By Kenna Hughes-Castleberry postitatud 30. septembril 2022
Paljudest tööstusharudest, millest kvantarvutus kindlasti kasu saab, on finantssektor üks suurimaid. "Põhimõtteliselt on kõigil suurtel pankadel nüüd oma kvantmeeskond," selgitas Roman Orus, ettevõtte kaasasutaja ja teaduslik juht Multiverse andmetöötlus, juhtiv kvanttarkvara ettevõte. Orus on ka Ikerbaski uurimisprofessor Hispaania Donostia rahvusvahelises füüsikakeskuses (DCIP), kus ta kirjutas mõjuka paber kvantarvutuse ja rahanduse kohta. "On palju erinevaid kohti, kus kvantarvutus võib rahanduses abiks olla," lisas Orus.
Kuna suur osa finantssektorist on keskendunud suurte toorainekogumite analüüsimisele andmed ja tehes erinevaid järeldusi, võib kvantarvutus seda protsessi oluliselt parandada. Kuna kvantarvutid kasutavad algoritme mitme arvutuse korraga tegemiseks, saavad nad tulemusi anda kiiremini, mis on kauplemine see juhtub aktsiaturgudel kiires tempos. Vastused, mida kvantarvutid annavad, on samuti ainulaadsed klassikalistest arvutitest, andes muid eeliseid. "Nagu kvantfüüsika, nii nad on tõenäosuslik mitte deterministlik,” selgitas a 2020 artikkel firmalt McKinsey& Company. "[See tähendab], et need võivad erineda isegi siis, kui sisend on sama." Need erinevad sisendid on eriti olulised optimeerimisprobleemide, finantssimulatsioonide, pettuste tuvastamise ja turu ennustamise jaoks – kõik protsessid, mida pangad ja muud finantsasutused igapäevaselt kasutavad.
Monte Carlo simulatsioonide lugemine
Üks levinumaid optimeerimise simulatsioone, eriti finantsportfellide jaoks, on Monte Carlo simulatsioon. See meetod kasutab statistilise probleemi lahendamiseks sisendite juhuslikku valimit, kusjuures simulatsioon annab sellele probleemile visuaalse lahenduse. "Finantssektoris kasutatakse neid Monte Carlo simulatsioone tavaliselt stressitestimiseks ja krediidiriski hindamiseks, kuid need on kulukad, aeganõudvad ja nõuavad palju hobujõude," selgitas. Zapata andmetöötlusturundusjuht Katherine Londergan. Kuna Monte Carlo simulatsioonis saab kasutada erinevaid sisendeid, on erinevad kvantettevõtted seda kasutanud oma tehnoloogia testimiseks. Kanadas asuv turuliider kvantettevõte Zapata Computing avaldas hiljuti a paber keskendunud selle simulatsiooni kasutamisele krediidihinnangu korrigeerimiseks. "Meie töö koos BBVA [Ülemaailmne pank] uurib kvanteelise potentsiaali Monte Carlo kasutusjuhtudel, sealhulgas krediidihinnangu korrigeerimine (CVA) ja tuletisinstrumentide hinnakujundus, "ütles Londergan. "Pangad, nagu BBVA, uurivad aktiivselt viise, kuidas muuta need simulatsioonid kvantarvutite abil vähem aeganõudvaks."
Muud finantsprotsessid, mida kvantarvutust saab rakendada, hõlmavad pettuste tuvastamist ja turuennustusi. Finantsasutused kasutavad sellistes olukordades abistamiseks juba masinõppe algoritme, kuid võivad tulevikus kasutusele võtta kvantmasina õppimine et asju veelgi paremaks muuta. "Kvantarvutiga saate parandada masinõppe algoritme, " ütles Orus. Kui tegemist on reaalajas andmevoogudega (nt petturlike tehingutega), võib kvantmasinõpe olla võimeline andmeid kiiremini töötlema, aidates hoida finantsprotsesse turvalisemalt ja tõhusamalt.
Kvantlõõmutamine ja rahandustööstus
Kuigi kvantarvutus on kahtlemata finantstööstusele kasulik, mängib kvantlõõmutamine konkreetselt oma olulist rolli. Orus selgitas: "Kvantlõõmutamine on kvantarvutuse konkreetne mudel, "[Seega on see] loodud lahendama ainult ühte konkreetset probleemi, mis on optimeerimine. Seega võib teil olla kulufunktsioon, mida peate minimeerima, näiteks varade portfelli riski. See on seda tüüpi probleem, mida saate kvantlõõmutusega lahendada. Ettevõtetele meeldib D-laine või Lockheed Martin arendavad juba kvantlõõmutajaid, millest paljusid võivad kasutada finantsasutused. Kuna paljud finantssektori probleemid hõlmavad optimeerimist, lisavad kvantannilerid eeliseid laiemale rakenduste valikule, kui võib eeldada. „Isegi teatud majandusmudelite simuleerimiseks saab seda teha ka kvantlõõmutamise teel,“ lisas Orus. "Näiteks majandusliku tasakaalu leidmiseks, mis on lihtsalt optimeerimisprobleem."
Kuigi kvantarvuti lisab finantssektorile palju eeliseid, on selle tehnoloogia laialdasema kasutuselevõtuni palju etappe. "Kvantarvutitest rahanduses täiendava eelise otsimine on keeruline," ütles Londergan. „Leidsime, et meie finantskliendid on tehisintellekti ja ML-i võimsuse ärakasutamisel kõrgelt arenenud, seega teeme koostööd lähiajaliste kasutusjuhtudega, kus saame täiendava eelise.” Kuigi selle eelise saamine võib võtta veidi aega, vaatavad teised eksperdid, nagu Orus, mõningaid otseseid väljakutseid, millega kvanttööstus silmitsi seisab. "Ma arvan, et peamine tagasilöök on riistvara arendamine, " ütles ta. "Protsessorid, mis meil praegu on, on endiselt suhteliselt väikesed ja mürarikkad." Kui riistvara on täiustatud ja suuteline skaleerima, on see uuenduslik tehnoloogia loodetavasti hõlpsamini rakendatav.
Kuid on ka samme, mida finantsasutused peavad kvantarvutite kasutuselevõtmiseks astuma. Nagu Londergan selgitas: "Kvantide kasutuselevõtu õnnestumiseks peavad finantsasutused olema paindlikud modulaarsed ja omama edasist ühilduvat lähenemisviisi kvanttoega rakenduste loomiseks. See tähendab, et algoritme, andmevoogusid ja kvantklassikalisi riistvaralisi taustaprogramme saab hõlpsasti sisse ja välja vahetada – ilma andmetöötluse infrastruktuuri rebimise ja asendamiseta. Koos selle paindliku mõtteviisiga võivad pangad ja muud asutused vajada selle tehnoloogia rakendamise ajakava muutmist, kuna see võib võtta aega. "Tasub mainida, et Zapata usub, et suured simulatsioonid, nagu need Monte Carlo kasutusjuhtumid, on enam kui kümne aasta pärast," lisas Londergan.
Teised eksperdid, nagu Orus, usuvad, et kvantarvutite laialdane kasutuselevõtt on tegelikult palju lähemal. "See hakkab juba tööstusesse tungima," ütles Orus. "Me hakkame sisuliselt leidma esimesi tegelikke kasutusjuhtumeid. Nii et ma ütleksin, et järgmise kahe-kolme aasta jooksul on enamikul suurpankadest tootmises vähemalt mõni kvantlahendus.
Kenna Hughes-Castleberry on Inside Quantum Technology ja JILA teaduskommunikaatori (Colorado Boulderi ülikooli ja NIST-i vaheline partnerlus) kirjanik. Tema kirjutamissageduste hulka kuuluvad süvatehnoloogia, metaversum ja kvanttehnoloogia.
