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海北藏族自治州(海晏县、祁连县、刚察县、门源回族自治县)

玉溪市(华宁县、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、新平彝族傣族自治县、澄江市、峨山彝族自治县、江川区、通海县)

黑河市(北安市、五大连池市、逊克县、爱辉区、孙吴县、嫩江市)

邢台市(任泽区、宁晋县、内丘县、南宫市、新河县、威县、信都区、柏乡县、隆尧县、临西县、平乡县、广宗县、襄都区、临城县、南和区、巨鹿县、清河县、沙河市)  株洲市(芦淞区、荷塘区、攸县、渌口区、天元区、炎陵县、醴陵市、石峰区、茶陵县)

营口市(站前区、老边区、盖州市、大石桥市、西市区、鲅鱼圈区)

陇南市(康县、礼县、宕昌县、徽县、武都区、西和县、成县、两当县、文县)

绵阳市(北川羌族自治县、梓潼县、游仙区、平武县、涪城区、三台县、盐亭县、安州区、江油市)昭通市(昭阳区、水富市、大关县、盐津县、镇雄县、绥江县、威信县、鲁甸县、永善县、彝良县、巧家县)

赣州市(安远县、南康区、会昌县、宁都县、于都县、信丰县、寻乌县、定南县、上犹县、石城县、章贡区、瑞金市、全南县、崇义县、龙南市、赣县区、大余县、兴国县)  新余市(分宜县、渝水区)

鹤岗市(向阳区、东山区、南山区、绥滨县、兴山区、萝北县、工农区、兴安区)

资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)

武汉市(新洲区、汉南区、蔡甸区、江岸区、黄陂区、硚口区、江夏区、青山区、东西湖区、洪山区、江汉区、汉阳区、武昌区)

绍兴市(新昌县、柯桥区、嵊州市、上虞区、越城区、诸暨市)

衡水市(饶阳县、武强县、冀州区、武邑县、枣强县、深州市、景县、故城县、阜城县、桃城区、安平县)

深圳市(龙岗区、光明区、宝安区、龙华区、南山区、坪山区、罗湖区、盐田区、福田区)

庆阳市(正宁县、华池县、镇原县、环县、宁县、合水县、西峰区、庆城县)

本溪市(桓仁满族自治县、明山区、南芬区、本溪满族自治县、溪湖区、平山区)

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

儋州市

南通市(如东县、海门区、海安市、启东市、如皋市、崇川区、通州区)

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

自贡市(沿滩区、荣县、大安区、贡井区、富顺县、自流井区)

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

漯河市(临颍县、源汇区、郾城区、召陵区、舞阳县)

信阳市(淮滨县、浉河区、息县、新县、固始县、平桥区、罗山县、光山县、商城县、潢川县)

揭阳市(揭东区、惠来县、榕城区、揭西县、普宁市)

石河子市(昆玉市、图木舒克市、可克达拉市、五家渠市、胡杨河市、北屯市、阿拉尔市、双河市、新星市、铁门关市、白杨市)

乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

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锦州市(凌河区、古塔区、北镇市、凌海市、义县、黑山县、太和区)

南京市(六合区、玄武区、江宁区、建邺区、高淳区、秦淮区、浦口区、鼓楼区、栖霞区、雨花台区、溧水区)

山南市(洛扎县、浪卡子县、曲松县、隆子县、桑日县、加查县、措美县、扎囊县、琼结县、乃东区、错那市、贡嘎县)

阿坝藏族羌族自治州(阿坝县、壤塘县、红原县、黑水县、松潘县、若尔盖县、小金县、金川县、九寨沟县、汶川县、茂县、理县、马尔康市)  柳州市(融水苗族自治县、三江侗族自治县、融安县、柳江区、城中区、柳北区、鱼峰区、柳南区、鹿寨县、柳城县)

遂宁市(安居区、船山区、大英县、射洪市、蓬溪县)

克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区)

唐山市(开平区、路南区、滦州市、乐亭县、玉田县、遵化市、丰南区、迁西县、丰润区、滦南县、迁安市、古冶区、路北区、曹妃甸区)通化市(柳河县、二道江区、通化县、集安市、梅河口市、辉南县、东昌区)

益阳市(资阳区、赫山区、安化县、沅江市、桃江县、南县)  乌鲁木齐市(头屯河区、乌鲁木齐县、水磨沟区、天山区、新市区、沙依巴克区、米东区、达坂城区)

温州市(龙湾区、苍南县、洞头区、乐清市、龙港市、永嘉县、文成县、鹿城区、平阳县、泰顺县、瑞安市、瓯海区)

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

安阳市(内黄县、林州市、北关区、文峰区、龙安区、汤阴县、滑县、安阳县、殷都区)吴忠市(盐池县、利通区、红寺堡区、同心县、青铜峡市)

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

晋城市(沁水县、城区、高平市、陵川县、泽州县、阳城县)

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

三明市(三元区、沙县区、大田县、泰宁县、清流县、尤溪县、将乐县、永安市、明溪县、建宁县、宁化县)

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

葫芦岛市(兴城市、南票区、龙港区、连山区、绥中县、建昌县)

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

三亚市(天涯区、崖州区、吉阳区、海棠区)

淮南市(八公山区、田家庵区、谢家集区、凤台县、大通区、潘集区、寿县)

马鞍山市(当涂县、花山区、博望区、含山县、雨山区、和县)

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

海南藏族自治州(兴海县、同德县、贵南县、共和县、贵德县)

许昌市(禹州市、鄢陵县、襄城县、长葛市、建安区、魏都区)

日照市(五莲县、岚山区、东港区、莒县)

齐齐哈尔市(泰来县、龙沙区、富裕县、讷河市、梅里斯达斡尔族区、依安县、建华区、龙江县、甘南县、克东县、克山县、拜泉县、碾子山区、铁锋区、富拉尔基区、昂昂溪区)

德阳市(广汉市、中江县、罗江区、绵竹市、什邡市、旌阳区)

　　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。