文 / 史沛轩

金融劳动限度的束缚扩大，金融业务束缚拓展，钞票经管、投资银行、交易银行等金融边界的应用中出现了诸多规划挑战性的问题。跟着第一批诈欺量子力学旨趣的有噪声量子开采公开上市，量子规划在金融问题上的适用性及上风安谧体现。本文先容了量子规划在金融边界的应用及金融量子云平台的设立瞻望。

量子规划在金融边界的应用

金融管作事手脚一个前瞻性行业，抓续探索并寻求诈欺新兴本领以增进其盈利才能。该行业大体上涵盖银行业务、金融商场以及保障业务三个主要的垂直细分商场，如表1所示。

表1  金融管作事的细分商场

基于金融劳动细分商场，其钞票经管、投资银行及零卖和企业银行业务，正走漏出一系列对经典规划才能组成挑战的问题。从弃取转移开采劝诱客户，到通过新的本领和数据源探索新的交易模式，再到面前由成本压力、本领中断和监管变化等多重挑战共同驱动的第三波波澜，这些方面皆正在履历着数字化转型的长远变革。

在此配景下，量子规划手脚一项前沿本领，其对企业将来发展的潜在益处日益突显。量子规划有望通过减少监管处罚成本、擢升客户适意度和品牌理解度、增多客户互动和财务活动，以及责骂老本水平、改善现款流等环节业务规划，为金融机构带来显耀效益，如图1所示。

图1 量子规划驱动业务概览图

在金融边界，量子规划的应用后劲凭借机器学习（ML）的模拟仿真与优化求解，平日体当今金融客户人命周期上。接下来，将探讨量子规划怎样通过机器学习在这两大边界推崇遑急作用，并具体陈说其在客户识别、金融居品、监控往返及客户保留等方面的应用远景。

1.模拟仿真问题

在客户人命周期的每个阶段，模拟仿真问题皆演出着至关遑急的变装。量子规划通过机器学习算法在此方面的应用主要体当今以下四个维度。

客户识别：量子规划通过复杂的机器学习算法，为生息品订价等升值劳动提供了新的收入源流，这一劳动有望弥补因欧盟金融商场的遑急监管框架（MiFIDⅡ）等监管抑止的往返透明度擢升所带来的经济亏损。

金融居品：量子规划有助于更准确地经管风险价值（VaR）和经济老本要求（ECR），从而改善流动性经管，并匡助金融机构保抓其风险较高钞票的股本比率，同期幸免巴塞尔公约Ⅲ有关的合规罚金。

监控往返：量子规划允许弃取更精准的机器学习方法将商场波动性纳入机构的一级回报，从而优化风险加权钞票（RWA）完毕，责骂往返成本，提高投资组合的有关性。

客户保留：量子规划不错校阅新的净平稳融资比率时期框架要求的风险分析，从而影响经纪商和对冲基金的业务成本，进而减少客户流失。

在期权订价和风险经管方面，量子规划也展现出浩大后劲。期权手脚一种金融生息品合同，其公允价值规划因参数就地性而复杂。传统的数值蒙特卡洛（MC）模拟方法需要多数的规划资源，而量子规划，格外是量子振幅估算（QAE）等算法，有望在经典MC模拟的基础上提供二次加速，显耀提高规划成果。

2.优化求解问题

与模拟问题相似，优化问题相同存在于客户人命周期的各个阶段。量子规划在此方面的应用主要体当今以下四个维度。

客户识别与评估：量子规划不错提高金融供应链成果，重心温雅客户和供应商，以增多流动资金水平，提高流动性，并最大法例地责骂风险，幸免过时付款征象。

金融居品：量子规划有望加速贸易结算才能，从而责骂有关的老本要求、系统性风险和运营成本。

监控往返：量子规划不错通过把柄商场变化进行再均衡来保抓投资组合的有关性，同期处理总共有关用度，显耀责骂往返成本。

客户保留：量子规划不错校阅公司与潜在买家的匹配进程，减少因自动化投资银行趋势导致的客户流失。

在金融优化问题中，量子规划的应用触及最大化或最小化方针函数，受多种敛迹条目抑止。这些问题在金融边界具有平日的应用，如供应链优化、投资战略制定和分娩力擢升等。尽管量子规划在优化算法中的应用已经一个活跃的谈判边界，但跟着本领的跳跃和算法的发展，量子规划有望在擢升处分决策质地、优化规划时期等方面提供切实的上风。

格外是针对残害优化问题，量子算法如变重量子本征求解器（VQE）和量子类似优化算法（QAOA）已受到平日温雅。这些算法在处理如组合拍卖计帐等复杂的残害值优化问题时展现出显耀后劲。

要而论之，金融劳动边界濒临诸多对精度或运行时期有着极高要求的规划挑战，可综合为机器学习下的优化和模拟两大边界。关于优化问题，其辨别率在给定时期范围内呈指数级增长，抑止了求解成果。量子规划机通过全体优化方法，展现出在较少法子内找到更优解的后劲。关于机器学习问题，复杂数据结构阻遏了分类或预测的准确性。量子规划机的多维数据建模才能有望发现更优模式，擢升预测精度。关于模拟问题，时期抑止使得试验的模拟场景难以找到最好的潜在处分决策。量子规划机的高效采样方法可能仅需更少样本，便能更快速地得回准确解。如表2、表3所示，陈说了引入的量子算法对三类问题的适用性，以及关于金融劳动、钞票经管、投资银行、交易银行等重心边界的适用量子算法。

表2  提高规划成果及准确率的量子算法表

表3  金融劳动重心边界和量子算法对应表

量子云平台的设立

量子云规划（QCC）的见识是一种新的规划范式，旨在通过使用云规划平台促进最终用户拜谒量子。用户将不错通过QCC闲散拜谒量子规划机。量子规划机不错摈弃在基于云的平台上，并通过应用编程接口（API）为最终用户提供劳动。相同，量子处理才能不错溜达到旯旮和雾等节点，从而减少延伸和带宽流量。云平台提供量子规划机所需的环境参数（网罗基础设施、存储、操作环境等），并承担将量子规划机上的规划完毕传输到网罗最远点的任务。旯旮和云规划与量子相纠合，通过提高成果和可抓续性，以及总共这些上风，在包括金融边界的宇宙中推崇遑急作用。如图2所示，展示了量子云平台在金融边界的架构，通过量子规划算法与云规划、旯旮规划、雾规划的纠合，在末端为金融客户提供包括钞票经管、投资银行、保障等边界的客户识别与评估、金融居品、监控往返、客户保留劳动。

图2 金融边界量子云平台架构图

量子云规划被觉得是将来量子规划边界最平直的用途之一，亚马逊、微软和IBM等公司现已启动向公众提供量子劳动。尽管这些举措仍处于低级阶段，但为将来量子规划云平台的设立所在提供了应用参考。

基于云的量子规划平台使用户或者把柄我方的需求快速推广规划才能，为不同限度的量子规划问题分拨顺应的资源。基于云的量子规划平台不错在本体量子规划机上运行量子算法之前开发和测试量子算法。这种方法拆除了拜谒量子规划机所需的专科手段和专科学问，同期也通过基于云的量子规划责骂了云平台成本。量子云规划平台不错让用户从劳动平台提供的量子群众中受益。因此，新加入量子规划用户或组织不错开发量子规划，并在确实的量子规划机上运行。同期也责骂了对现场物理安全表率的要求。

将来，量子云平台的发展将赋能各个边界，在金融行业，可在数据分析、数据安全、机器学习、优化求解中取得进一步进展。

高效数据分析：量子云平台不错用于包含大型数据集的应用尺度，量子规划机以其超快的并行规划才能，或者在极短时期内处理海量的金融数据，处分传统规划机难以或无法粗犷的复杂问题。举例，在风险评估、钞票设立、居品假想及商场预测等环节关节，量子规划机不错显耀擢升金融机构的决策成果和准确性。通过量子算法，金融机构或者在秒级别内完成传统规划机需要数小时以致数天的投资组合优化任务，从而收拢良晌万变的商场机遇。

擢升数据安全性：跟着量子规划的发展，传统加密方法濒临严峻挑战。联系词，量子信息本领却以其自然的抗袭击和抗干预才能，为金融数据的安全传输和存储提供了全新处分决策。量子加密卡不错结尾无条目安全的数据加密和传输，灵验退缩黑客和第三方窃取或点窜金融信息。这一特质关于保护金融机构的中枢钞票和客户隐讳至关遑急。

机器学习试验提速：量子云平台或者灵验镌汰机器学习和深度学习模子的试验时期，提高预测和决策的准确率，为金融机构提供愈加智能化的风险抑止和投资战略。

求解问题优化：在复杂问题求解方面，量子云平台可用于开发具有挑战性和复杂本领的翻新处分决策，如诈欺量子规划优化算法校阅金融居品的匹配度和个性化进程，擢升客户适意度和赤忱度。

在量子云规划边界尽管仍濒临一些清苦，但其有后劲鼓舞翻新，并为结尾使用量子规划的上风赋能百业发展。跟着时期发展，量子云规划不错在将来几年透顶变嫌量子规划用于处分经典规划辣手问题的情势，金融行业也需收拢机遇，赓续探索量子规划在行业的应用，深度挖掘应用场景，谱写好数字金融大著作。

（此文刊发于《金融电子化》2024年8月上半月刊）