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盘锦市(双台子区、兴隆台区、大洼区、盘山县)

香港特别行政区

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

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)  湖州市(南浔区、长兴县、吴兴区、德清县、安吉县)

天水市(麦积区、秦安县、武山县、张家川回族自治县、甘谷县、清水县、秦州区)

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

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)济南市(天桥区、长清区、市中区、历下区、商河县、槐荫区、平阴县、钢城区、莱芜区、历城区、济阳区、章丘区)

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

镇江市(润州区、丹阳市、京口区、句容市、扬中市、丹徒区)

哈尔滨市(巴彦县、宾县、南岗区、呼兰区、五常市、依兰县、通河县、香坊区、阿城区、方正县、道里区、木兰县、延寿县、尚志市、道外区、平房区、松北区、双城区)

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

保定市(蠡县、莲池区、阜平县、定州市、安新县、易县、容城县、望都县、高碑店市、高阳县、曲阳县、竞秀区、满城区、雄县、清苑区、涿州市、涞源县、顺平县、安国市、唐县、涞水县、定兴县、徐水区、博野县)

舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)

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

鞍山市(立山区、铁西区、千山区、台安县、铁东区、岫岩满族自治县、海城市)

沧州市(吴桥县、新华区、河间市、南皮县、东光县、运河区、青县、肃宁县、沧县、黄骅市、孟村回族自治县、海兴县、任丘市、献县、泊头市、盐山县)

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

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

福州市(罗源县、长乐区、闽清县、鼓楼区、连江县、仓山区、永泰县、晋安区、闽侯县、福清市、马尾区、台江区、平潭县)

安康市(紫阳县、岚皋县、宁陕县、平利县、汉阴县、汉滨区、白河县、石泉县、旬阳市、镇坪县)

湘潭市(韶山市、湘潭县、岳塘区、雨湖区、湘乡市)

太原市(娄烦县、小店区、晋源区、清徐县、古交市、迎泽区、尖草坪区、万柏林区、阳曲县、杏花岭区)

锦州市(黑山县、义县、北镇市、凌河区、凌海市、古塔区、太和区)

武威市(凉州区、民勤县、古浪县、天祝藏族自治县)

苏州市(相城区、虎丘区、姑苏区、常熟市、昆山市、张家港市、太仓市、吴中区、吴江区)

荆州市(洪湖市、松滋市、石首市、公安县、监利市、荆州区、江陵县、沙市区)

黄山市(屯溪区、徽州区、歙县、休宁县、祁门县、黟县、黄山区)

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

兰州市(西固区、皋兰县、城关区、红古区、永登县、安宁区、榆中县、七里河区)

丹东市(振安区、凤城市、元宝区、振兴区、东港市、宽甸满族自治县)

三门峡市(湖滨区、灵宝市、义马市、陕州区、卢氏县、渑池县)  日照市(五莲县、莒县、岚山区、东港区)

呼和浩特市(赛罕区、武川县、回民区、新城区、和林格尔县、玉泉区、托克托县、土默特左旗、清水河县)

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

平凉市(灵台县、庄浪县、泾川县、静宁县、华亭市、崆峒区、崇信县)郴州市(北湖区、苏仙区、嘉禾县、汝城县、桂阳县、临武县、安仁县、永兴县、桂东县、宜章县、资兴市)

荆门市(沙洋县、掇刀区、东宝区、钟祥市、京山市)  大同市(浑源县、天镇县、平城区、云州区、新荣区、云冈区、广灵县、左云县、灵丘县、阳高县)

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

广元市(剑阁县、昭化区、利州区、青川县、朝天区、苍溪县、旺苍县)

三明市(清流县、尤溪县、将乐县、泰宁县、永安市、沙县区、明溪县、宁化县、三元区、大田县、建宁县)黑河市(嫩江市、五大连池市、孙吴县、北安市、爱辉区、逊克县)

潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)

亳州市(谯城区、蒙城县、利辛县、涡阳县)

平顶山市(叶县、舞钢市、新华区、石龙区、汝州市、郏县、湛河区、鲁山县、宝丰县、卫东区)

铜川市(王益区、耀州区、印台区、宜君县)

韶关市(乐昌市、武江区、乳源瑶族自治县、浈江区、仁化县、始兴县、南雄市、曲江区、新丰县、翁源县)

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

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

石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)

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

泰安市(新泰市、宁阳县、泰山区、肥城市、岱岳区、东平县)

河池市(天峨县、环江毛南族自治县、金城江区、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、东兰县、南丹县、都安瑶族自治县、宜州区、凤山县、巴马瑶族自治县)

葫芦岛市(南票区、连山区、建昌县、兴城市、绥中县、龙港区)

马鞍山市(含山县、当涂县、和县、博望区、雨山区、花山区)

大连市(普兰店区、沙河口区、中山区、庄河市、瓦房店市、长海县、旅顺口区、甘井子区、西岗区、金州区)

普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区、西盟佤族自治县)

枣庄市(山亭区、市中区、峄城区、薛城区、滕州市、台儿庄区)

　　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。