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乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、化德县、四子王旗、卓资县、商都县、兴和县、集宁区、察哈尔右翼后旗、凉城县、丰镇市)

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

七台河市(桃山区、新兴区、勃利县、茄子河区)

荆门市(东宝区、沙洋县、京山市、钟祥市、掇刀区)  宜昌市(西陵区、枝江市、当阳市、猇亭区、点军区、兴山县、夷陵区、伍家岗区、秭归县、宜都市、长阳土家族自治县、远安县、五峰土家族自治县)

安阳市(林州市、滑县、殷都区、文峰区、龙安区、内黄县、汤阴县、北关区、安阳县)

营口市(站前区、盖州市、老边区、西市区、鲅鱼圈区、大石桥市)

泉州市(德化县、永春县、泉港区、丰泽区、鲤城区、惠安县、洛江区、晋江市、石狮市、安溪县、南安市、金门县)白银市(景泰县、会宁县、白银区、靖远县、平川区)

商丘市(虞城县、睢阳区、睢县、民权县、夏邑县、梁园区、柘城县、宁陵县、永城市)  福州市(连江县、闽侯县、永泰县、鼓楼区、长乐区、平潭县、福清市、仓山区、闽清县、罗源县、晋安区、台江区、马尾区)

亳州市(涡阳县、利辛县、蒙城县、谯城区)

雅安市(芦山县、天全县、汉源县、雨城区、名山区、宝兴县、荥经县、石棉县)

鸡西市(梨树区、鸡冠区、虎林市、城子河区、麻山区、滴道区、恒山区、密山市、鸡东县)

咸宁市(嘉鱼县、通山县、咸安区、崇阳县、赤壁市、通城县)

大庆市(大同区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、林甸县、让胡路区、龙凤区、萨尔图区、肇州县)

德阳市(中江县、广汉市、旌阳区、绵竹市、罗江区、什邡市)

宿州市(泗县、砀山县、灵璧县、埇桥区、萧县)

丽江市(古城区、玉龙纳西族自治县、永胜县、华坪县、宁蒗彝族自治县)

荆州市(监利市、荆州区、公安县、松滋市、石首市、沙市区、洪湖市、江陵县)

晋中市(祁县、昔阳县、平遥县、榆社县、寿阳县、介休市、太谷区、榆次区、和顺县、左权县、灵石县)

滁州市(来安县、琅琊区、南谯区、天长市、全椒县、明光市、定远县、凤阳县)

伊犁哈萨克自治州(新源县、霍尔果斯市、霍城县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、昭苏县、巩留县、伊宁市、尼勒克县、特克斯县、奎屯市)

张家界市(武陵源区、慈利县、永定区、桑植县)

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

株洲市(渌口区、天元区、炎陵县、芦淞区、醴陵市、荷塘区、茶陵县、攸县、石峰区)

威海市(乳山市、荣成市、文登区、环翠区)

莆田市(仙游县、城厢区、涵江区、荔城区、秀屿区)

达州市(通川区、达川区、万源市、大竹县、开江县、渠县、宣汉县)

十堰市(郧阳区、房县、郧西县、竹溪县、茅箭区、张湾区、丹江口市、竹山县)

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许昌市(鄢陵县、禹州市、建安区、长葛市、魏都区、襄城县)

临沧市(耿马傣族佤族自治县、临翔区、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、沧源佤族自治县、云县、镇康县、凤庆县)

济南市(莱芜区、钢城区、历下区、槐荫区、商河县、历城区、章丘区、市中区、平阴县、长清区、天桥区、济阳区)

昌都市(边坝县、左贡县、察雅县、八宿县、芒康县、丁青县、贡觉县、类乌齐县、卡若区、江达县、洛隆县)  丽水市(龙泉市、遂昌县、景宁畲族自治县、青田县、云和县、松阳县、缙云县、庆元县、莲都区)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

兰州市(西固区、榆中县、皋兰县、城关区、红古区、安宁区、永登县、七里河区)

林芝市(米林市、墨脱县、巴宜区、朗县、波密县、察隅县、工布江达县)和田地区(于田县、策勒县、洛浦县、皮山县、墨玉县、民丰县、和田市、和田县)

乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、沙依巴克区、水磨沟区、达坂城区、天山区、头屯河区、新市区、米东区)  临夏回族自治州(康乐县、东乡族自治县、广河县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、永靖县、临夏县)

文山壮族苗族自治州(富宁县、西畴县、广南县、砚山县、麻栗坡县、丘北县、文山市、马关县)

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

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)阜新市(阜新蒙古族自治县、清河门区、新邱区、彰武县、太平区、海州区、细河区)

仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)

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

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

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

包头市(九原区、青山区、土默特右旗、白云鄂博矿区、东河区、昆都仑区、固阳县、石拐区、达尔罕茂明安联合旗)

南平市(浦城县、武夷山市、邵武市、顺昌县、延平区、政和县、光泽县、松溪县、建瓯市、建阳区)

梧州市(岑溪市、藤县、苍梧县、蒙山县、长洲区、万秀区、龙圩区)

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

南通市(启东市、崇川区、海门区、通州区、海安市、如皋市、如东县)

景德镇市(珠山区、昌江区、乐平市、浮梁县)

岳阳市(华容县、平江县、岳阳楼区、岳阳县、湘阴县、临湘市、汨罗市、君山区、云溪区)

松原市(扶余市、宁江区、长岭县、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

茂名市(高州市、信宜市、茂南区、电白区、化州市)

阳江市(阳春市、阳东区、阳西县、江城区)

新余市(分宜县、渝水区)

清远市(连州市、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、清城区、连南瑶族自治县、阳山县、英德市、清新区)

　　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。