Jak komputery kwantowe mogą przekształcić kluczowe operacje w branży finansowej?

Autor Łukasz Baiński

EY Polska, Technology Consulting, Manager

Entuzjasta nowych technologii w szczególności komputerów i obliczeń kwantowych. Zwinny sposób myślenia łączy z pragmatyzmem i podejściem Lean.

5 min. czytania 17 sty 2024
Powiązane tematy Technologia digITal first

Obliczenia kwantowe to szybko rozwijająca się technologia, która może zwiększyć wydajność operacyjną firm z branży finansowej. To najlepszy moment, aby zainwestować w budowanie kompetencji i możliwości obliczeń kwantowych.

Czym są komputery kwantowe

Na wysokim poziomie abstrakcji obliczenia kwantowe są takie same jak klasyczne. Oba przekształcają pewien rodzaj informacji (wejście) w inną informację (wyjście) w uporządkowany sposób.  Możemy je wykorzystać do rozwiązywania różnego rodzaju problemów, np. obliczyć prawdopodobieństwo wypadku samochodowego na podstawie danych statystycznych i metod stochastycznych. Kiedy korzystamy z urządzeń zewnętrznych, możemy interpretować informacje wejściowe i wyjściowe oraz wyświetlać tekst lub obraz na ekranie. Możemy wysyłać informacje na cały świat za pomocą kart sieciowych, przełączników, routerów. Aby przesłać informacje w bezpieczny sposób, musimy rozwiązać inny problem obliczeniowy, szyfrowanie danych, np. za pomocą algorytmu RSA.

Aby rozwiązać tego rodzaju problemy, nie ma potrzeby zagłębiania się w strukturę informacji niskiego poziomu, kodowania i dekodowania do bitowych ciągów zer i jedynek. Przez dziesięciolecia zebraliśmy mnóstwo narzędzi – systemów operacyjnych, języków programowania, platform low-code, których używamy do budowania rozwiązań naszych problemów, które chcemy rozwiązać.

Gdzie więc jest różnica? O co chodzi w nadchodzącej rewolucji kwantowej? Różnica jest na najniższym możliwym poziomie, na którym modelowane i implementowane są bity kwantowe (kubity) i bramki kwantowe – na poziomie subatomowym. Dzięki zjawiskom kwantowym, których nawet jeszcze do końca nie rozumiemy, ale możemy je zaobserwować, replikując w kontrolowanym środowisku. W efekcie możemy wykorzystać te zjawiska do zbudowania znacznie potężniejszego komputera niż klasyczny.

Wyobraźmy sobie, że możliwe staje się:

  • Uzyskanie dostępu do wszystkich możliwych wartości rzeczywistych, które są dostępne między 0 a 1. Kubit w stanie superpozycji może to zrobić. To jak skok z czarno-białego obrazu uszkodzenia samochodu do modelu 3D dostępnego w wirtualnej rzeczywistości.
  • Odczytanie dwukrotnie większej ilości informacji niż zostało wysłane, co jest możliwe dzięki mechanizmom gęstego kodowania (ang. superdense coding)
  • Teleportowanie informacji na dowolne odległości i komunikacja bez jakichkolwiek opóźnień.

Zapisz się na newsletter „EY Tech Insights”

Otrzymuj comiesięczny zestaw najciekawszych artykułów, raportów i analiz z zakresu technologii dla biznesu. 

Zapisz się

Dlaczego jest to tak obiecujące?

Za pomocą komputerów kwantowych możliwe jest rozwiązanie pewnej klasy problemów (NP trudne), które w ogóle nie są możliwe do rozwiązania przez klasyczne komputery lub ich złożoność jest tak duża, że rozwiązanie problemu w rzeczywistej skali zajęłoby ogromne ilości czasu. Kilka przykładów problemów, które komputery kwantowe mogą znacznie poprawić.

  1. Najbardziej znanym problemem, w którym komputer kwantowy ma ogromną przewagę nad klasycznymi komputerami, jest kwestia faktoryzacji. Mnożenie na klasycznym komputerze jest łatwe i szybkie, ale odwrotna operacja znalezienia dwóch liczb, które po mnożeniu dadzą nam liczbę faktoryzowaną jest złożone. W przypadku dużych liczb (setek cyfr) faktoryzacja przy użyciu całej klasycznej mocy obliczeniowej dostępnej na świecie zajmie „wieki”. Kwantowy algorytm Shora z dużym prawdopodobieństwem znajdzie te czynniki w ciągu kilku minut.
  2. Wyszukiwanie elementu w nieustrukturyzowanym zbiorze danych w najgorszym przypadku, wymaga przejścia przez wszystkie jego elementy. Algorytm Grovera uruchomiony na komputerze kwantowym może „odgadnąć” ten element z bardzo dużym prawdopodobieństwem.
  3. Optymalizacja portfela to ogólny problem, w którym staramy się znaleźć najlepszą mieszankę aktywów, która wygenerowałaby najwyższe możliwe przychody. Znalezienie optymalnego rozwiązania wymaga wyszukania i oceny wszystkich możliwych kombinacji, więc gdy dodamy do modelu więcej parametrów, złożoność rośnie bardzo szybko.
  4. Wykrywanie anomalii stanie się szybsze i dokładniejsze dzięki dostępowi do znacznie szerszej przestrzeni przeszukiwania tzw. przestrzeni Hilberta. Dla branży finansowej będzie to niezwykle użyteczne zastosowanie w kontekście wykrywania fraudów.

Co branża finansowa może zyskać dzięki Kwantom?

Cały sektor finansowy działa na danych osobowych, zazwyczaj bardzo wrażliwych, również medycznych, niezwykle ważne jest zapewnienie ich bezpieczeństwa. Nowoczesne firmy ubezpieczeniowe oraz banki są zdigitalizowane. Przechowują poufne dane, dokumenty i komunikują się wewnętrznie i zewnętrznie za pomocą cyfrowych narzędzi i protokołów. Dopóki mamy coś cennego (towary, pieniądze, informacje), będą też przestępcy chcący to ukraść.

Obecny standard szyfrowania RSA jest wystarczająco silny i może oprzeć się atakom hakerów przy użyciu klasycznych, a nawet super komputerów. Jeśli ktoś ukradnie zaszyfrowane poufne informacje firmy, będzie to bezużyteczne, ponieważ złamanie kluczy szyfrowania zajmie tysiące lat. Ale RSA jest podatne na „hakerów kwantowych”. Wspomniany już algorytm Shora, uruchomiony na komputerze kwantowym, może złamać szyfrowanie RSA w ciągu kilku minut. Dobrą wiadomością jest to, że nie mamy jeszcze wystarczającej mocy kwantowej, aby użyć tego algorytmu. Ale to tylko kwestia czasu, kiedy hakerzy uzyskają do niego dostęp. To nie czas na panikę, to moment na planowanie. Firmy finansowe powinny rozważyć dwie perspektywy:

Długoterminowa – firma jest przygotowana na nową komunikację kwantową i odporna na hakerów kwantowych. NIST (National Institute of Standards and Technology) pracuje nad nowymi standardami szyfrowania, które zostaną ogłoszone w 2024 roku. Post-kwantowa kryptografia będzie odporna na obliczenia kwantowe i zapewni bezpieczeństwo danych i informacji. Będzie to wymagało wielu zmian w architekturze IT firm finansowych, w tym inwestycji w oprogramowanie i sprzęt. Ta perspektywa jest obecnie rozważana w perspektywie 10+ lat, czyli dopóki komputery kwantowe nie zostaną rozwinięte do poziomu, w którym RSA może zostać złamany.

Krótkoterminowa – to ocena i planowanie przyszłych zmian. W ciągu najbliższych 2-3 lat firmy finansowe powinny ocenić zbiory danych, wrażliwe zapisy i zasady przechowywania informacji poufnych. Przepisy dotyczące instytucji finansowych wymagają przechowywania niektórych wrażliwych danych przez lata, a nawet dziesięciolecia w bezpieczny sposób. Dziś dane te są bezpieczne, ponieważ odszyfrowanie tych informacji zajmie tyle czasu, że staną się przestarzałe i bezwartościowe, nawet jeśli zostały skradzione i odszyfrowane. Załóżmy hipotetyczną sytuację, w której dziś jakiś haker ukradł bazę polis na życie i uzyskał dostęp do wszystkich wrażliwych danych, w tym dokumentacji medycznej ubezpieczających. Nawet jeśli było to poważne naruszenie bezpieczeństwa, dane są szyfrowane, a najlepszy superkomputer będzie musiał stale pracować przez 50 lat, aby odszyfrować dane, podczas gdy okres przechowywania wynosi tylko 20 lat. Jednak za 10 lat pojawi się komputer kwantowy, który będzie w stanie odszyfrować tę bazę danych w 10 minut, a dane muszą być zabezpieczone przez następne 10 lat.

Poprawa efektywności

Kwantowa optymalizacja daje nowe możliwości jakie firmy ubezpieczeniowe czy banki mogą wykorzystać do budowania lepszych portfeli inwestycyjnych. Biorą się one z faktu, że kubity w superpozycji mogą reprezentować dowolne wartości rzeczywiste. Model portfela oparty o kwantowe obliczenia jest w stanie zasymulować znacznie większy zakres możliwych kombinacji parametrów. 

Kwantowe metody Monte Carlo oparte o w pełni losowe liczby, mogą być również wykorzystywane do optymalizacji wycen instrumentów finansowych (np. opcji), czy poprawę efektywności procesów underwriting. 

Wszędzie tam, gdzie szersze spektrum parametrów wejściowych da lepiej dopasowane wyniki, kwantowe obliczenia będą dawały istotną przewagę nad klasyczne obliczenia oparte o chmurę czy superkomputery. Przykładów takich zastosowań można znaleźć wiele: 

  • indywidualne kalkulacje cen produktów ubezpieczeniowych
  • analiza ryzyka kredytowego w szczególności dla dużych i złożonych przedsiębiorstw
  • modele scoringowe
  • uczenie maszynowe
  • modelowanie ryzyka katastrof

Efektywne wykrywanie fraudów jest kluczowym elementem optymalnego działania instytucji finansowych. Technologie kwantowe pozwolą na dokładniejszą analizę anomalii, a w konsekwencji wykrywanie bardziej wyrafinowanych metod oszustw i transakcji podejrzanych.

Podsumowanie

Pomimo, że technologia kwantowa nie została jeszcze skomercjalizowana do wykorzystania w rozwiązywaniu problemów w dużej skali, to konieczne jest podjęcie działań, budowanie kompetencji już dziś. Czas na przekwalifikowanie personelu do technologii, u podstaw której stoją inne niż znane dobrze dziś założenia, wymagać będzie czasu oraz przestawienia sposobu myślenia na nowe tory. Trzy kroki jakie instytucje finansowe powinny rozważyć w najbliższej perspektywie:

  1. Ocena gotowości organizacji do wejścia i wykorzystania nowego potencjału technologicznego
  2. Rozwój ekosystemu ‘kwantowych partnerów’
  3. Wzmocnienie cyberbezpieczeństwa i przygotowanie się na ‘Q-Day’ w którym komputer kwantowe będą w stanie złamać obecne mechanizmy szyfrowania.

Artykuł ukazał się w magazynie BRANDSIT w grudniu 2023 r.

Kontakt

Chcesz dowiedzieć się więcej? Skontaktuj się z nami.

Informacje

Autor Łukasz Baiński

EY Polska, Technology Consulting, Manager

Entuzjasta nowych technologii w szczególności komputerów i obliczeń kwantowych. Zwinny sposób myślenia łączy z pragmatyzmem i podejściem Lean.

Powiązane tematy Technologia digITal first
  • Facebook
  • LinkedIn
  • X (formerly Twitter)