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揭阳市(榕城区、揭东区、揭西县、普宁市、惠来县)

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

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

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

昌吉回族自治州(昌吉市、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、阜康市、奇台县、吉木萨尔县、玛纳斯县)

湖州市(南浔区、安吉县、德清县、吴兴区、长兴县)

三亚市(崖州区、吉阳区、天涯区、海棠区)沈阳市(和平区、沈北新区、新民市、辽中区、苏家屯区、大东区、沈河区、皇姑区、康平县、于洪区、铁西区、法库县、浑南区)

赣州市(章贡区、石城县、寻乌县、瑞金市、龙南市、赣县区、大余县、于都县、会昌县、宁都县、定南县、上犹县、兴国县、信丰县、全南县、南康区、安远县、崇义县)  鸡西市(滴道区、密山市、虎林市、恒山区、鸡东县、城子河区、麻山区、梨树区、鸡冠区)

吴忠市(同心县、盐池县、利通区、红寺堡区、青铜峡市)

汕头市(南澳县、濠江区、潮南区、潮阳区、金平区、澄海区、龙湖区)

怀化市(鹤城区、麻阳苗族自治县、溆浦县、会同县、辰溪县、芷江侗族自治县、通道侗族自治县、洪江市、沅陵县、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、中方县)

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

驻马店市(上蔡县、西平县、汝南县、确山县、遂平县、平舆县、泌阳县、驿城区、正阳县、新蔡县)

桂林市(秀峰区、兴安县、灌阳县、叠彩区、平乐县、雁山区、七星区、龙胜各族自治县、灵川县、恭城瑶族自治县、荔浦市、临桂区、阳朔县、象山区、资源县、全州县、永福县)

烟台市(福山区、牟平区、莱山区、龙口市、莱州市、莱阳市、海阳市、招远市、蓬莱区、栖霞市、芝罘区)

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

洛阳市(嵩县、栾川县、洛龙区、伊川县、洛宁县、宜阳县、新安县、瀍河回族区、孟津区、老城区、偃师区、西工区、涧西区、汝阳县)

鞍山市(岫岩满族自治县、铁西区、立山区、千山区、铁东区、海城市、台安县)

遂宁市(射洪市、船山区、大英县、安居区、蓬溪县)

绵阳市(江油市、梓潼县、游仙区、涪城区、三台县、安州区、平武县、北川羌族自治县、盐亭县)

萍乡市(芦溪县、安源区、湘东区、上栗县、莲花县)

临汾市(霍州市、汾西县、侯马市、永和县、浮山县、大宁县、蒲县、安泽县、吉县、曲沃县、隰县、洪洞县、襄汾县、古县、翼城县、乡宁县、尧都区)

海南藏族自治州(贵德县、共和县、同德县、贵南县、兴海县)

西安市(新城区、长安区、周至县、阎良区、蓝田县、碑林区、未央区、高陵区、雁塔区、莲湖区、灞桥区、鄠邑区、临潼区)

宁德市(寿宁县、周宁县、蕉城区、柘荣县、霞浦县、屏南县、福鼎市、古田县、福安市)

鄂尔多斯市(东胜区、伊金霍洛旗、达拉特旗、康巴什区、杭锦旗、鄂托克旗、乌审旗、准格尔旗、鄂托克前旗)

南阳市(内乡县、淅川县、南召县、镇平县、西峡县、宛城区、新野县、邓州市、社旗县、方城县、卧龙区、唐河县、桐柏县)

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内蒙古自治区

牡丹江市(海林市、宁安市、阳明区、东安区、穆棱市、西安区、爱民区、东宁市、林口县、绥芬河市)

宿迁市(泗洪县、宿城区、沭阳县、宿豫区、泗阳县)

本溪市(溪湖区、本溪满族自治县、平山区、南芬区、明山区、桓仁满族自治县)  保定市(阜平县、满城区、徐水区、安新县、竞秀区、定兴县、清苑区、莲池区、蠡县、高碑店市、顺平县、易县、曲阳县、容城县、高阳县、涿州市、涞水县、定州市、雄县、博野县、安国市、唐县、涞源县、望都县)

日照市(莒县、岚山区、东港区、五莲县)

惠州市(惠城区、龙门县、惠东县、博罗县、惠阳区)

商洛市(商州区、商南县、洛南县、镇安县、丹凤县、山阳县、柞水县)韶关市(浈江区、仁化县、始兴县、武江区、曲江区、翁源县、乳源瑶族自治县、乐昌市、新丰县、南雄市)

天水市(秦安县、清水县、秦州区、麦积区、张家川回族自治县、武山县、甘谷县)  上饶市(广丰区、玉山县、横峰县、铅山县、信州区、婺源县、万年县、德兴市、余干县、鄱阳县、广信区、弋阳县)

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

白银市(靖远县、平川区、会宁县、景泰县、白银区)

甘南藏族自治州(玛曲县、卓尼县、舟曲县、夏河县、临潭县、碌曲县、合作市、迭部县)长治市(长子县、襄垣县、潞城区、潞州区、上党区、屯留区、黎城县、沁源县、沁县、武乡县、平顺县、壶关县)

保山市(昌宁县、隆阳区、龙陵县、施甸县、腾冲市)

淮安市(洪泽区、金湖县、盱眙县、涟水县、淮安区、淮阴区、清江浦区)

濮阳市(濮阳县、台前县、华龙区、南乐县、清丰县、范县)

遵义市(湄潭县、习水县、仁怀市、桐梓县、汇川区、凤冈县、绥阳县、余庆县、赤水市、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、播州区、正安县、红花岗区)

兴安盟(乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、突泉县)

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

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

钦州市(钦南区、钦北区、灵山县、浦北县)

赤峰市(喀喇沁旗、宁城县、敖汉旗、巴林左旗、巴林右旗、克什克腾旗、元宝山区、翁牛特旗、林西县、松山区、红山区、阿鲁科尔沁旗)

广元市(剑阁县、青川县、旺苍县、利州区、昭化区、朝天区、苍溪县)

晋城市(高平市、陵川县、城区、泽州县、沁水县、阳城县)

阳江市(江城区、阳春市、阳东区、阳西县)

克拉玛依市(克拉玛依区、乌尔禾区、白碱滩区、独山子区)

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

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

铜川市(宜君县、耀州区、印台区、王益区)

　　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。

　　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。