Inside Quantum Technology の Inside Scoop: 金融業界における Quantum

量子コンピューティングが確実に恩恵を受ける多くの業界の中で、金融業界は最大の業界の XNUMX つです。 「基本的に、すべての大手銀行は現在、独自の量子チームを持っています」と説明しました。 ローマのオルス、共同創設者兼最高科学責任者 マルチバースコンピューティング、大手量子ソフトウェア会社。 オラスはスペインのドノスティア国際物理センター (DCIP) のイケルバスク研究教授でもあり、そこで影響力のある著作を執筆しました。 紙 量子コンピューティングと金融について。 「量子コンピューティングが金融に役立つさまざまな場所があります」とオルス氏は付け加えた。

金融業界の多くは、大規模な未加工データの分析に重点を置いています。 データ そしてさまざまな結論を導き出すと、量子コンピューティングはこのプロセスを大幅に改善できると考えられます。 量子コンピューターはアルゴリズムを使用して複数の計算を一度に実行するため、より高速に結果を生成できます。これは、量子コンピューターにとって非常に重要です。 トレーディング 株式市場ではそれが急速に起こっている。 量子コンピューターが与える答えも古典的なコンピューターとは異なり、他の利点ももたらします。 「量子物理学と同様に、それらは 確率論的 ではなく 決定論的」と説明しました。 2020の記事 マッキンゼー＆カンパニーから。 「[これは] 入力が同じであっても変化する可能性があることを意味します。」 これらのさまざまな入力は、銀行やその他の金融機関が日常的に利用するすべてのプロセスである、最適化問題、財務シミュレーション、不正検出、市場予測にとって特に重要です。

モンテカルロ シミュレーションの読み取り

特に金融ポートフォリオの最も一般的な最適化シミュレーションの XNUMX つは、 モンテカルロ法 シミュレーション。 この方法では、入力のランダム サンプリングを使用して統計的問題を解決し、シミュレーションによってこの問題に対する視覚的な解決策が得られます。 「金融分野では、これらのモンテカルロシミュレーションはストレステストや信用リスク評価に一般的に使用されていますが、費用と時間がかかり、多くの計算能力を必要とします。」と説明しました。 Zapataコンピューティングの最高マーケティング責任者 キャサリン・ロンダーガン。 モンテカルロ シミュレーションはさまざまな入力を使用できるため、さまざまな量子企業が自社のテクノロジーをテストするために利用してきました。 カナダに本拠を置く市場をリードする量子企業である Zapata Computing は最近、 紙 このシミュレーションを信用評価の調整に使用することに重点を置いています。 「私たちの取り組みは、 BBVA （世界的な銀行は）信用評価調整（CVA）やデリバティブ価格設定などのモンテカルロ法ユースケースにおける量子的優位性の可能性を模索している」とロンダーガン氏は述べた。 「BBVA のような銀行は、量子コンピューターを使用してこれらのシミュレーションの時間を短縮する方法を積極的に模索しています。」

量子コンピューティングが適用される他の金融プロセスには、不正行為の検出や市場予測などがあります。 金融機関はすでに機械学習アルゴリズムを使用してこのような状況を支援していますが、将来的には機械学習アルゴリズムを採用する可能性があります。 量子機械学習 物事をさらに改善するために。 「量子コンピューターを使用すると、機械学習アルゴリズムを改善できます」とオルス氏は言います。 不正取引などのライブ データ ストリームを伴うケースでは、量子機械学習によりデータをより高速に処理できる可能性があり、金融​​プロセスの安全性と効率性を高めることができます。

量子アニーリングと金融業界

量子コンピューティングが金融業界に利益をもたらすことは間違いありませんが、特に量子アニーリングはそれ自体が重要な役割を果たすことになります。 「量子アニーリングは、量子計算の特定のモデルです」とオルス氏は説明しました。「[つまり、それは] XNUMX つの特定の問題だけを解決するために構築されています。 最適化。 したがって、資産ポートフォリオのリスクなど、最小限に抑える必要があるコスト関数があるかもしれません。 これは量子アニーリングで解決できる種類の問題です。」 のような企業 D-Wave ロッキード・マーチン社はすでに量子アニーラーを開発しており、その多くは金融機関で使用される可能性があります。 金融業界における多くの問題には最適化が関係しているため、量子アニーラーは予想よりも幅広いアプリケーションにメリットをもたらすでしょう。 「特定の経済モデルのシミュレーションであっても、量子アニーリングによってこれを実行することもできます」とオルス氏は付け加えた。 「たとえば、経済的均衡を見つけることですが、これは単なる最適化問題です。」

量子コンピューティングは金融分野に多くの利点をもたらしますが、この技術がより広く採用されるまでには多くの段階があります。 「金融分野で量子コンピューターのさらなる優位性を追求することは困難になるだろう」とロンダーガン氏は述べた。 「当社の金融顧客は AI と ML の力の活用において非常に進んでいることがわかったので、段階的な利点を得ることができる短期的なユースケースで協力しています。」 この利点を実現するには時間がかかるかもしれませんが、オルスのような他の専門家は、量子産業が直面する差し迫った課題のいくつかに注目しています。 「主な後退はハードウェアの開発だと思います」と彼は言う。 「現在私たちが使用しているプロセッサは、まだサイズが比較的小さく、ノイズが多いです。」 ハードウェアが改良され、拡張できるようになれば、この革新的なテクノロジーはより簡単に導入できるようになるでしょう。

しかし、金融機関が量子コンピューティングを導入するには手順も必要です。 ロンダーガン氏は次のように説明しています。「量子の導入に成功するには、金融機関は柔軟なモジュール方式であり、量子対応アプリケーションを構築するための上位互換性のあるアプローチを持つ必要があります。 これは、アルゴリズム、データ ストリーム、量子古典ハードウェア バックエンドを、コンピューティング インフラストラクチャの「取り替え」を行わずに、簡単に交換できることを意味します。」 この柔軟な考え方に加えて、銀行やその他の機関は、このテクノロジーを導入するまでに時間がかかる可能性があるため、スケジュールを変更する必要があるかもしれません。 「ザパタ氏は、これらのモンテカルロの使用例のような大規模なシミュレーションは XNUMX 年以上先になると信じていることは注目に値します。」とロンダーガン氏は付け加えました。

Orus のような他の専門家は、量子コンピューティングの普及が実際にははるかに近づいていると信じています。 「すでに業界に浸透し始めています」とオルス氏は言う。 「私たちは基本的に、最初の実際の使用例を見つけ始めています。 したがって、今後 XNUMX ～ XNUMX 年以内に、大多数の大手銀行が少なくとも何らかの量子ソリューションを実稼働環境に導入することになるでしょう。」

Kenna Hughes-Castleberry は、Inside Quantum Technology のスタッフ ライターであり、JILA (コロラド大学ボルダー校と NIST のパートナーシップ) のサイエンス コミュニケーターです。 彼女の執筆活動には、ディープ テクノロジー、メタバース、量子テクノロジーが含まれます。