量子计算将对金融行业重新洗牌
从资金管理的角度来看，金融学本质上是对资产未来行为所带来的不确定性的系统性研究与管理。其核心在于通过科学的方法对资产可能带来的价格变动和收益（包括潜在的利润或损失）进行预测与控制。纵观全球金融发展的历程，科技赋能的应用模式经历了三个关键阶段：金融科技化、互联网化及智能化。值得注意的是，在这一演变过程中，人工智能技术的应用呈现出质的飞跃主要是由于计算能力的进步而非传统意义上的量子算力革命。
随着人工智能技术的迅速发展，在未来几年内，量子计算将彻底改变我们的生活方式。由于传统超级计算机依赖于大量能耗巨大的电子元件处理信息，在解决某些复杂数学问题时需要耗费数十亿年时间；相比之下，在几周到几天或几个小时之内就能找到解决方案。作为最前沿的信息科技领域之一，在金融行业中具有广泛的应用前景与深远影响。具体而言，在资产配置方案优化方面、金融市场风险评估以及保险业的风险建模等方面发挥重要作用；此外，在加密安全等关键领域也展现出不可替代的优势。
量子计算在投资组合管理的应用
投资组合优化问题始终是金融行业备受关注、回报率显著的计算场景，在资产配置服务中需要利用传统计算方法处理多种投资组合优化场景所面临的复杂性问题
通常情况下，在预测潜在回报时
量子技术可能有助于降低当前交易环境的复杂性。其组合优化能力有助于提升投资经理的投资组合多样性并进行再平衡,以便更迅速地应对市场情况的变化。在方法论上,可以通过谨慎选择其他辅助性资产来降低持有的风险水平,无论是呈现反相关回报（对冲）还是不相关回报（多样化）的情况。这些概念使得最佳投资组合的定义成为:在特定风险水平下寻求最大化的回报水平;相反,在给定的回报水平下,存在一个资产组合能够最大限度地降低风险水平。从计算角度来看,投资组合通常表现为一个二元最优化问题,通过合理的资产配置策略实现利润的最大化目标,而量子计算则能够提供加速运算并减少交易成本的重要支持作用
经官方数据统计显示，在投资者可承受的投资风险范围内，西班牙一家初创公司：Multiverse Computing运用量子计算算法取得年均收益介于20%至80%之间。不言而喻地改善了投资组合管理能力。显而易见地推动了量子计算在投资组合管理中的实际应用效果。
量子计算在市场风险分析的应用
在资本市场上, 金融机构应严谨地监控现有及未来可能出现的各种风险, 以防止不可预见事件导致的各项损失, 这也是银行与保险公司每天关注的重点所在。应对此类风险挑战的方法应力求科学精准并确保问题的有效化解。
一种思路是全面考虑资本市场中各个资产的行为模式，并将其与市场信息进行关联分析，在此过程中实现降低投资风险的目标。蒙特卡洛模型（Monte Carlo） 作为评估这类风险的关键工具之一，在其应用过程中主要通过统计采样系统来评估系统的属性特征。该模型广泛应用于物理、化学、工程以及金融等多个领域，在解决大型复杂问题方面展现出显著的优势。
**然而由于经典计算机在构建不同风险模型时其规模和复杂性不断攀升 以至于蒙特卡洛方法的整体适用性受到了制约 **举例而言 尽管金融机构通常会针对像经济危机这样的黑色天鹅事件建立通用模型 但在新冠疫情等不可抗力事件爆发及其影响下 很多机构被迫重新设计涉及更多参数、更为复杂的模型 这种情况迫使许多机构必须重新设计这些大型而复杂的系统 在较短时间内量子计算能够提供更多选择 并帮助组织机构更好地认识风险 并准备好应对不可预测的情况
此外
这样来看，在量子计算的加速下，蒙特卡洛模型的适用性更强。
蒙特卡洛算法模型（图片来源于网络 ）
在2020年7月的一项研究表明，在西班牙最主要的银行之一——西班牙对外银行（简称BBVA）中，“又称 Spain's foreign exchange bank”，该行的一项研究成果表明：量子计算能够提升信用评分，并有助于发现套利机会；这一成果有助于推动蒙特卡洛模拟分析方法更快地实现广泛应用。
在这种情况下，在资本市场的风险评估领域中被广泛应用于量子计算技术的同时也能有效地识别欺诈交易活动这也构成了Multiverse Computing公司的核心业务领域.其首席执行官利扎索（Enrique Lizaso）指出其量子算法在识别欺诈交易方面的效果显著其识别速度比传统方法快大约100倍.
蒙特卡洛抽样策略（图片来源于微软研究报告）
量子计算在保险业风险建模的应用
精算及风险建模均属资源密集型计算。通常而言，在识别风险方面发挥重要作用的是这些计算方法。不仅用于确定保单保费这一基本功能外，在维持较高的准备金比率方面也扮演着关键角色。由于保险行业的特殊性决定了其对准备金比率的要求异常严格，在全球金融危机发生之前这一要求尚不明显可见。一方面，在履行其法律义务的同时也能承担相应的债务责任；另一方面，则需定期审视与监控公司的储备金状况以确保在紧急时刻仍能维持充足的运营资金来源
随着《偿付能力II》（Solvency II）以及新的国际财务报告准则（IFRS）等政策的发布，保险公司必须以更高的频率运行更为复杂和细致的模型。当前的地缘政治局势瞬息万变，在网络安全方面也不断出现新的漏洞，并伴随着一系列更为严格的新规发布；此外还有数据量的增长带来的挑战。这一切因素共同推动了建模与计算难度的提升，并带来了对实时性的更高要求。即便建模能力与算法水平已经取得了显著的进步，在保险业依然接近于传统计算方法所达到的高度；然而量子计算正在打破这一瓶颈。
威斯利·塔沃思（Willis Towers Watson）是一家位于美国的咨询公司，在保险经纪及提供解决方案方面具有重要地位。长久以来该公司的研究团队一直在运用复杂的数学模型为客户提供专业的解决方案。然而他们也发现了一些问题仅靠传统计算难以解决的情况因此威斯利·塔沃思（Willis Towers Watson）决定与微软建立合作关系共同探讨其在保险金融服务业以及投资领域中的潜在应用。“目前传统的量化风险建模过程需要依赖大量计算资源即使使用数千台计算机也需要几个小时的时间”威斯利·塔沃思首席执行官约翰·哈里（John Haley）表示“量子计算为我们提供了一种全新的视角我们计划首先从大规模量子计算机入手研究此类问题后再利用现有的Azure硬件设备来加速相关问题的求解进程基于这一思路最近威斯利·塔沃思官方宣布推出了结合量子启发式算法的新版本产品Radar 4.11。
借助这些量子启发式技术方案，在 Azure 云平台中微软成功实现了对现有经典计算设备数量级的性能提升。随着全球范围内 Quantum 计算技术的发展与普及程度的提高，在未来的某个关键时刻 Microsoft 将能够进一步扩大这种加速效果。随着全球范围内的 Quantum 计算技术发展与应用推广进程加快，在 Azure Quantum 平台 Microsoft 提供了一系列全面的 Quantum 解决方案、软件库以及硬件资源支持客户实现完整的 End-to-End Quantum 编程流程。
预示着量子计算解决方案将在各个细分领域彻底改变金融行业的管理优化模式。
由海量数据驱动的智能金融AI系统将是推动量子计算技术向实际应用延伸的核心驱动力之一。这一技术的独特创新特性也将为其在商业实践中提供持续增长的动力源。
当前，在全球范围内推动量子计算技术向金融AI领域延伸的过程中，欧美企业占据主导地位。值得注意的是，在国内市场推广 quantum computing 的应用仍面临诸多挑战与机遇并存的情况。
文： 慕一
编辑：王珩 王衍
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