2015年随着深度学习算法进一步成熟,人工智能迎来了全新的分水岭。近年来,在中国的人工智能市场规模增速大大高于全球市场增速的情况下,我国政府适时地将其上升为国家战略,并明确提出人工智能阶段性发展目标,即“三步走”的战略。该战略指出,第一步,2020年前,使本国人工智能产业的发展水平与世界先进水平保持同一高度,核心在于发展大数据为依托的多类型多领域的智能系统,发挥出人工智能拉动产业发展的作用—1500亿拉动1万亿。第二步,2025年前,在制造业、医疗业、城市建设、农业和国防建设等核心领域融入智能科技,使其发挥在实体产业的应用效果—4000亿拉动5万亿,进入高速发展期。第三步,到2030年,比肩于世界先进水平,使人工智能核心产业发挥出1万亿带动10万亿的经济发展成果。可以看出,国务院主导下提出的发展纲要,不仅对人工智能的基础内容进行量化要求,还给予人工智能在财税政策上的支持,还对下游产业链、生态型培养方向以及高素质人才的培育提出了具体的建设要求。金融领域的服务迎来了数字化的革命时代,人工智能在银行数字化转型过程中引领了新的方向。在这重要的转型过程中,怎么样能培养出数字化思维模式,如何构建完备的技术架构,整合办事效率以高标准要求的数字化金融组织,这些要求都关乎着人工智能如何在银行业转型过程中发挥更大的作用。对于金融市场来说,贯彻这一发展要求,实际上就是推进金融与人工智能互为表里,联动发展,为能够更好地建设金融体系的现代化发展而服务。贯彻落实供给侧结构性改革和人工智能的发展战略在金融服务中的体现,使金融服务更加易操作。金融行业是数据密集型行业,银行业与整个社会形成紧密交织的网络,银行内部积累了大量信息,而人工智能正适用于从海量数据中提取有效信息,对信息进行加工分析后反馈给银行做出决策,特别在风险管理与金融交易这些比较复杂数据的处理上,人工智能对银行的风险控制管理、运营效率的加快和客户差异化体验过程中适配多元个性的效果上起着不容忽视的作用。因此人工智能甚至可以说颠覆现存银行业格局,改变银行服务,使其朝着个性化、智能化方向发展。目前国内对于人工智能下商业银行的转型,大都将焦点聚集在人工智能的研发,其集中体现在的四个智能领域,分别是营销层面、投资顾问咨询、风险控制和支付客服。近年来,人工智能机器相关的技术和衍生品只是小范围内被涉及,但是针对目前取得的一定的效果,可见未来人工智能的发展还有巨大的潜力。我国银行应紧跟人工智能应用趋势,进一步整合内外部数据资源,研究人工智能相关核心技术,探索拓展新的人工智能应用场景,这样才能在新时代完成向智能银行的转型。目前人工智能中应用较多的是支付、清算市场的相关领域,说到底就是如何更好地平衡效率与安全之间的关系问题。对于支付市场来说,贯彻对支付清算体系加强监管的政策方向的落实,不是一时一刻,而是一场攻坚战。从另外一个角度来看,新技术的蓬勃发展,引领着支付清算体系的内生性变革。尤其表现在零售支付工具的领域,呈现出多种多样的外在表现形式,影响着人们的日常生活。纵观全球发展来看,近年来,我国新的金融创新,尤其是移动支付,取得了突破性的进展。然而,相比于繁荣景象,相关的研究理论的发展却有悖于市场的发展。正因为此,导致了政策理论与实际操作经常出现分歧、矛盾。本文则是以新角度从作为主体的商业银行出发,以农业银行为例阐述如何将人工智能更好地发挥其优势在支付清算监管等重要领域。文章首先阐述了论文的选题背景、研究意义、国内外研究现状、研究思路、研究方法、创新点以及存在的不足之处。其次对人工智能相关方面进行理论综述。包括人工智能的内涵;人工智能发展的综述:人工智能的发展历程及横向对比各国人工智能的发展现状。并对人工智能与互联网的区别进行比较,着重区分互联网应用到金融业和人工智能的区别。接下来,介绍了当前我国银行业人工智能发展的状况。包括应用的情况和应用遇到的困难,当前银行业对人工智能应用的情况体现在提升用户体验度,进行量化分析,加强风险管理上。目前看来,银行业应用人工智能遇到的困难不仅有掌握数据处理和建立算法模型的高端人才非常短缺,还有对大数据资源的准备需要很长的时间、很高的应用成本,致使数据缺乏市场供应。再有对人工智能应用产生的风险也难以进行有效防范以及涉及到人工智能的设备需求成本较高。再次,以中国农业银行为例,实证分析影响商业银行效益与风险的理论机制并分析中国农业银行是如何具体应用人工智能来提升效益与加强风险把控的。来探讨怎样将人工智能应用到对效益和风险影响最大的因素上,实现人工智能的更大效用。最后,提出了发展举措,先行先试逐渐完善,不断优化应用规划的顶层设计。规范管理且合理地整合使用现有的内部数据,对数据采集制定标准的规范。拓展优化银行内外数据来源渠道,支撑人工智能稳步发展。不断深入探索、研发人工智能技术,扩展应用场景,培养人工智能方面的人才,紧抓人才建设,注重长期效益。展望了未来人工智能将带给银行的变化,描绘了人工智能技术的发展趋势和未来前景。