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南昌市(红谷滩区、东湖区、新建区、进贤县、南昌县、安义县、西湖区、青山湖区、青云谱区)
红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、绿春县、泸西县、石屏县、个旧市、河口瑶族自治县、建水县、开远市、元阳县、红河县、蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、弥勒市)
安阳市(殷都区、北关区、文峰区、林州市、龙安区、滑县、内黄县、安阳县、汤阴县)
桂林市(资源县、雁山区、阳朔县、七星区、兴安县、平乐县、全州县、永福县、临桂区、灵川县、龙胜各族自治县、秀峰区、荔浦市、恭城瑶族自治县、灌阳县、叠彩区、象山区)
重庆市(云阳县、合川区、大渡口区、石柱土家族自治县、酉阳土家族苗族自治县、开州区、涪陵区、秀山土家族苗族自治县、大足区、丰都县、巫山县、江北区、巴南区、九龙坡区、彭水苗族土家族自治县、沙坪坝区、城口县、万州区、荣昌区、北碚区、南川区、渝中区、江津区、黔江区、忠县、渝北区、武隆区、奉节县、铜梁区、南岸区、巫溪县、永川区、潼南区、垫江县、綦江区、长寿区、璧山区、梁平区)
玉林市(容县、陆川县、博白县、玉州区、兴业县、北流市、福绵区)
仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)
益阳市(安化县、赫山区、资阳区、沅江市、南县、桃江县)
连云港市(赣榆区、海州区、连云区、灌云县、灌南县、东海县)
蚌埠市(固镇县、五河县、淮上区、蚌山区、龙子湖区、禹会区、怀远县)
六盘水市(钟山区、水城区、六枝特区、盘州市)
赣州市(章贡区、崇义县、上犹县、大余县、兴国县、于都县、安远县、龙南市、寻乌县、瑞金市、南康区、宁都县、信丰县、会昌县、石城县、全南县、赣县区、定南县)
金昌市(金川区、永昌县)
那曲市(安多县、聂荣县、巴青县、比如县、嘉黎县、色尼区、申扎县、索县、班戈县、尼玛县、双湖县)
葫芦岛市(南票区、龙港区、建昌县、兴城市、绥中县、连山区)
玉树藏族自治州(曲麻莱县、称多县、杂多县、治多县、玉树市、囊谦县)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
宜昌市(点军区、兴山县、宜都市、夷陵区、远安县、猇亭区、秭归县、当阳市、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、西陵区、枝江市、伍家岗区)
西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
和田地区(民丰县、墨玉县、和田市、于田县、洛浦县、策勒县、和田县、皮山县)
江门市(恩平市、开平市、台山市、鹤山市、蓬江区、新会区、江海区)
通辽市(科尔沁区、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、开鲁县、奈曼旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、库伦旗)
大同市(左云县、云州区、云冈区、天镇县、广灵县、灵丘县、阳高县、新荣区、浑源县、平城区)
揭阳市(惠来县、普宁市、揭东区、揭西县、榕城区)
七台河市(桃山区、勃利县、茄子河区、新兴区)
三沙市(南沙区、西沙区)
秦皇岛市(青龙满族自治县、海港区、抚宁区、卢龙县、山海关区、北戴河区、昌黎县)
保山市(施甸县、腾冲市、龙陵县、隆阳区、昌宁县)
珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)
吕梁市(方山县、文水县、岚县、离石区、交口县、中阳县、汾阳市、柳林县、孝义市、交城县、兴县、临县、石楼县)
十堰市(竹山县、郧西县、茅箭区、张湾区、丹江口市、郧阳区、房县、竹溪县)
抚顺市(新抚区、新宾满族自治县、清原满族自治县、东洲区、抚顺县、顺城区、望花区)
恩施土家族苗族自治州(来凤县、建始县、宣恩县、巴东县、咸丰县、鹤峰县、利川市、恩施市)
泉州市(惠安县、永春县、泉港区、石狮市、晋江市、鲤城区、丰泽区、洛江区、德化县、金门县、安溪县、南安市)
佛山市(南海区、禅城区、高明区、顺德区、三水区)
哈尔滨市(阿城区、南岗区、道里区、呼兰区、松北区、通河县、香坊区、平房区、五常市、延寿县、尚志市、方正县、依兰县、木兰县、巴彦县、宾县、道外区、双城区)
南通市(如皋市、启东市、崇川区、海安市、海门区、通州区、如东县)
钦州市(浦北县、钦南区、灵山县、钦北区)
铜陵市(铜官区、义安区、郊区、枞阳县)
唐山市(玉田县、路北区、乐亭县、遵化市、滦南县、丰润区、迁西县、丰南区、路南区、古冶区、迁安市、开平区、滦州市、曹妃甸区)
黑河市(五大连池市、孙吴县、北安市、嫩江市、爱辉区、逊克县)
果洛藏族自治州(玛多县、久治县、班玛县、甘德县、达日县、玛沁县)
三亚市(海棠区、崖州区、天涯区、吉阳区)
包头市(石拐区、东河区、固阳县、土默特右旗、白云鄂博矿区、昆都仑区、九原区、达尔罕茂明安联合旗、青山区)
马鞍山市(雨山区、花山区、含山县、当涂县、和县、博望区)
保定市(雄县、清苑区、定兴县、易县、满城区、安国市、唐县、高碑店市、高阳县、容城县、阜平县、竞秀区、涞源县、涿州市、顺平县、徐水区、定州市、博野县、望都县、涞水县、莲池区、曲阳县、蠡县、安新县)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
汕头市(龙湖区、潮阳区、澄海区、南澳县、金平区、濠江区、潮南区)
资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)
铜仁市(思南县、碧江区、玉屏侗族自治县、德江县、万山区、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、江口县、石阡县、沿河土家族自治县)
运城市(河津市、万荣县、新绛县、芮城县、垣曲县、夏县、绛县、稷山县、临猗县、平陆县、永济市、盐湖区、闻喜县)
鸡西市(鸡冠区、滴道区、鸡东县、密山市、城子河区、麻山区、虎林市、梨树区、恒山区)
白城市(洮北区、洮南市、镇赉县、通榆县、大安市)
济宁市(任城区、曲阜市、鱼台县、梁山县、微山县、邹城市、金乡县、汶上县、兖州区、嘉祥县、泗水县)
吉林市(船营区、桦甸市、蛟河市、昌邑区、永吉县、舒兰市、磐石市、龙潭区、丰满区)
白山市(浑江区、临江市、江源区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、抚松县)
潍坊市(临朐县、奎文区、昌邑市、青州市、高密市、昌乐县、潍城区、寿光市、安丘市、诸城市、坊子区、寒亭区)
安康市(岚皋县、宁陕县、旬阳市、石泉县、汉滨区、平利县、紫阳县、白河县、汉阴县、镇坪县)
大连市(普兰店区、沙河口区、西岗区、长海县、金州区、庄河市、瓦房店市、甘井子区、中山区、旅顺口区)
阿勒泰地区(福海县、富蕴县、阿勒泰市、吉木乃县、哈巴河县、布尔津县、青河县)
贵阳市(南明区、息烽县、修文县、花溪区、乌当区、云岩区、白云区、观山湖区、开阳县、清镇市)
天水市(秦州区、清水县、武山县、甘谷县、麦积区、秦安县、张家川回族自治县)
洛阳市(老城区、瀍河回族区、栾川县、新安县、嵩县、洛宁县、汝阳县、涧西区、孟津区、西工区、洛龙区、伊川县、偃师区、宜阳县)
崇左市(天等县、扶绥县、江州区、宁明县、凭祥市、大新县、龙州县)
定西市(渭源县、陇西县、岷县、通渭县、临洮县、漳县、安定区)
开封市(鼓楼区、尉氏县、顺河回族区、禹王台区、兰考县、祥符区、通许县、杞县、龙亭区)
阳江市(阳春市、阳西县、阳东区、江城区)
九江市(修水县、永修县、濂溪区、共青城市、庐山市、瑞昌市、浔阳区、彭泽县、武宁县、德安县、湖口县、柴桑区、都昌县)
淮北市(烈山区、相山区、濉溪县、杜集区)
防城港市(防城区、东兴市、上思县、港口区)
绵阳市(三台县、北川羌族自治县、梓潼县、游仙区、江油市、涪城区、盐亭县、平武县、安州区)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、昌吉市、吉木萨尔县、呼图壁县、奇台县、阜康市、木垒哈萨克自治县)
日照市(东港区、岚山区、五莲县、莒县)
遵义市(红花岗区、播州区、湄潭县、务川仡佬族苗族自治县、汇川区、赤水市、仁怀市、绥阳县、凤冈县、余庆县、正安县、习水县、桐梓县、道真仡佬族苗族自治县)
随州市(随县、广水市、曾都区)
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甘南藏族自治州(临潭县、夏河县、卓尼县、碌曲县、迭部县、舟曲县、合作市、玛曲县)
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嘉峪关市
林芝市(工布江达县、墨脱县、朗县、巴宜区、波密县、米林市、察隅县)
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香港特别行政区
邯郸市(广平县、丛台区、永年区、邱县、峰峰矿区、邯山区、临漳县、磁县、涉县、曲周县、复兴区、大名县、馆陶县、鸡泽县、肥乡区、武安市、魏县、成安县)
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贺州市(钟山县、八步区、平桂区、富川瑶族自治县、昭平县)
伊犁哈萨克自治州(察布查尔锡伯自治县、巩留县、霍城县、奎屯市、新源县、特克斯县、昭苏县、尼勒克县、霍尔果斯市、伊宁县、伊宁市)
牡丹江市(绥芬河市、林口县、爱民区、阳明区、西安区、东安区、穆棱市、宁安市、海林市、东宁市)
青岛市(莱西市、胶州市、即墨区、市南区、崂山区、平度市、城阳区、市北区、李沧区、黄岛区)
锡林郭勒盟(多伦县、二连浩特市、苏尼特右旗、太仆寺旗、正蓝旗、镶黄旗、阿巴嘎旗、正镶白旗、西乌珠穆沁旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、锡林浩特市)
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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。
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