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合肥市(庐阳区、肥西县、瑶海区、肥东县、庐江县、蜀山区、巢湖市、包河区、长丰县)

五指山市(屯昌县、乐东黎族自治县、琼海市、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、澄迈县、琼中黎族苗族自治县、万宁市、临高县、文昌市、定安县、东方市、保亭黎族苗族自治县、陵水黎族自治县)

玉林市(兴业县、陆川县、博白县、北流市、福绵区、玉州区、容县)

嘉兴市(南湖区、平湖市、秀洲区、海盐县、桐乡市、海宁市、嘉善县)  中山市

内蒙古自治区

葫芦岛市(龙港区、南票区、连山区、兴城市、建昌县、绥中县)

泸州市(合江县、叙永县、纳溪区、古蔺县、龙马潭区、泸县、江阳区)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)  北海市(铁山港区、海城区、合浦县、银海区)

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

玉树藏族自治州(曲麻莱县、治多县、囊谦县、称多县、玉树市、杂多县)

商洛市(商南县、洛南县、柞水县、镇安县、丹凤县、商州区、山阳县)

阜阳市(颍州区、颍泉区、界首市、阜南县、临泉县、颍东区、颍上县、太和县)

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

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

绥化市(望奎县、安达市、肇东市、兰西县、明水县、海伦市、北林区、绥棱县、庆安县、青冈县)

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

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

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

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

湖州市(长兴县、吴兴区、德清县、安吉县、南浔区)

漳州市(漳浦县、华安县、南靖县、东山县、云霄县、芗城区、平和县、诏安县、长泰区、龙文区、龙海区)

绍兴市(新昌县、上虞区、越城区、嵊州市、柯桥区、诸暨市)

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

海口市(秀英区、龙华区、美兰区、琼山区)

云浮市(新兴县、罗定市、云城区、郁南县、云安区)

崇左市(江州区、大新县、龙州县、宁明县、扶绥县、天等县、凭祥市)

黔南布依族苗族自治州(都匀市、福泉市、罗甸县、平塘县、龙里县、瓮安县、长顺县、惠水县、贵定县、三都水族自治县、独山县、荔波县)

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濮阳市(清丰县、台前县、华龙区、濮阳县、南乐县、范县)

湛江市(廉江市、坡头区、麻章区、雷州市、遂溪县、赤坎区、霞山区、徐闻县、吴川市)

本溪市(南芬区、明山区、平山区、溪湖区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县)

安庆市(大观区、潜山市、望江县、迎江区、太湖县、岳西县、怀宁县、宿松县、宜秀区、桐城市)  周口市(鹿邑县、西华县、淮阳区、太康县、项城市、郸城县、扶沟县、川汇区、商水县、沈丘县)

惠州市(博罗县、惠阳区、惠城区、惠东县、龙门县)

聊城市(茌平区、莘县、东昌府区、东阿县、冠县、临清市、高唐县、阳谷县)

来宾市(武宣县、忻城县、兴宾区、合山市、象州县、金秀瑶族自治县)南京市(栖霞区、雨花台区、建邺区、鼓楼区、江宁区、溧水区、高淳区、六合区、玄武区、浦口区、秦淮区)

焦作市(马村区、孟州市、修武县、山阳区、博爱县、解放区、沁阳市、温县、中站区、武陟县)  宁德市(福安市、周宁县、寿宁县、福鼎市、柘荣县、屏南县、蕉城区、霞浦县、古田县)

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

梅州市(丰顺县、蕉岭县、梅江区、梅县区、平远县、兴宁市、大埔县、五华县)

日喀则市(昂仁县、江孜县、萨迦县、仁布县、南木林县、仲巴县、聂拉木县、康马县、白朗县、谢通门县、岗巴县、萨嘎县、定日县、桑珠孜区、定结县、吉隆县、亚东县、拉孜县)衡水市(桃城区、阜城县、冀州区、武邑县、饶阳县、武强县、安平县、深州市、故城县、枣强县、景县)

沈阳市(于洪区、大东区、沈河区、法库县、辽中区、和平区、沈北新区、浑南区、苏家屯区、铁西区、康平县、新民市、皇姑区)

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

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

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

新疆维吾尔自治区

防城港市(上思县、防城区、港口区、东兴市)

昆明市(寻甸回族彝族自治县、盘龙区、富民县、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、五华区、安宁市、官渡区、西山区、嵩明县、宜良县、东川区、呈贡区、石林彝族自治县)

阿里地区(噶尔县、日土县、措勤县、改则县、札达县、普兰县、革吉县)

六盘水市(盘州市、水城区、六枝特区、钟山区)

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

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

泰安市(宁阳县、肥城市、新泰市、泰山区、岱岳区、东平县)

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

曲靖市(富源县、马龙区、陆良县、师宗县、宣威市、会泽县、沾益区、麒麟区、罗平县)

铜川市(宜君县、王益区、耀州区、印台区)

淄博市(沂源县、高青县、临淄区、淄川区、博山区、桓台县、周村区、张店区)

　　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。