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吕梁市(离石区、交城县、石楼县、中阳县、临县、方山县、孝义市、柳林县、岚县、兴县、汾阳市、文水县、交口县)

咸宁市(通城县、通山县、赤壁市、嘉鱼县、咸安区、崇阳县)

庆阳市(环县、宁县、正宁县、合水县、华池县、西峰区、庆城县、镇原县)

兰州市(榆中县、西固区、安宁区、七里河区、永登县、城关区、红古区、皋兰县)  雅安市(天全县、石棉县、芦山县、宝兴县、汉源县、名山区、荥经县、雨城区)

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

三亚市(海棠区、吉阳区、崖州区、天涯区)

成都市(温江区、青羊区、新都区、彭州市、邛崃市、蒲江县、青白江区、锦江区、成华区、简阳市、大邑县、金堂县、都江堰市、双流区、金牛区、武侯区、龙泉驿区、新津区、郫都区、崇州市)

枣庄市(滕州市、薛城区、山亭区、市中区、台儿庄区、峄城区)  莆田市(秀屿区、仙游县、荔城区、城厢区、涵江区)

衢州市(常山县、衢江区、江山市、柯城区、开化县、龙游县)

达州市(渠县、通川区、万源市、宣汉县、开江县、达川区、大竹县)

湛江市(雷州市、赤坎区、麻章区、霞山区、遂溪县、徐闻县、廉江市、吴川市、坡头区)

东营市(东营区、垦利区、利津县、广饶县、河口区)

黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县)

百色市(凌云县、平果市、田阳区、田林县、右江区、靖西市、田东县、隆林各族自治县、那坡县、西林县、德保县、乐业县)

赣州市(赣县区、章贡区、寻乌县、安远县、宁都县、南康区、瑞金市、全南县、兴国县、信丰县、龙南市、大余县、会昌县、定南县、于都县、崇义县、石城县、上犹县)

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

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

西藏自治区

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

锦州市(凌海市、凌河区、古塔区、义县、太和区、北镇市、黑山县)

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

恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、来凤县、建始县、咸丰县、宣恩县、利川市、巴东县、恩施市)

佳木斯市(郊区、富锦市、同江市、向阳区、汤原县、抚远市、前进区、桦川县、桦南县、东风区)

丽水市(庆元县、缙云县、遂昌县、松阳县、景宁畲族自治县、云和县、莲都区、青田县、龙泉市)

六安市(叶集区、金安区、舒城县、霍邱县、霍山县、金寨县、裕安区)

湘潭市(雨湖区、岳塘区、湘潭县、湘乡市、韶山市)

遂宁市(射洪市、蓬溪县、船山区、大英县、安居区)

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澳门特别行政区

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

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

晋城市(泽州县、阳城县、高平市、城区、沁水县、陵川县)  惠州市(惠阳区、龙门县、惠东县、惠城区、博罗县)

巴彦淖尔市(五原县、乌拉特中旗、磴口县、乌拉特前旗、杭锦后旗、临河区、乌拉特后旗)

阜阳市(临泉县、颍东区、颍州区、界首市、颍泉区、颍上县、阜南县、太和县)

宜春市(袁州区、靖安县、樟树市、丰城市、上高县、奉新县、万载县、铜鼓县、宜丰县、高安市)临沧市(云县、永德县、临翔区、沧源佤族自治县、凤庆县、镇康县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

池州市(青阳县、东至县、贵池区、石台县)  吴忠市(青铜峡市、利通区、盐池县、同心县、红寺堡区)

淮安市(淮安区、涟水县、清江浦区、洪泽区、淮阴区、盱眙县、金湖县)

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

常德市(武陵区、临澧县、桃源县、津市市、汉寿县、石门县、澧县、安乡县、鼎城区)梅州市(兴宁市、梅江区、蕉岭县、五华县、丰顺县、大埔县、梅县区、平远县)

阜新市(阜新蒙古族自治县、新邱区、彰武县、细河区、海州区、清河门区、太平区)

聊城市(茌平区、高唐县、阳谷县、东阿县、临清市、莘县、冠县、东昌府区)

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

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

呼伦贝尔市(根河市、满洲里市、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区、扎兰屯市、牙克石市、海拉尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、阿荣旗、鄂伦春自治旗、新巴尔虎左旗、鄂温克族自治旗、额尔古纳市、陈巴尔虎旗)

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

嘉峪关市

五指山市(白沙黎族自治县、万宁市、陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、文昌市、澄迈县、琼海市、琼中黎族苗族自治县、屯昌县、昌江黎族自治县、临高县、定安县、东方市)

银川市(金凤区、永宁县、灵武市、兴庆区、西夏区、贺兰县)

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

萍乡市(上栗县、安源区、芦溪县、莲花县、湘东区)

资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

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

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

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

廊坊市(大厂回族自治县、文安县、大城县、广阳区、香河县、霸州市、固安县、三河市、安次区、永清县)

　　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。