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枣庄市(峄城区、滕州市、台儿庄区、山亭区、薛城区、市中区)

长春市(榆树市、朝阳区、二道区、双阳区、宽城区、农安县、南关区、德惠市、绿园区、公主岭市、九台区)

甘南藏族自治州(临潭县、玛曲县、卓尼县、舟曲县、迭部县、碌曲县、合作市、夏河县)

宜春市(上高县、宜丰县、袁州区、靖安县、丰城市、樟树市、万载县、奉新县、高安市、铜鼓县)  黑河市(嫩江市、五大连池市、爱辉区、北安市、逊克县、孙吴县)

固原市(西吉县、彭阳县、泾源县、隆德县、原州区)

吴忠市(红寺堡区、青铜峡市、盐池县、同心县、利通区)

七台河市(新兴区、勃利县、茄子河区、桃山区)

黄石市(阳新县、铁山区、西塞山区、黄石港区、大冶市、下陆区)  那曲市(色尼区、巴青县、嘉黎县、申扎县、尼玛县、班戈县、双湖县、比如县、安多县、聂荣县、索县)

海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、刚察县、祁连县)

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

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、精河县、温泉县、阿拉山口市)

三亚市(海棠区、天涯区、吉阳区、崖州区)

十堰市(郧西县、丹江口市、张湾区、竹溪县、郧阳区、茅箭区、竹山县、房县)

来宾市(金秀瑶族自治县、象州县、合山市、武宣县、忻城县、兴宾区)

广西壮族自治区

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

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

林芝市(工布江达县、墨脱县、朗县、波密县、米林市、巴宜区、察隅县)

宝鸡市(陇县、扶风县、金台区、岐山县、眉县、凤翔区、渭滨区、凤县、麟游县、千阳县、太白县、陈仓区)

大同市(灵丘县、左云县、云州区、广灵县、平城区、新荣区、阳高县、浑源县、天镇县、云冈区)

丹东市(振安区、元宝区、东港市、振兴区、凤城市、宽甸满族自治县)

鹤岗市(东山区、绥滨县、萝北县、兴山区、兴安区、工农区、南山区、向阳区)

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

景德镇市(浮梁县、乐平市、昌江区、珠山区)

锦州市(北镇市、太和区、凌海市、古塔区、黑山县、义县、凌河区)

石家庄市(行唐县、赵县、辛集市、井陉县、灵寿县、元氏县、高邑县、鹿泉区、深泽县、井陉矿区、新乐市、无极县、桥西区、正定县、晋州市、藁城区、平山县、栾城区、新华区、赞皇县、裕华区、长安区)

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

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北京市(房山区、昌平区、东城区、丰台区、海淀区、通州区、西城区、延庆区、朝阳区、顺义区、石景山区、大兴区、平谷区、密云区、门头沟区、怀柔区)

盐城市(亭湖区、东台市、响水县、盐都区、大丰区、射阳县、阜宁县、滨海县、建湖县)

东营市(利津县、垦利区、东营区、河口区、广饶县)

镇江市(扬中市、句容市、京口区、丹徒区、丹阳市、润州区)  渭南市(蒲城县、澄城县、合阳县、华阴市、富平县、韩城市、白水县、华州区、大荔县、潼关县、临渭区)

玉林市(容县、玉州区、兴业县、博白县、北流市、陆川县、福绵区)

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

洛阳市(孟津区、老城区、偃师区、嵩县、汝阳县、西工区、栾川县、瀍河回族区、宜阳县、新安县、伊川县、洛宁县、涧西区、洛龙区)运城市(闻喜县、夏县、绛县、平陆县、芮城县、新绛县、万荣县、垣曲县、河津市、盐湖区、永济市、稷山县、临猗县)

兰州市(永登县、西固区、城关区、榆中县、皋兰县、安宁区、红古区、七里河区)  鹤壁市(鹤山区、山城区、浚县、淇滨区、淇县)

抚顺市(顺城区、清原满族自治县、东洲区、新宾满族自治县、新抚区、抚顺县、望花区)

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

南充市(嘉陵区、阆中市、高坪区、顺庆区、蓬安县、西充县、南部县、仪陇县、营山县)盘锦市(大洼区、盘山县、双台子区、兴隆台区)

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

防城港市(东兴市、上思县、港口区、防城区)

玉树藏族自治州(称多县、杂多县、玉树市、曲麻莱县、治多县、囊谦县)

阜阳市(阜南县、界首市、颍上县、颍州区、颍泉区、颍东区、临泉县、太和县)

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

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

遂宁市(船山区、射洪市、安居区、蓬溪县、大英县)

江门市(恩平市、蓬江区、新会区、江海区、开平市、台山市、鹤山市)

鞍山市(岫岩满族自治县、海城市、铁东区、铁西区、千山区、立山区、台安县)

阿里地区(日土县、措勤县、噶尔县、札达县、普兰县、革吉县、改则县)

阿勒泰地区(布尔津县、哈巴河县、吉木乃县、富蕴县、阿勒泰市、青河县、福海县)

承德市(隆化县、承德县、鹰手营子矿区、平泉市、宽城满族自治县、丰宁满族自治县、双滦区、兴隆县、滦平县、围场满族蒙古族自治县、双桥区)

张家界市(永定区、慈利县、武陵源区、桑植县)

海东市(循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县、乐都区、化隆回族自治县、平安区、互助土族自治县)

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

商丘市(虞城县、永城市、睢阳区、夏邑县、柘城县、梁园区、宁陵县、民权县、睢县)

　　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。

　　据韩联社，韩国全州地方检察厅24日表示，以涉嫌违反《特定犯罪加重处罚法》（贿赂）而对前总统文在寅提起不捕直诉。

　　报道称，检方其间就文在寅前女婿“航空公司开小灶聘用”疑点进行了调查。检方指控，文在寅涉嫌与女儿文多惠和前女婿徐某合谋，拜托前议员、易斯达航空创始人李相稷实际持有的泰国易斯达航空公司违规聘用徐某。

　　李相稷2018年3月担任中小风险企业振兴公团理事长时，徐某入职泰国易斯达航空并担任高管。徐某在泰国易斯达航空担任高管期间（2018年8月至2020年3月）获得1.5亿韩元（约合人民币76.5万元）薪酬和6500万韩元住宿补贴。

　　根据报道，检方认为，文在寅在徐某被聘用后暂停对文多惠夫妇的经济支持，可将其视为徐某就业给文在寅带来直接的经济利益。检方表示，经查发现，青瓦台民政秘书室和特别监察组、总统警卫处等曾为文多惠夫妇赴泰国旅居提供各种帮助。检方表示，此案核心在于总统行使权限，通过政治家兼企业家李相稷实际持有的航司为其女儿夫妇提供特惠。

　　另外，检方还针对李相稷以涉嫌行贿及渎职提起公诉，并暂缓对文多惠和徐某提起公诉。