By Kenna Hughes-Castleberry gepostet am 30. September 2022
Unter den vielen Branchen, von denen das Quantencomputing mit Sicherheit profitieren wird, ist die Finanzbranche eine der größten. „Im Grunde haben mittlerweile alle Großbanken ihr eigenes Quantenteam“, erklärte er Römischer Orus, Mitbegründer und Chief Scientific Officer von Multiversum-Computing, ein führendes Quantensoftwareunternehmen. Orus ist außerdem kerbaskischer Forschungsprofessor am spanischen Donostia International Physics Center (DCIP), wo er ein einflussreiches Werk verfasste Krepppapier zu Quantencomputing und Finanzen. „Es gibt viele verschiedene Orte, an denen Quantencomputing im Finanzwesen hilfreich sein kann“, fügte Orus hinzu.
Ein Großteil der Finanzbranche konzentriert sich auf die Analyse großer Rohstoffpools technische Daten Aus verschiedenen Schlussfolgerungen geht hervor, dass Quantencomputing diesen Prozess erheblich verbessern kann. Da Quantencomputer Algorithmen verwenden, um mehrere Berechnungen gleichzeitig auszuführen, können sie schneller Ergebnisse liefern, was für die entscheidend ist Handel Das geschieht an den Aktienmärkten in rasantem Tempo. Die Antworten, die Quantencomputer geben, sind auch einzigartig im Vergleich zu klassischen Computern und bieten weitere Vorteile. „Sie sind wie die Quantenphysik probabilistisch statt deterministisch“, erklärte a 2020 artikel,ca von McKinsey&Company. „[Das bedeutet], dass sie variieren können, selbst wenn die Eingabe gleich ist.“ Diese verschiedenen Eingaben sind besonders wichtig für Optimierungsprobleme, Finanzsimulationen, Betrugserkennung und Marktprognosen, alles Prozesse, die Banken und andere Finanzinstitute täglich nutzen.
Monte-Carlo-Simulationen lesen
Eine der häufigsten Optimierungssimulationen, insbesondere für Finanzportfolios, ist die Monte Carlo Simulation. Bei dieser Methode wird eine Zufallsstichprobe von Eingaben verwendet, um ein statistisches Problem zu lösen, wobei die Simulation eine visuelle Lösung für dieses Problem liefert. „Im Finanzsektor werden diese Monte-Carlo-Simulationen häufig für Stresstests und Kreditrisikobewertungen verwendet, aber sie sind kostspielig, zeitaufwändig und erfordern viel Rechenleistung“, erklärt er Zapata Computing's Chief Marketing Officer Katherine Londergan. Da die Monte-Carlo-Simulation verschiedene Eingaben verwenden kann, wurde sie von verschiedenen Quantenunternehmen zum Testen ihrer Technologie genutzt. Zapata Computing, ein marktführendes Quantenunternehmen mit Sitz in Kanada, veröffentlichte kürzlich eine Krepppapier konzentrierte sich auf die Verwendung dieser Simulation für Anpassungen der Kreditbewertung. „Unsere Arbeit mit BBVA „[eine globale Bank] untersucht das Potenzial von Quantenvorteilen für Monte-Carlo-Anwendungsfälle, einschließlich Credit Valuation Adjustment (CVA) und Derivatpreisgestaltung“, erklärte Londergan. „Banken wie BBVA suchen aktiv nach Möglichkeiten, diese Simulationen durch Quantencomputer weniger zeitaufwändig zu machen.“
Zu den weiteren Finanzprozessen, auf die Quantencomputing angewendet werden kann, gehören Betrugserkennung und Marktvorhersagen. Finanzinstitute nutzen bereits Algorithmen für maschinelles Lernen, um in diesen Situationen zu helfen, könnten sie aber in Zukunft übernehmen Quantenmaschinelles Lernen um die Dinge noch weiter zu verbessern. „Mit dem Quantencomputer können Sie Algorithmen für maschinelles Lernen verbessern“, sagte Orus. In Fällen mit Live-Datenströmen, beispielsweise bei betrügerischen Transaktionen, kann Quantenmaschinelles Lernen die Daten möglicherweise schneller verarbeiten und so dazu beitragen, Finanzprozesse sicherer und effizienter zu gestalten.
Quantenglühen und die Finanzindustrie
Während Quantencomputing zweifellos der Finanzindustrie zugute kommen wird, wird Quanten-Annealing insbesondere eine eigene wichtige Rolle spielen. „Quantum Annealing ist ein besonderes Modell der Quantenberechnung“, erklärte Orus. „Es ist also darauf ausgelegt, nur ein bestimmtes Problem zu lösen, nämlich Optimierung. Möglicherweise müssen Sie also eine Kostenfunktion minimieren, beispielsweise das Risiko eines Portfolios von Vermögenswerten. Dies ist die Art von Problem, die man mit Quantenglühen lösen kann.“ Unternehmen mögen D-Welle oder Lockheed Martin entwickeln bereits Quanten-Annealer, von denen viele von Finanzinstituten genutzt werden können. Da viele Probleme in der Finanzbranche eine Optimierung erfordern, werden Quanten-Annealer einem breiteren Anwendungsspektrum Vorteile bringen, als man erwarten könnte. „Selbst für die Simulation bestimmter Wirtschaftsmodelle kann man dies auch über Quantum Annealing tun“, fügte Orus hinzu. „Zum Beispiel das Finden eines wirtschaftlichen Gleichgewichts, was lediglich ein Optimierungsproblem ist.“
Obwohl Quantencomputing viele Vorteile für den Finanzsektor bringen wird, sind noch viele Phasen erforderlich, bis diese Technologie breiter eingesetzt werden kann. „Die Suche nach inkrementellen Vorteilen mit Quantencomputern im Finanzwesen wird eine Herausforderung sein“, sagte Londergan. „Wir haben festgestellt, dass unsere Finanzkunden bei der Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI und ML weit fortgeschritten sind. Deshalb arbeiten wir an kurzfristigen Anwendungsfällen zusammen, bei denen wir uns einen zusätzlichen Vorteil verschaffen können.“ Während es einige Zeit dauern kann, diesen Vorteil zu erreichen, befassen sich andere Experten wie Orus mit einigen der unmittelbaren Herausforderungen, vor denen die Quantenindustrie steht. „Ich denke, der größte Rückschlag ist die Entwicklung der Hardware“, sagte er. „Die Prozessoren, die wir heutzutage haben, sind immer noch relativ klein und laut.“ Sobald die Hardware verbessert und skalierbar ist, wird diese innovative Technologie hoffentlich leichter anwendbar sein.
Aber es gibt auch Schritte, die Finanzinstitute unternehmen müssen, um Quantencomputing einzuführen. Londergan erklärte: „Um die Quantentechnologie erfolgreich einzuführen, müssen Finanzinstitute flexibel und modular sein und über einen zukunftskompatiblen Ansatz für die Entwicklung quantenbasierter Anwendungen verfügen.“ Das bedeutet, dass Algorithmen, Datenströme und quantenklassische Hardware-Backends problemlos ausgetauscht werden können – ohne dass die Computerinfrastruktur „zerlegt und ersetzt“ werden muss.“ Zusammen mit dieser flexiblen Denkweise müssen Banken und andere Institutionen möglicherweise den Zeitplan für die Implementierung dieser Technologie ändern, da dies einige Zeit dauern kann. „Es ist erwähnenswert, dass Zapata glaubt, dass große Simulationen wie diese Monte-Carlo-Anwendungsfälle mehr als ein Jahrzehnt entfernt sind“, fügte Londergan hinzu.
Andere Experten wie Orus glauben, dass die weitverbreitete Einführung des Quantencomputings tatsächlich viel näher rückt. „Es fängt bereits an, die Branche zu durchdringen“, sagte Orus. „Wir fangen im Wesentlichen an, die ersten realen Anwendungsfälle zu finden. Ich würde also sagen, dass die große Mehrheit der Großbanken in den nächsten zwei, drei Jahren zumindest eine Quantenlösung in Produktion haben wird.“
Kenna Hughes-Castleberry ist Mitarbeiterin bei Inside Quantum Technology und Science Communicator bei JILA (eine Partnerschaft zwischen der University of Colorado Boulder und NIST). Ihre Beats beim Schreiben umfassen Deep Tech, Metaverse und Quantentechnologie.
