖县、雷波县、美姑县)

镇江市(扬中市、句容市、丹徒区、京口区、丹阳市、润州区)

清远市(清城区、连山壮族瑶族自治县、清新区、连州市、佛冈县、阳山县、英德市、连南瑶族自治县)

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

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

齐齐哈尔市(建华区、梅里斯达斡尔族区、昂昂溪区、克山县、甘南县、拜泉县、依安县、龙江县、克东县、富裕县、铁锋区、讷河市、碾子山区、富拉尔基区、龙沙区、泰来县)

钦州市(钦北区、浦北县、灵山县、钦南区)

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

蚌埠市(五河县、蚌山区、固镇县、怀远县、淮上区、禹会区、龙子湖区)

防城港市(东兴市、港口区、防城区、上思县)

漯河市(临颍县、召陵区、源汇区、舞阳县、郾城区)

新余市(渝水区、分宜县)

铜陵市(义安区、枞阳县、郊区、铜官区)

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

酒泉市(金塔县、肃北蒙古族自治县、敦煌市、玉门市、阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、肃州区)

渭南市(潼关县、澄城县、白水县、华阴市、临渭区、韩城市、华州区、大荔县、蒲城县、富平县、合阳县)

张家口市(涿鹿县、沽源县、尚义县、下花园区、赤城县、张北县、万全区、桥西区、怀来县、桥东区、怀安县、阳原县、康保县、蔚县、宣化区、崇礼区)

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

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

巴中市(巴州区、通江县、南江县、平昌县、恩阳区)

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咸阳市(彬州市、旬邑县、武功县、泾阳县、兴平市、淳化县、秦都区、礼泉县、永寿县、杨陵区、乾县、三原县、长武县、渭城区)

宣城市(郎溪县、泾县、旌德县、绩溪县、宣州区、宁国市、广德市)

云浮市(云安区、郁南县、云城区、罗定市、新兴县)

昆明市(禄劝彝族苗族自治县、安宁市、盘龙区、西山区、石林彝族自治县、寻甸回族彝族自治县、晋宁区、东川区、宜良县、呈贡区、嵩明县、富民县、官渡区、五华区)  百色市(那坡县、隆林各族自治县、德保县、田东县、西林县、平果市、田阳区、右江区、田林县、乐业县、靖西市、凌云县)

马鞍山市(当涂县、含山县、雨山区、博望区、和县、花山区)

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

阿里地区(噶尔县、札达县、措勤县、改则县、革吉县、日土县、普兰县)吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

揭阳市(榕城区、普宁市、揭东区、惠来县、揭西县)  滁州市(明光市、凤阳县、南谯区、天长市、全椒县、琅琊区、来安县、定远县)

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

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

通辽市(科尔沁区、奈曼旗、科尔沁左翼中旗、霍林郭勒市、扎鲁特旗、库伦旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县)怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县)

扬州市(广陵区、仪征市、邗江区、江都区、宝应县、高邮市)

泰安市(泰山区、东平县、肥城市、新泰市、岱岳区、宁阳县)

绥化市(明水县、海伦市、望奎县、北林区、青冈县、安达市、庆安县、绥棱县、肇东市、兰西县)

江门市(蓬江区、江海区、恩平市、鹤山市、新会区、开平市、台山市)

内江市(资中县、东兴区、威远县、市中区、隆昌市)

陇南市(成县、礼县、西和县、宕昌县、武都区、康县、文县、徽县、两当县)

汕尾市(海丰县、陆河县、城区、陆丰市)

和田地区(和田县、于田县、策勒县、和田市、民丰县、墨玉县、洛浦县、皮山县)

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

常州市(钟楼区、金坛区、新北区、溧阳市、天宁区、武进区)

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

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

营口市(老边区、鲅鱼圈区、西市区、盖州市、大石桥市、站前区)

舟山市(普陀区、嵊泗县、岱山县、定海区)

眉山市(青神县、丹棱县、仁寿县、彭山区、东坡区、洪雅县)

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、乌兰县、格尔木市、德令哈市、都兰县、天峻县)

　　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。