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嘉兴市(平湖市、嘉善县、桐乡市、秀洲区、海盐县、海宁市、南湖区)

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

西藏自治区

滨州市(博兴县、邹平市、惠民县、无棣县、阳信县、沾化区、滨城区)  镇江市(京口区、润州区、句容市、丹阳市、扬中市、丹徒区)

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

邵阳市(北塔区、绥宁县、大祥区、邵阳县、隆回县、武冈市、新邵县、洞口县、新宁县、邵东市、城步苗族自治县、双清区)

淄博市(沂源县、淄川区、高青县、桓台县、临淄区、张店区、周村区、博山区)

朔州市(山阴县、朔城区、应县、平鲁区、右玉县、怀仁市)  池州市(贵池区、东至县、石台县、青阳县)

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

雅安市(雨城区、天全县、荥经县、宝兴县、名山区、芦山县、汉源县、石棉县)

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

哈尔滨市(方正县、道外区、松北区、道里区、延寿县、双城区、香坊区、宾县、尚志市、南岗区、木兰县、阿城区、通河县、巴彦县、五常市、依兰县、平房区、呼兰区)

日喀则市(仁布县、萨嘎县、南木林县、白朗县、聂拉木县、萨迦县、拉孜县、昂仁县、谢通门县、江孜县、定日县、定结县、桑珠孜区、岗巴县、仲巴县、康马县、吉隆县、亚东县)

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

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

钦州市(浦北县、钦南区、灵山县、钦北区)

南昌市(青云谱区、西湖区、青山湖区、进贤县、东湖区、新建区、安义县、红谷滩区、南昌县)

威海市(荣成市、文登区、环翠区、乳山市)

内蒙古自治区

中山市

达州市(达川区、万源市、宣汉县、渠县、大竹县、通川区、开江县)

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

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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、乌恰县、阿合奇县)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)

吴忠市(红寺堡区、同心县、青铜峡市、利通区、盐池县)

唐山市(玉田县、路北区、丰润区、古冶区、丰南区、迁安市、迁西县、开平区、曹妃甸区、滦州市、滦南县、路南区、遵化市、乐亭县)

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

济宁市(梁山县、鱼台县、任城区、金乡县、嘉祥县、邹城市、兖州区、微山县、泗水县、曲阜市、汶上县)

毕节市(纳雍县、七星关区、金沙县、赫章县、黔西市、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、大方县)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)  抚顺市(新抚区、新宾满族自治县、清原满族自治县、望花区、抚顺县、东洲区、顺城区)

濮阳市(清丰县、华龙区、台前县、范县、南乐县、濮阳县)

娄底市(冷水江市、涟源市、双峰县、新化县、娄星区)

绥化市(肇东市、安达市、望奎县、北林区、庆安县、明水县、绥棱县、海伦市、青冈县、兰西县)成都市(金牛区、蒲江县、武侯区、邛崃市、青羊区、崇州市、金堂县、锦江区、青白江区、温江区、彭州市、双流区、新都区、新津区、成华区、郫都区、龙泉驿区、大邑县、都江堰市、简阳市)

江门市(开平市、鹤山市、恩平市、新会区、江海区、蓬江区、台山市)  定西市(漳县、安定区、渭源县、岷县、临洮县、陇西县、通渭县)

揭阳市(揭西县、惠来县、普宁市、揭东区、榕城区)

宜宾市(珙县、屏山县、叙州区、翠屏区、江安县、高县、长宁县、兴文县、南溪区、筠连县)

塔城地区(裕民县、塔城市、额敏县、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、沙湾市)丽水市(遂昌县、龙泉市、青田县、云和县、松阳县、庆元县、景宁畲族自治县、莲都区、缙云县)

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

七台河市(桃山区、茄子河区、新兴区、勃利县)

咸阳市(旬邑县、渭城区、秦都区、永寿县、三原县、兴平市、彬州市、泾阳县、礼泉县、乾县、杨陵区、长武县、淳化县、武功县)

郑州市(中牟县、金水区、新密市、二七区、惠济区、巩义市、上街区、管城回族区、荥阳市、新郑市、中原区、登封市)

白城市(通榆县、洮北区、大安市、镇赉县、洮南市)

泉州市(德化县、鲤城区、丰泽区、惠安县、洛江区、石狮市、泉港区、安溪县、南安市、晋江市、永春县、金门县)

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

白银市(景泰县、会宁县、平川区、白银区、靖远县)

三门峡市(渑池县、义马市、卢氏县、湖滨区、灵宝市、陕州区)

秦皇岛市(青龙满族自治县、卢龙县、北戴河区、抚宁区、海港区、山海关区、昌黎县)

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

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

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

巴彦淖尔市(乌拉特后旗、五原县、乌拉特中旗、乌拉特前旗、杭锦后旗、临河区、磴口县)

防城港市(上思县、东兴市、防城区、港口区)

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

　　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。