By 케나 휴즈-캐슬베리 게시일 30년 2022월 XNUMX일
양자 컴퓨팅이 확실히 혜택을 볼 수 있는 많은 산업 중에서 금융 산업은 가장 큰 산업 중 하나입니다. "기본적으로 모든 대형 은행에는 이제 자체 양자 팀이 있습니다."라고 설명했습니다. 로만 오루스, 공동 창립자 겸 최고 과학 책임자 멀티버스 컴퓨팅, 최고의 양자 소프트웨어 회사입니다. Orus는 스페인의 Donostia International Physics Center(DCIP)의 Ikerbasque Research Professor이기도 합니다. 종이 양자 컴퓨팅 및 금융에 대해. Orus는 "양자 컴퓨팅이 금융에 도움이 될 수 있는 다양한 분야가 있습니다."라고 덧붙였습니다.
많은 금융 산업이 대량의 원시 데이터 풀을 분석하는 데 집중하고 있기 때문에 데이터 다양한 결론을 도출하면 양자 컴퓨팅이 이 프로세스를 크게 개선할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 알고리즘을 사용하여 한 번에 여러 계산을 실행하므로 더 빠른 속도로 결과를 생성할 수 있습니다. 거래 그것은 주식 시장에서 빠른 속도로 발생합니다. 양자 컴퓨터가 제공하는 답변은 기존 컴퓨터와 다른 점에서 다른 이점도 제공합니다. “양자물리학처럼 그들은 확률 론적 보다는 결정 론적 인,”라고 설명했다 2020 기사 맥킨지앤컴퍼니에서 "[이것은] 입력이 동일한 경우에도 달라질 수 있음을 의미합니다." 이러한 다양한 입력은 은행 및 기타 금융 기관이 매일 활용하는 모든 프로세스인 최적화 문제, 금융 시뮬레이션, 사기 탐지 및 시장 예측에 특히 중요합니다.
Monte Carlo 시뮬레이션 읽기
특히 재무 포트폴리오에 대한 가장 일반적인 최적화 시뮬레이션 중 하나는 몬테 카를로 시뮬레이션. 이 방법은 입력의 무작위 샘플링을 사용하여 통계적 문제를 해결하고 시뮬레이션을 통해 이 문제에 대한 시각적 솔루션을 제공합니다. "금융 부문에서 이러한 Monte Carlo 시뮬레이션은 일반적으로 스트레스 테스트 및 신용 위험 평가에 사용되지만 비용과 시간이 많이 소요되고 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다."라고 설명했습니다. 자 파타 컴퓨팅최고 마케팅 책임자 캐서린 론더간. Monte Carlo 시뮬레이션은 다양한 입력을 사용할 수 있기 때문에 다양한 양자 회사에서 기술을 테스트하는 데 활용되었습니다. 캐나다에 기반을 둔 시장을 선도하는 양자 회사인 Zapata Computing은 최근 종이 신용 평가 조정을 위해 이 시뮬레이션을 사용하는 데 중점을 두었습니다. “우리의 작업 BBVA [글로벌 은행]은 신용 평가 조정(CVA) 및 파생 가격 책정을 포함하여 Monte Carlo 사용 사례에 대한 양자 이점의 잠재력을 탐색하고 있습니다.”라고 Londergan은 말했습니다. "BBVA와 같은 은행은 양자 컴퓨터를 통해 이러한 시뮬레이션의 시간 소모를 줄이는 방법을 적극적으로 모색하고 있습니다."
양자 컴퓨팅이 적용될 수 있는 다른 금융 프로세스에는 사기 탐지 및 시장 예측이 포함됩니다. 금융 기관은 이미 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 이러한 상황을 지원하고 있지만 향후 채택할 수도 있습니다. 양자 기계 학습 상황을 더욱 개선하기 위해. "양자 컴퓨터를 사용하면 기계 학습 알고리즘을 개선할 수 있습니다."라고 Orus는 말했습니다. 사기 거래와 같은 실시간 데이터 스트림이 있는 경우 양자 머신 러닝은 더 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있으므로 재무 프로세스를 보다 안전하고 효율적으로 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
양자 어닐링과 금융 산업
양자 컴퓨팅은 의심할 여지 없이 금융 산업에 도움이 될 것이지만 양자 어닐링은 특히 그 자체로 중요한 역할을 할 것입니다. "양자 어닐링은 양자 계산의 특정 모델입니다."라고 Orus는 설명했습니다. 최적화. 따라서 예를 들어 자산 포트폴리오의 위험을 최소화하는 데 필요한 비용 함수가 있을 수 있습니다. 이것은 양자 어닐링으로 해결할 수 있는 문제 유형입니다.” 같은 회사 D-Wave 또는 Lockheed Martin은 이미 금융 기관에서 사용할 수 있는 양자 어닐러를 개발하고 있습니다. 금융 산업의 많은 문제가 최적화와 관련되어 있기 때문에 양자 어닐러는 예상보다 광범위한 응용 분야에 이점을 추가할 것입니다. "특정 경제 모델의 시뮬레이션의 경우에도 양자 어닐링을 통해 이를 수행할 수 있습니다."라고 Orus는 덧붙였습니다. "예를 들어, 최적화 문제인 경제적 균형을 찾는 것입니다."
양자 컴퓨팅이 금융 부문에 많은 이점을 추가하겠지만 이 기술이 더 널리 채택되기까지는 많은 단계가 있습니다. Londergan은 "금융에서 양자 컴퓨터를 사용하여 점진적인 이점을 찾는 것은 어려울 것입니다."라고 말했습니다. "우리는 금융 고객이 AI 및 ML의 기능을 활용하는 데 매우 앞선다는 것을 알게 되었기 때문에 점진적인 이점을 얻을 수 있는 단기 사용 사례에 대해 협력하고 있습니다." 이러한 이점을 얻으려면 시간이 다소 걸릴 수 있지만 Orus와 같은 다른 전문가들은 양자 산업이 직면한 몇 가지 즉각적인 문제를 보고 있습니다. "주요 걸림돌은 하드웨어 개발이라고 생각합니다."라고 그는 말했습니다. "요즘 우리가 사용하는 프로세서는 여전히 상대적으로 크기가 작고 시끄럽습니다." 하드웨어가 개선되고 확장 가능해지면 이 혁신적인 기술을 더 쉽게 채택할 수 있기를 바랍니다.
그러나 금융 기관이 양자 컴퓨팅을 채택하기 위해 취해야 할 조치도 있습니다. Londergan은 다음과 같이 설명했습니다. 즉, 컴퓨팅 인프라의 '전면 교체' 없이 알고리즘, 데이터 스트림 및 양자 고전 하드웨어 백엔드를 쉽게 교체할 수 있습니다.” 이러한 유연한 사고 방식과 함께 은행 및 기타 기관은 시간이 걸릴 수 있으므로 이 기술을 구현하는 일정을 변경해야 할 수 있습니다. Londergan은 "Zapata는 이러한 Monte Carlo 사용 사례와 같은 대규모 시뮬레이션이 앞으로 XNUMX년 이상 걸릴 것이라고 믿는다는 사실을 언급할 가치가 있습니다."라고 덧붙였습니다.
Orus와 같은 다른 전문가들은 양자 컴퓨팅의 광범위한 채택이 실제로 훨씬 더 가깝다고 생각합니다. "이미 업계에 침투하기 시작했습니다."라고 Orus는 말했습니다. “우리는 본질적으로 최초의 실제 사용 사례를 찾기 시작했습니다. 따라서 앞으로 XNUMX, XNUMX년 안에 대형 은행의 대다수가 최소한 일부 양자 솔루션을 생산하게 될 것이라고 말하고 싶습니다.”
Kenna Hughes-Castleberry는 Inside Quantum Technology의 전속 작가이자 JILA(University of Colorado Boulder와 NIST 간의 파트너십)의 과학 커뮤니케이터입니다. 그녀의 글쓰기 비트에는 심층 기술, 메타버스 및 양자 기술이 포함됩니다.
