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聊城市(阳谷县、茌平区、莘县、临清市、高唐县、东昌府区、冠县、东阿县)

黑河市(爱辉区、孙吴县、逊克县、五大连池市、北安市、嫩江市)

东营市(东营区、广饶县、垦利区、利津县、河口区)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)  济南市(历下区、槐荫区、章丘区、长清区、天桥区、平阴县、莱芜区、商河县、济阳区、钢城区、历城区、市中区)

四平市(双辽市、伊通满族自治县、铁西区、铁东区、梨树县)

天水市(麦积区、甘谷县、秦安县、清水县、秦州区、张家川回族自治县、武山县)

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

巴中市(恩阳区、平昌县、通江县、巴州区、南江县)  许昌市(鄢陵县、襄城县、禹州市、建安区、长葛市、魏都区)

内蒙古自治区

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

德州市(临邑县、陵城区、齐河县、德城区、乐陵市、庆云县、平原县、夏津县、禹城市、宁津县、武城县)

黄山市(徽州区、歙县、黟县、祁门县、屯溪区、黄山区、休宁县)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

沈阳市(康平县、沈河区、浑南区、于洪区、苏家屯区、和平区、法库县、大东区、沈北新区、皇姑区、铁西区、新民市、辽中区)

白城市(大安市、通榆县、镇赉县、洮北区、洮南市)

焦作市(解放区、温县、修武县、孟州市、武陟县、马村区、博爱县、中站区、沁阳市、山阳区)

定西市(通渭县、安定区、渭源县、临洮县、漳县、陇西县、岷县)

临沂市(郯城县、费县、蒙阴县、平邑县、莒南县、沂水县、临沭县、沂南县、罗庄区、兰山区、兰陵县、河东区)

临汾市(吉县、侯马市、乡宁县、曲沃县、洪洞县、永和县、襄汾县、霍州市、翼城县、尧都区、浮山县、安泽县、汾西县、隰县、蒲县、古县、大宁县)

武威市(民勤县、凉州区、天祝藏族自治县、古浪县)

阳泉市(城区、盂县、郊区、矿区、平定县)

抚州市(黎川县、金溪县、南城县、东乡区、乐安县、宜黄县、崇仁县、临川区、资溪县、广昌县、南丰县)

襄阳市(襄州区、枣阳市、樊城区、襄城区、保康县、谷城县、老河口市、南漳县、宜城市)

荆门市(沙洋县、东宝区、京山市、掇刀区、钟祥市)

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

温州市(泰顺县、文成县、瑞安市、龙港市、苍南县、瓯海区、洞头区、乐清市、永嘉县、鹿城区、平阳县、龙湾区)

张掖市(高台县、临泽县、山丹县、肃南裕固族自治县、民乐县、甘州区)

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

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

自贡市(荣县、自流井区、贡井区、大安区、富顺县、沿滩区)

抚顺市(顺城区、望花区、新宾满族自治县、抚顺县、清原满族自治县、新抚区、东洲区)  蚌埠市(禹会区、龙子湖区、蚌山区、固镇县、五河县、怀远县、淮上区)

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

梧州市(苍梧县、万秀区、蒙山县、藤县、龙圩区、岑溪市、长洲区)

齐齐哈尔市(昂昂溪区、富拉尔基区、克山县、泰来县、龙江县、梅里斯达斡尔族区、建华区、铁锋区、拜泉县、龙沙区、甘南县、克东县、讷河市、富裕县、碾子山区、依安县)三明市(三元区、沙县区、尤溪县、将乐县、宁化县、大田县、永安市、明溪县、建宁县、清流县、泰宁县)

潍坊市(临朐县、昌邑市、高密市、坊子区、奎文区、安丘市、昌乐县、诸城市、潍城区、寒亭区、青州市、寿光市)  长沙市(雨花区、岳麓区、浏阳市、芙蓉区、开福区、宁乡市、长沙县、天心区、望城区)

拉萨市(城关区、堆龙德庆区、达孜区、墨竹工卡县、林周县、曲水县、尼木县、当雄县)

周口市(淮阳区、项城市、鹿邑县、西华县、沈丘县、郸城县、扶沟县、川汇区、商水县、太康县)

黔南布依族苗族自治州(龙里县、贵定县、长顺县、惠水县、罗甸县、独山县、三都水族自治县、荔波县、都匀市、瓮安县、福泉市、平塘县)桂林市(雁山区、平乐县、荔浦市、灌阳县、临桂区、叠彩区、资源县、兴安县、恭城瑶族自治县、象山区、永福县、全州县、秀峰区、灵川县、阳朔县、七星区、龙胜各族自治县)

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

中山市

漳州市(龙海区、漳浦县、华安县、诏安县、东山县、南靖县、云霄县、芗城区、平和县、龙文区、长泰区)

六盘水市(六枝特区、钟山区、水城区、盘州市)

雅安市(石棉县、雨城区、汉源县、名山区、天全县、宝兴县、荥经县、芦山县)

阿克苏地区(阿瓦提县、新和县、乌什县、拜城县、库车市、温宿县、柯坪县、阿克苏市、沙雅县)

贵港市(港北区、覃塘区、港南区、桂平市、平南县)

扬州市(高邮市、江都区、邗江区、仪征市、广陵区、宝应县)

南昌市(安义县、东湖区、青山湖区、青云谱区、南昌县、西湖区、红谷滩区、新建区、进贤县)

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

北海市(银海区、合浦县、铁山港区、海城区)

信阳市(罗山县、浉河区、光山县、淮滨县、新县、平桥区、固始县、潢川县、商城县、息县)

杭州市(临安区、拱墅区、上城区、桐庐县、滨江区、萧山区、余杭区、建德市、淳安县、富阳区、西湖区、钱塘区、临平区)

攀枝花市(西区、仁和区、东区、米易县、盐边县)

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

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

　　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。