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

防城港市(防城区、上思县、港口区、东兴市)

克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区)

苏州市(太仓市、吴中区、虎丘区、相城区、张家港市、昆山市、常熟市、姑苏区、吴江区)  张掖市(山丹县、民乐县、肃南裕固族自治县、临泽县、高台县、甘州区)

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

宿迁市(宿豫区、沭阳县、宿城区、泗阳县、泗洪县)

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

株洲市(茶陵县、芦淞区、天元区、石峰区、渌口区、荷塘区、攸县、炎陵县、醴陵市)  玉树藏族自治州(囊谦县、曲麻莱县、玉树市、称多县、治多县、杂多县)

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

运城市(永济市、河津市、垣曲县、绛县、临猗县、闻喜县、稷山县、夏县、平陆县、新绛县、芮城县、盐湖区、万荣县)

濮阳市(范县、南乐县、清丰县、台前县、华龙区、濮阳县)

衢州市(柯城区、龙游县、衢江区、常山县、江山市、开化县)

汕尾市(海丰县、陆河县、陆丰市、城区)

鹤岗市(东山区、南山区、向阳区、绥滨县、兴山区、兴安区、工农区、萝北县)

阳泉市(城区、矿区、平定县、盂县、郊区)

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

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

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

亳州市(利辛县、蒙城县、谯城区、涡阳县)

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

河源市(紫金县、源城区、和平县、连平县、东源县、龙川县)

铁岭市(清河区、调兵山市、银州区、铁岭县、昌图县、西丰县、开原市)

澳门特别行政区

济源市

内蒙古自治区

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

辽源市(东丰县、西安区、龙山区、东辽县)

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楚雄彝族自治州(永仁县、武定县、禄丰市、双柏县、元谋县、姚安县、大姚县、南华县、牟定县、楚雄市)

嘉峪关市

厦门市(思明区、翔安区、集美区、湖里区、海沧区、同安区)

山南市(措美县、隆子县、浪卡子县、错那市、桑日县、扎囊县、加查县、贡嘎县、乃东区、洛扎县、曲松县、琼结县)  博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、温泉县、博乐市)

郑州市(荥阳市、新密市、巩义市、新郑市、登封市、金水区、管城回族区、中牟县、惠济区、二七区、上街区、中原区)

鹤壁市(浚县、淇县、山城区、鹤山区、淇滨区)

荆门市(东宝区、沙洋县、钟祥市、京山市、掇刀区)白城市(镇赉县、洮北区、通榆县、洮南市、大安市)

临沧市(耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县、临翔区、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、镇康县、凤庆县)  安阳市(北关区、文峰区、内黄县、殷都区、安阳县、林州市、龙安区、滑县、汤阴县)

衡阳市(衡东县、南岳区、雁峰区、石鼓区、祁东县、衡山县、衡南县、珠晖区、耒阳市、蒸湘区、常宁市、衡阳县)

贵港市(港北区、覃塘区、港南区、平南县、桂平市)

眉山市(丹棱县、青神县、彭山区、仁寿县、洪雅县、东坡区)芜湖市(弋江区、湾沚区、镜湖区、南陵县、无为市、繁昌区、鸠江区)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

德阳市(旌阳区、广汉市、什邡市、中江县、绵竹市、罗江区)

林芝市(察隅县、波密县、巴宜区、米林市、墨脱县、朗县、工布江达县)

六盘水市(盘州市、水城区、六枝特区、钟山区)

通化市(二道江区、辉南县、梅河口市、通化县、集安市、柳河县、东昌区)

石家庄市(无极县、栾城区、晋州市、正定县、灵寿县、深泽县、裕华区、新乐市、长安区、行唐县、平山县、辛集市、井陉矿区、赵县、桥西区、高邑县、井陉县、新华区、赞皇县、藁城区、鹿泉区、元氏县)

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

平顶山市(鲁山县、石龙区、叶县、汝州市、新华区、卫东区、湛河区、舞钢市、宝丰县、郏县)

孝感市(大悟县、孝南区、汉川市、云梦县、应城市、孝昌县、安陆市)

白山市(江源区、临江市、抚松县、长白朝鲜族自治县、靖宇县、浑江区)

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

日照市(东港区、五莲县、岚山区、莒县)

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

达州市(渠县、开江县、万源市、大竹县、达川区、通川区、宣汉县)

台州市(路桥区、温岭市、仙居县、临海市、玉环市、天台县、椒江区、黄岩区、三门县)

镇江市(丹徒区、句容市、扬中市、京口区、润州区、丹阳市)

　　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。