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

乌鲁木齐市(米东区、新市区、水磨沟区、沙依巴克区、乌鲁木齐县、达坂城区、头屯河区、天山区)

唐山市(开平区、迁西县、乐亭县、迁安市、滦南县、路南区、曹妃甸区、丰南区、丰润区、古冶区、滦州市、路北区、遵化市、玉田县)

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

通化市(通化县、柳河县、梅河口市、辉南县、二道江区、集安市、东昌区)

香港特别行政区

临夏回族自治州(临夏县、东乡族自治县、临夏市、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、和政县、康乐县)玉林市(容县、博白县、福绵区、玉州区、北流市、兴业县、陆川县)

定西市(渭源县、临洮县、通渭县、安定区、陇西县、岷县、漳县)  阿坝藏族羌族自治州(汶川县、松潘县、马尔康市、理县、小金县、金川县、黑水县、阿坝县、茂县、红原县、若尔盖县、壤塘县、九寨沟县)

长沙市(开福区、岳麓区、芙蓉区、宁乡市、浏阳市、望城区、雨花区、长沙县、天心区)

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

晋城市(阳城县、陵川县、泽州县、沁水县、城区、高平市)

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

儋州市

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

无锡市(锡山区、滨湖区、江阴市、惠山区、宜兴市、新吴区、梁溪区)

上饶市(鄱阳县、横峰县、铅山县、信州区、余干县、德兴市、广信区、玉山县、弋阳县、万年县、广丰区、婺源县)

南充市(南部县、嘉陵区、仪陇县、营山县、蓬安县、高坪区、阆中市、西充县、顺庆区)

西宁市(城北区、湟中区、城西区、城中区、湟源县、大通回族土族自治县、城东区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿图什市、阿合奇县)

厦门市(海沧区、湖里区、集美区、翔安区、同安区、思明区)

毕节市(金沙县、纳雍县、七星关区、赫章县、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、大方县、黔西市)

贺州市(平桂区、钟山县、昭平县、八步区、富川瑶族自治县)

鹤壁市(淇滨区、淇县、山城区、浚县、鹤山区)

南通市(如东县、崇川区、通州区、海安市、如皋市、启东市、海门区)

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

乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)

黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县)

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日照市(东港区、岚山区、莒县、五莲县)

银川市(西夏区、金凤区、贺兰县、兴庆区、灵武市、永宁县)

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

益阳市(沅江市、赫山区、资阳区、南县、桃江县、安化县)  汕头市(澄海区、南澳县、金平区、濠江区、龙湖区、潮阳区、潮南区)

龙岩市(永定区、长汀县、新罗区、上杭县、武平县、连城县、漳平市)

本溪市(本溪满族自治县、南芬区、溪湖区、平山区、明山区、桓仁满族自治县)

亳州市(谯城区、利辛县、蒙城县、涡阳县)宁夏回族自治区

湘西土家族苗族自治州(花垣县、龙山县、永顺县、泸溪县、古丈县、保靖县、凤凰县、吉首市)  昭通市(镇雄县、巧家县、彝良县、鲁甸县、大关县、绥江县、昭阳区、水富市、永善县、威信县、盐津县)

天水市(清水县、张家川回族自治县、武山县、秦安县、麦积区、甘谷县、秦州区)

锦州市(太和区、凌河区、凌海市、古塔区、北镇市、义县、黑山县)

澳门特别行政区呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、扎兰屯市、鄂伦春自治旗、满洲里市、鄂温克族自治旗、牙克石市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、阿荣旗、陈巴尔虎旗、额尔古纳市、根河市、扎赉诺尔区、新巴尔虎左旗、海拉尔区)

广州市(花都区、南沙区、越秀区、荔湾区、番禺区、天河区、增城区、海珠区、黄埔区、白云区、从化区)

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

乐山市(五通桥区、沙湾区、峨眉山市、马边彝族自治县、市中区、金口河区、峨边彝族自治县、沐川县、犍为县、夹江县、井研县)

四平市(铁东区、铁西区、梨树县、伊通满族自治县、双辽市)

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

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

宣城市(泾县、广德市、郎溪县、绩溪县、旌德县、宁国市、宣州区)

攀枝花市(盐边县、米易县、东区、西区、仁和区)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)

巴中市(巴州区、恩阳区、通江县、平昌县、南江县)

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

榆林市(绥德县、佳县、横山区、定边县、子洲县、米脂县、神木市、榆阳区、府谷县、吴堡县、清涧县、靖边县)

上海市(普陀区、金山区、长宁区、青浦区、闵行区、杨浦区、静安区、浦东新区、徐汇区、黄浦区、崇明区、宝山区、松江区、嘉定区、奉贤区、虹口区)

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

那曲市(聂荣县、比如县、嘉黎县、巴青县、索县、尼玛县、申扎县、安多县、双湖县、色尼区、班戈县)

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

　　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。