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儋州市

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

六安市(金寨县、霍邱县、金安区、舒城县、叶集区、霍山县、裕安区)  宝鸡市(眉县、金台区、千阳县、太白县、扶风县、陈仓区、陇县、凤县、岐山县、渭滨区、麟游县、凤翔区)

延边朝鲜族自治州(延吉市、和龙市、安图县、敦化市、龙井市、珲春市、图们市、汪清县)

三明市(永安市、尤溪县、明溪县、泰宁县、沙县区、大田县、三元区、将乐县、建宁县、清流县、宁化县)

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

益阳市(桃江县、安化县、南县、沅江市、资阳区、赫山区)  沧州市(新华区、沧县、青县、任丘市、河间市、吴桥县、黄骅市、献县、东光县、泊头市、南皮县、海兴县、肃宁县、孟村回族自治县、盐山县、运河区)

济南市(天桥区、长清区、历城区、平阴县、章丘区、槐荫区、钢城区、历下区、商河县、莱芜区、济阳区、市中区)

大庆市(龙凤区、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、肇州县、萨尔图区、大同区、肇源县、红岗区)

贵阳市(云岩区、观山湖区、南明区、白云区、息烽县、开阳县、修文县、花溪区、清镇市、乌当区)

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

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市)

昌吉回族自治州(昌吉市、玛纳斯县、呼图壁县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、阜康市、奇台县)

淄博市(博山区、淄川区、高青县、张店区、桓台县、周村区、沂源县、临淄区)

柳州市(融水苗族自治县、鱼峰区、柳江区、鹿寨县、融安县、柳北区、柳南区、城中区、三江侗族自治县、柳城县)

北京市(顺义区、房山区、大兴区、朝阳区、密云区、怀柔区、石景山区、通州区、海淀区、西城区、丰台区、门头沟区、平谷区、延庆区、东城区、昌平区)

吉林市(昌邑区、舒兰市、蛟河市、龙潭区、桦甸市、丰满区、永吉县、磐石市、船营区)

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

荆门市(京山市、掇刀区、沙洋县、东宝区、钟祥市)

日照市(东港区、岚山区、莒县、五莲县)

临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、临夏市、永靖县、广河县、东乡族自治县、康乐县、和政县)

西安市(碑林区、高陵区、蓝田县、周至县、鄠邑区、未央区、灞桥区、雁塔区、长安区、阎良区、莲湖区、新城区、临潼区)

延安市(宜川县、吴起县、延长县、黄龙县、甘泉县、洛川县、富县、安塞区、子长市、黄陵县、延川县、志丹县、宝塔区)

黑河市(嫩江市、孙吴县、五大连池市、逊克县、北安市、爱辉区)

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

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

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常德市(鼎城区、津市市、武陵区、澧县、石门县、桃源县、临澧县、安乡县、汉寿县)

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

遂宁市(大英县、射洪市、蓬溪县、安居区、船山区)

泰安市(泰山区、岱岳区、东平县、肥城市、新泰市、宁阳县)  恩施土家族苗族自治州(利川市、咸丰县、恩施市、鹤峰县、宣恩县、建始县、来凤县、巴东县)

玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、易门县、通海县、峨山彝族自治县、华宁县、红塔区、新平彝族傣族自治县、江川区)

七台河市(茄子河区、桃山区、勃利县、新兴区)

舟山市(岱山县、定海区、普陀区、嵊泗县)景德镇市(乐平市、昌江区、浮梁县、珠山区)

汕尾市(海丰县、城区、陆丰市、陆河县)  洛阳市(洛宁县、汝阳县、宜阳县、嵩县、老城区、栾川县、洛龙区、西工区、孟津区、瀍河回族区、偃师区、涧西区、新安县、伊川县)

锡林郭勒盟(苏尼特右旗、多伦县、锡林浩特市、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、二连浩特市、镶黄旗、正镶白旗)

金华市(永康市、婺城区、义乌市、磐安县、武义县、浦江县、金东区、兰溪市、东阳市)

百色市(凌云县、靖西市、田阳区、田林县、平果市、西林县、隆林各族自治县、德保县、右江区、那坡县、乐业县、田东县)咸阳市(彬州市、乾县、永寿县、兴平市、长武县、三原县、武功县、秦都区、淳化县、杨陵区、旬邑县、渭城区、礼泉县、泾阳县)

天水市(张家川回族自治县、甘谷县、麦积区、清水县、秦州区、武山县、秦安县)

商丘市(民权县、梁园区、睢阳区、柘城县、宁陵县、睢县、虞城县、夏邑县、永城市)

海南藏族自治州(兴海县、同德县、共和县、贵德县、贵南县)

武威市(民勤县、古浪县、凉州区、天祝藏族自治县)

定西市(陇西县、岷县、安定区、漳县、渭源县、通渭县、临洮县)

攀枝花市(东区、米易县、盐边县、仁和区、西区)

梧州市(藤县、万秀区、蒙山县、龙圩区、苍梧县、长洲区、岑溪市)

固原市(彭阳县、西吉县、泾源县、隆德县、原州区)

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

丽江市(华坪县、古城区、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县)

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

湘潭市(韶山市、雨湖区、湘乡市、岳塘区、湘潭县)

大理白族自治州(鹤庆县、云龙县、祥云县、宾川县、南涧彝族自治县、弥渡县、漾濞彝族自治县、剑川县、洱源县、永平县、大理市、巍山彝族回族自治县)

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

邯郸市(馆陶县、广平县、磁县、魏县、肥乡区、永年区、鸡泽县、大名县、曲周县、邯山区、峰峰矿区、涉县、武安市、丛台区、邱县、临漳县、复兴区、成安县)

乌兰察布市(凉城县、察哈尔右翼中旗、兴和县、察哈尔右翼前旗、四子王旗、集宁区、察哈尔右翼后旗、化德县、商都县、丰镇市、卓资县)

　　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。