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黄石市(阳新县、下陆区、西塞山区、大冶市、黄石港区、铁山区)

长治市(潞城区、沁县、武乡县、屯留区、沁源县、长子县、壶关县、黎城县、潞州区、平顺县、上党区、襄垣县)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)  仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

铜仁市(德江县、印江土家族苗族自治县、思南县、石阡县、松桃苗族自治县、碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县、万山区)

玉树藏族自治州(称多县、囊谦县、玉树市、治多县、曲麻莱县、杂多县)

天津市(东丽区、蓟州区、滨海新区、静海区、南开区、宝坻区、河西区、和平区、北辰区、西青区、津南区、河东区、宁河区、武清区、河北区、红桥区)

玉林市(玉州区、博白县、容县、福绵区、陆川县、北流市、兴业县)  广安市(邻水县、广安区、岳池县、华蓥市、武胜县、前锋区)

梅州市(五华县、蕉岭县、平远县、兴宁市、大埔县、梅江区、丰顺县、梅县区)

山南市(贡嘎县、隆子县、浪卡子县、加查县、曲松县、错那市、乃东区、措美县、洛扎县、琼结县、桑日县、扎囊县)

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

安庆市(望江县、怀宁县、迎江区、潜山市、宜秀区、太湖县、岳西县、宿松县、大观区、桐城市)

崇左市(扶绥县、天等县、大新县、龙州县、江州区、凭祥市、宁明县)

达州市(宣汉县、渠县、开江县、大竹县、通川区、万源市、达川区)

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

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

鹤岗市(萝北县、兴安区、绥滨县、南山区、东山区、兴山区、向阳区、工农区)

海北藏族自治州(刚察县、祁连县、门源回族自治县、海晏县)

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

白银市(靖远县、景泰县、会宁县、平川区、白银区)

丹东市(振安区、元宝区、凤城市、东港市、宽甸满族自治县、振兴区)

昆明市(宜良县、石林彝族自治县、五华区、寻甸回族彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、西山区、安宁市、晋宁区、呈贡区、盘龙区、官渡区、嵩明县、东川区、富民县)

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

昭通市(威信县、盐津县、水富市、大关县、镇雄县、永善县、鲁甸县、彝良县、绥江县、巧家县、昭阳区)

荆州市(石首市、洪湖市、监利市、江陵县、沙市区、荆州区、松滋市、公安县)

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

娄底市(娄星区、冷水江市、新化县、双峰县、涟源市)

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渭南市(澄城县、潼关县、临渭区、华州区、白水县、蒲城县、韩城市、富平县、大荔县、华阴市、合阳县)

三门峡市(义马市、卢氏县、灵宝市、湖滨区、陕州区、渑池县)

吉安市(吉水县、吉州区、永新县、永丰县、泰和县、安福县、新干县、井冈山市、峡江县、万安县、吉安县、遂川县、青原区)

西安市(长安区、碑林区、临潼区、雁塔区、高陵区、蓝田县、莲湖区、新城区、灞桥区、鄠邑区、未央区、周至县、阎良区)  钦州市(钦南区、浦北县、灵山县、钦北区)

河源市(紫金县、龙川县、连平县、和平县、源城区、东源县)

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

黄冈市(罗田县、红安县、浠水县、武穴市、黄州区、团风县、麻城市、蕲春县、英山县、黄梅县)乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

厦门市(海沧区、思明区、翔安区、集美区、湖里区、同安区)  合肥市(庐江县、肥东县、巢湖市、包河区、蜀山区、肥西县、庐阳区、长丰县、瑶海区)

盘锦市(双台子区、盘山县、大洼区、兴隆台区)

开封市(龙亭区、顺河回族区、杞县、兰考县、禹王台区、祥符区、尉氏县、通许县、鼓楼区)

北京市(怀柔区、朝阳区、房山区、大兴区、延庆区、通州区、石景山区、密云区、东城区、西城区、丰台区、海淀区、门头沟区、顺义区、平谷区、昌平区)湖州市(吴兴区、德清县、安吉县、长兴县、南浔区)

西藏自治区

绍兴市(柯桥区、诸暨市、上虞区、新昌县、越城区、嵊州市)

黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)

伊春市(南岔县、金林区、汤旺县、乌翠区、嘉荫县、大箐山县、铁力市、友好区、伊美区、丰林县)

雅安市(名山区、宝兴县、雨城区、石棉县、天全县、汉源县、荥经县、芦山县)

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

四平市(伊通满族自治县、双辽市、铁东区、铁西区、梨树县)

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

淄博市(桓台县、淄川区、周村区、高青县、博山区、沂源县、张店区、临淄区)

广元市(青川县、利州区、苍溪县、昭化区、旺苍县、朝天区、剑阁县)

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

揭阳市(揭东区、榕城区、惠来县、揭西县、普宁市)

佛山市(高明区、顺德区、三水区、南海区、禅城区)

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

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

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

　　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。