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六安市(裕安区、霍山县、叶集区、霍邱县、舒城县、金寨县、金安区)

邢台市(柏乡县、南和区、任泽区、新河县、巨鹿县、临西县、隆尧县、信都区、沙河市、宁晋县、平乡县、内丘县、威县、襄都区、清河县、南宫市、临城县、广宗县)

漳州市(长泰区、平和县、南靖县、云霄县、龙海区、东山县、龙文区、芗城区、漳浦县、诏安县、华安县)  文山壮族苗族自治州(西畴县、丘北县、砚山县、马关县、麻栗坡县、广南县、富宁县、文山市)

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

晋城市(陵川县、城区、泽州县、高平市、阳城县、沁水县)

郴州市(安仁县、苏仙区、资兴市、汝城县、嘉禾县、永兴县、北湖区、临武县、宜章县、桂阳县、桂东县)

延边朝鲜族自治州(延吉市、图们市、珲春市、敦化市、龙井市、汪清县、和龙市、安图县)  石家庄市(平山县、深泽县、元氏县、赞皇县、井陉矿区、井陉县、灵寿县、无极县、裕华区、鹿泉区、藁城区、桥西区、赵县、晋州市、高邑县、行唐县、辛集市、新乐市、栾城区、新华区、正定县、长安区)

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

金昌市(永昌县、金川区)

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三门峡市(灵宝市、陕州区、卢氏县、义马市、湖滨区、渑池县)

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

阿里地区(革吉县、措勤县、日土县、普兰县、噶尔县、札达县、改则县)

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

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淮安市(盱眙县、淮安区、淮阴区、洪泽区、金湖县、涟水县、清江浦区)

娄底市(冷水江市、涟源市、新化县、双峰县、娄星区)

伊犁哈萨克自治州(昭苏县、霍尔果斯市、尼勒克县、伊宁市、伊宁县、奎屯市、巩留县、特克斯县、新源县、霍城县、察布查尔锡伯自治县)

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

天水市(清水县、张家川回族自治县、秦州区、武山县、秦安县、麦积区、甘谷县)

钦州市(钦南区、浦北县、灵山县、钦北区)

丹东市(振兴区、元宝区、宽甸满族自治县、东港市、振安区、凤城市)

自贡市(自流井区、贡井区、大安区、沿滩区、富顺县、荣县)

宁夏回族自治区

汉中市(南郑区、略阳县、勉县、留坝县、佛坪县、宁强县、西乡县、镇巴县、城固县、汉台区、洋县)

淮南市(田家庵区、寿县、潘集区、凤台县、谢家集区、八公山区、大通区)

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广安市(广安区、前锋区、华蓥市、岳池县、武胜县、邻水县)

新乡市(长垣市、延津县、卫辉市、凤泉区、新乡县、原阳县、获嘉县、卫滨区、封丘县、红旗区、辉县市、牧野区)

嘉兴市(平湖市、南湖区、海宁市、嘉善县、海盐县、秀洲区、桐乡市)

朔州市(应县、怀仁市、朔城区、右玉县、平鲁区、山阴县)  安顺市(关岭布依族苗族自治县、平坝区、紫云苗族布依族自治县、普定县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县)

崇左市(宁明县、江州区、凭祥市、大新县、扶绥县、天等县、龙州县)

滁州市(南谯区、定远县、琅琊区、天长市、全椒县、来安县、凤阳县、明光市)

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

石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)  定西市(渭源县、临洮县、岷县、通渭县、安定区、陇西县、漳县)

阜阳市(界首市、太和县、阜南县、颍东区、临泉县、颍上县、颍州区、颍泉区)

重庆市(奉节县、渝中区、沙坪坝区、江北区、忠县、南岸区、开州区、永川区、荣昌区、北碚区、酉阳土家族苗族自治县、潼南区、武隆区、大足区、巫山县、丰都县、垫江县、梁平区、江津区、九龙坡区、璧山区、长寿区、城口县、大渡口区、秀山土家族苗族自治县、綦江区、南川区、彭水苗族土家族自治县、涪陵区、渝北区、石柱土家族自治县、黔江区、铜梁区、合川区、巫溪县、云阳县、巴南区、万州区)

白城市(洮北区、通榆县、镇赉县、洮南市、大安市)鄂尔多斯市(杭锦旗、鄂托克旗、鄂托克前旗、东胜区、康巴什区、准格尔旗、达拉特旗、乌审旗、伊金霍洛旗)

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

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

大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县)

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中山市

　　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。