Inside Quantum Technology's Inside Scoop: Quantum no setor financeiro

Dos muitos setores dos quais a computação quântica certamente se beneficiará, o setor financeiro é um dos maiores. “Essencialmente, todos os grandes bancos têm agora a sua própria equipa quântica”, explicou Orus romano, o cofundador e diretor científico da Computação Multiverso, uma empresa líder em software quântico. Orus também é professor pesquisador Ikerbasque no Centro Internacional de Física de Donostia (DCIP) da Espanha, onde escreveu um influente papel sobre computação quântica e finanças. “Existem muitos lugares diferentes onde a computação quântica pode ajudar nas finanças”, acrescentou Orus.

Como grande parte da indústria financeira está focada na análise de grandes conjuntos de matérias-primas dados, e tirando várias conclusões, a computação quântica pode melhorar significativamente esse processo. Como os computadores quânticos usam algoritmos para executar vários cálculos ao mesmo tempo, eles podem produzir resultados em um ritmo mais rápido, o que é crucial para o trading isso acontece em ritmo acelerado nos mercados de ações. As respostas que os computadores quânticos fornecem também são exclusivas dos computadores clássicos, proporcionando outras vantagens. “Como a física quântica, eles são probabilístico em vez de determinista”, explicou um 2020 artigo da McKinsey & Company. “[Isso significa] que eles podem variar mesmo quando a entrada é a mesma.” Estas diversas entradas são especialmente importantes para problemas de otimização, simulações financeiras, detecção de fraudes e previsão de mercado, todos processos que os bancos e outras instituições financeiras utilizam diariamente.

Lendo Simulações de Monte Carlo

Uma das simulações de otimização mais comuns, especialmente para carteiras financeiras, é a Monte Carlo simulação. Este método utiliza uma amostragem aleatória de entradas para resolver um problema estatístico, com a simulação fornecendo uma solução visual para este problema. “No setor financeiro, essas simulações de Monte Carlo são comumente usadas para testes de estresse e avaliação de risco de crédito, mas são caras, demoradas e exigem muita potência computacional”, explicou Computação Zapatadiretor de marketing da Katherine Londergan. Como a simulação de Monte Carlo pode usar vários insumos, ela tem sido utilizada por diversas empresas quânticas para testar sua tecnologia. A Zapata Computing, uma empresa quântica líder de mercado com sede no Canadá, publicou recentemente um papel focado em usar esta simulação para ajustes de avaliação de crédito. “Nosso trabalho com BBVA [um banco global] está explorando o potencial de vantagem quântica para casos de uso de Monte Carlo, incluindo ajuste de avaliação de crédito (CVA) e preços de derivativos”, afirmou Londergan. “Os bancos, como o BBVA, estão explorando ativamente maneiras de tornar essas simulações menos demoradas por meio de computadores quânticos.”

Outros processos financeiros aos quais a computação quântica pode ser aplicada incluem detecção de fraudes e previsões de mercado. As instituições financeiras já utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para ajudar nessas situações, mas no futuro poderão adotar aprendizado de máquina quântica para melhorar ainda mais as coisas. “Com o computador quântico, você pode melhorar os algoritmos de aprendizado de máquina”, disse Orus. Para casos com fluxos de dados em tempo real, como em transações fraudulentas, a aprendizagem automática quântica poderá processar os dados a um ritmo mais rápido, ajudando a manter os processos financeiros mais seguros e eficientes.

Recozimento Quântico e a Indústria Financeira

Embora a computação quântica beneficie sem dúvida a indústria financeira, o recozimento quântico, especificamente, desempenhará o seu importante papel. “O recozimento quântico é um modelo particular de computação quântica”, explicou Orus, “[então, é] construído para resolver apenas um problema específico, que é otimização. Então, você pode ter uma função de custo que precisa minimizar, o risco de uma carteira de ativos, por exemplo. Este é o tipo de problema que você pode resolver com o recozimento quântico.” Empresas como D-Wave ou a Lockheed Martin já estão desenvolvendo recozidores quânticos, muitos dos quais podem ser usados ​​por instituições financeiras. Como muitos problemas no setor financeiro envolvem otimização, os recozidores quânticos agregarão benefícios a uma gama mais ampla de aplicações do que o esperado. “Mesmo para a simulação de certos modelos econômicos, você também pode fazer isso por meio do recozimento quântico”, acrescentou Orus. “Por exemplo, para encontrar o equilíbrio económico, que é apenas um problema de otimização.”

Embora a computação quântica acrescente muitas vantagens ao setor financeiro, há muitas etapas antes que esta tecnologia possa ser adotada de forma mais ampla. “Procurar vantagens incrementais com computadores quânticos em finanças será um desafio”, afirmou Londergan. “Descobrimos que nossos clientes financeiros estão altamente avançados no aproveitamento do poder da IA ​​e do ML, por isso estamos colaborando em casos de uso de curto prazo onde podemos obter uma vantagem incremental.” Embora possa levar algum tempo para obter essa vantagem, outros especialistas como a Orus estão analisando alguns dos desafios imediatos que a indústria quântica enfrenta. “Acho que o principal revés é o desenvolvimento do hardware”, disse ele. “Os processadores que temos hoje em dia ainda são relativamente pequenos e barulhentos.” Assim que o hardware for melhorado e capaz de ser dimensionado, esperamos que esta tecnologia inovadora seja mais facilmente adotável.

Mas também há medidas que as instituições financeiras terão de tomar para adotar a computação quântica. Como explicou Londergan: “Para ter sucesso na adoção da tecnologia quântica, as instituições financeiras precisarão ser modulares e flexíveis e ter uma abordagem compatível com o futuro para a construção de aplicações habilitadas para a tecnologia quântica. Isso significa que algoritmos, fluxos de dados e back-ends de hardware quântico clássico podem ser facilmente trocados e removidos – sem a necessidade de 'excluir e substituir' a infraestrutura de computação.” Juntamente com esta mentalidade flexível, os bancos e outras instituições poderão ter de alterar o cronograma de implementação desta tecnologia, pois isso pode levar algum tempo. “Vale a pena ressaltar que Zapata acredita que grandes simulações, como esses casos de uso de Monte Carlo, ainda ocorrerão daqui a uma década”, acrescentou Londergan.

Outros especialistas como Orus acreditam que a adoção generalizada da computação quântica está, na verdade, muito mais próxima. “Já está começando a penetrar na indústria”, disse Orus. “Estamos começando a encontrar, essencialmente, os primeiros casos de uso da vida real. Então, eu diria que nos próximos dois, três anos, a grande maioria dos grandes bancos terá pelo menos alguma solução quântica em produção.”

Kenna Hughes-Castleberry é redatora da Inside Quantum Technology e comunicadora científica da JILA (uma parceria entre a University of Colorado Boulder e o NIST). Suas batidas de escrita incluem tecnologia profunda, metaverso e tecnologia quântica.