By Kenna Hughes-Castleberry đăng ngày 30 tháng 2022 năm XNUMX
Trong số nhiều ngành mà điện toán lượng tử chắc chắn sẽ được hưởng lợi, ngành tài chính là một trong những ngành lớn nhất. “Về cơ bản, tất cả các ngân hàng lớn hiện nay đều có nhóm lượng tử của riêng mình,” giải thích Orus La Mã, Đồng sáng lập và Giám đốc khoa học của Điện toán đa vũ trụ, một công ty phần mềm lượng tử hàng đầu. Orus cũng là Giáo sư nghiên cứu Ikerbasque tại Trung tâm Vật lý Quốc tế Donostia (DCIP) của Tây Ban Nha, nơi ông đã viết một bài thuyết trình có ảnh hưởng lớn. giấy về điện toán lượng tử và tài chính. Orus nói thêm: “Có nhiều nơi khác nhau mà điện toán lượng tử có thể hỗ trợ về mặt tài chính.
Vì phần lớn ngành tài chính tập trung vào việc phân tích các nguồn tài nguyên thô lớn. dữ liệu và rút ra nhiều kết luận khác nhau, điện toán lượng tử có thể cải thiện đáng kể quá trình này. Vì máy tính lượng tử sử dụng thuật toán để chạy nhiều phép tính cùng một lúc nên chúng có thể tạo ra kết quả với tốc độ nhanh hơn, điều này rất quan trọng đối với đầu tư điều đó xảy ra với tốc độ nhanh chóng trên thị trường chứng khoán. Câu trả lời mà máy tính lượng tử đưa ra cũng độc đáo so với máy tính cổ điển, mang lại những lợi thế khác. “Giống như vật lý lượng tử, chúng xác suất chứ không phải là xác định,” giải thích một Điều 2020 từ McKinsey & Company. “[Điều này có nghĩa là] chúng có thể thay đổi ngay cả khi đầu vào giống nhau.” Những đầu vào khác nhau này đặc biệt quan trọng đối với các vấn đề tối ưu hóa, mô phỏng tài chính, phát hiện gian lận và dự đoán thị trường, tất cả các quy trình mà ngân hàng và các tổ chức tài chính khác sử dụng hàng ngày.
Đọc mô phỏng Monte Carlo
Một trong những mô phỏng tối ưu hóa phổ biến nhất, đặc biệt đối với danh mục đầu tư tài chính, là mô phỏng Monte Carlo mô phỏng. Phương pháp này sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên các đầu vào để giải quyết một vấn đề thống kê, với mô phỏng đưa ra giải pháp trực quan cho vấn đề này. “Trong lĩnh vực tài chính, những mô phỏng Monte Carlo này thường được sử dụng để kiểm tra sức chịu đựng và đánh giá rủi ro tín dụng, nhưng chúng tốn kém, mất thời gian và đòi hỏi nhiều công suất tính toán,” giải thích. Máy tính ZapataGiám đốc tiếp thị của Katherine Londergan. Vì mô phỏng Monte Carlo có thể sử dụng nhiều đầu vào khác nhau nên nó đã được nhiều công ty lượng tử khác nhau sử dụng để thử nghiệm công nghệ của họ. Zapata Computing, một công ty lượng tử dẫn đầu thị trường có trụ sở tại Canada, gần đây đã xuất bản một báo cáo giấy tập trung vào việc sử dụng mô phỏng này để điều chỉnh định giá tín dụng. “Công việc của chúng tôi với BBVA [một ngân hàng toàn cầu] đang khám phá tiềm năng của lợi thế lượng tử cho các trường hợp sử dụng Monte Carlo bao gồm điều chỉnh định giá tín dụng (CVA) và định giá phái sinh,” Londergan nêu rõ. “Các ngân hàng, như BBVA, đang tích cực tìm cách làm cho những mô phỏng này ít tốn thời gian hơn thông qua máy tính lượng tử.”
Các quy trình tài chính khác mà điện toán lượng tử có thể được áp dụng bao gồm phát hiện gian lận và dự đoán thị trường. Các tổ chức tài chính đã sử dụng thuật toán học máy để trợ giúp trong những tình huống này, nhưng trong tương lai có thể áp dụng máy học lượng tử để cải thiện mọi thứ hơn nữa. Orus cho biết: “Với máy tính lượng tử, bạn có thể cải thiện các thuật toán học máy. Đối với các trường hợp có luồng dữ liệu trực tiếp, chẳng hạn như trong các giao dịch gian lận, máy học lượng tử có thể xử lý dữ liệu với tốc độ nhanh hơn, giúp duy trì các quy trình tài chính an toàn và hiệu quả hơn.
Ủ lượng tử và ngành tài chính
Mặc dù điện toán lượng tử chắc chắn sẽ mang lại lợi ích cho ngành tài chính, nhưng việc ủ lượng tử đặc biệt sẽ đóng vai trò quan trọng của riêng nó. “Ủ lượng tử là một mô hình tính toán lượng tử cụ thể,” Orus giải thích, “[Vì vậy, nó] được xây dựng để chỉ giải quyết một vấn đề cụ thể, đó là tối ưu hóa. Vì vậy, bạn có thể có một hàm chi phí cần giảm thiểu, chẳng hạn như rủi ro của danh mục tài sản. Đây là loại vấn đề mà bạn có thể giải quyết bằng cách ủ lượng tử.” Các công ty như D-Sóng hoặc Lockheed Martin đã phát triển máy ủ lượng tử, nhiều trong số đó có thể được các tổ chức tài chính sử dụng. Bởi vì nhiều vấn đề trong ngành tài chính liên quan đến việc tối ưu hóa, nên máy ủ lượng tử sẽ mang lại lợi ích cho nhiều ứng dụng hơn những gì có thể mong đợi. Orus nói thêm: “Ngay cả đối với việc mô phỏng một số mô hình kinh tế nhất định, bạn cũng có thể thực hiện điều này thông qua quá trình ủ lượng tử”. “Ví dụ, để tìm trạng thái cân bằng kinh tế, đó chỉ là một bài toán tối ưu hóa.”
Mặc dù điện toán lượng tử sẽ mang lại nhiều lợi ích cho lĩnh vực tài chính nhưng vẫn còn nhiều giai đoạn trước khi công nghệ này có thể được áp dụng rộng rãi hơn. Londergan cho biết: “Việc tìm kiếm lợi thế gia tăng với máy tính lượng tử trong lĩnh vực tài chính sẽ là một thách thức. “Chúng tôi nhận thấy các khách hàng tài chính của mình rất tiến bộ trong việc khai thác sức mạnh của AI và ML, vì vậy, chúng tôi đang cộng tác trong các trường hợp sử dụng ngắn hạn để chúng tôi có thể có được lợi thế gia tăng.” Mặc dù có thể mất một thời gian để đạt được lợi thế này nhưng các chuyên gia khác như Orus đang xem xét một số thách thức trước mắt mà ngành công nghiệp lượng tử phải đối mặt. “Tôi nghĩ trở ngại chính là sự phát triển của phần cứng,” ông nói. “Các bộ xử lý mà chúng ta có ngày nay vẫn có kích thước tương đối nhỏ và ồn ào.” Một khi phần cứng được cải thiện và có thể mở rộng quy mô, hy vọng công nghệ tiên tiến này sẽ dễ dàng được áp dụng hơn.
Nhưng cũng có những bước mà các tổ chức tài chính sẽ cần thực hiện để áp dụng điện toán lượng tử. Như Londergan đã giải thích: “Để thành công trong việc áp dụng lượng tử, các tổ chức tài chính sẽ cần phải có mô-đun linh hoạt và có cách tiếp cận tương thích về phía trước để xây dựng các ứng dụng hỗ trợ lượng tử. Điều này có nghĩa là các thuật toán, luồng dữ liệu và phần phụ trợ phần cứng cổ điển lượng tử có thể dễ dàng được hoán đổi trong và ngoài—mà không cần phải 'tách và thay thế' cơ sở hạ tầng máy tính.” Cùng với tư duy linh hoạt này, các ngân hàng và các tổ chức khác có thể cần thay đổi mốc thời gian triển khai công nghệ này vì việc này có thể mất một thời gian. Londergan nói thêm: “Điều đáng nói là Zapata tin rằng các mô phỏng lớn, giống như các trường hợp sử dụng Monte Carlo này, sẽ còn tồn tại hơn một thập kỷ nữa”.
Các chuyên gia khác như Orus tin rằng việc áp dụng rộng rãi điện toán lượng tử thực sự đã gần hơn nhiều. “Nó đã bắt đầu thâm nhập vào ngành,” Orus nói. “Về cơ bản, chúng tôi đang bắt đầu tìm thấy những trường hợp sử dụng thực tế đầu tiên. Vì vậy, tôi có thể nói rằng trong hai, ba năm tới, phần lớn các ngân hàng lớn sẽ có ít nhất một số giải pháp lượng tử trong sản xuất.”
Kenna Hughes-Castleberry là nhà văn nhân viên của Inside Quantum Technology và Science Communicator tại JILA (hợp tác giữa Đại học Colorado Boulder và NIST). Những nhịp điệu viết lách của cô ấy bao gồm công nghệ sâu, siêu nghịch đảo và công nghệ lượng tử.
