The financial services industry is unprepared for the next revolution in fintech which promises both huge benefits and substantial risk.
Developments in quantum computing are happening at a fast pace and early adopters are few, according to research by Moody's Analytics. In a survey of 200 innovation leaders at financial institutions in Europe and North America, Moody's found that 87% lack the budget for quantum research, while 73% were yet to define any commercial advantage.
IBM (NYSE:IBM), which last year unveiled its powerful 430qubit Osprey quantum processor, has worked with several large banks over the past five years including Barclays (OTCPK:BCLYF), Goldman Sachs (NYSE:GS) and JPMorgan Chase (NYSE:JPM) on potential commercial applications for quantum computing.
Meanwhile, D-Wave Quantum (NYSE:QBTS) has named Spain' s Caixa Bank as a collaborator.
Moody's Analytics has defined eight key use cases: Risk analysis, stress testing, cybersecurity, synthetic data, detection of financial crimes, derivative pricing, predicting financial crashes and portfolio optimization.
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Presenting A Risk To Cybersecurity
Quantum computing poses both an opportunity and a risk to financial services companies' cybersecurity. The Moody's Analytics report theorizes that a powerful quantum computer could "break any lock." And 86% of organizations admitted they are not ready for post-quantum cybersecurity, although 84% could foresee the need in the next two to five years.
"There are lots of advantages we can get from quantum computing but there are some potential risks," said Raj Badhwar, Field CISO at Oracle. "That's why the best scenario is to get the advantages by doing stable implementations and we can mitigate the risks using postquantum cryptography."
The report encourages financial institutions to focus on smaller, targeted projects with clear financial and strategic impacts, while remaining informed and adaptable to the evolving technology landscape.
Derivatives Pricing: Monte Carlo Or Bust
Among the more exciting applications is derivative pricing using so-called Monte Carlo simulations, named after the fabled attempts to "break the bank at Monte Carlo" casinos.
Calculating the cost of complex derivatives like stock options or oil futures using conventional computing methods can be quite costly.
"Derivatives are so common in finance that even a small improvement in pricing them, or in calculating related quantities, could be very valuable," said William Zeng, head of quantum research at Goldman Sachs in a blog post.
But being an early adopter in this field doesn't appear to be practical for the smaller and mid-sized banks. Costs are high, and the technology is still in its formative years.
"Everything has to have a return on investment," Badhwar added. "So, if the quantum computing paradigm cannot deliver the financial benefits sought by businesses, then that may lead to the lack of funding or defunding some quantum computing initiatives."
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金融サービス業界は、フィンテックにおける次の革命に対して、巨大な利益と相当なリスクを約束しているが、準備ができていない。
モーディーズ・アナリティクスの調査によると、量子コンピューティングの発展は速いスピードで進んでおり、早期採用者は少数である。ヨーロッパや北アメリカの金融機関における200人のイノベーションリーダーを対象にした調査で、87%が量子研究のための予算を持っておらず、73%がどんな商業的な利点も定義していなかったことが判明しました。
一方、IBM(NYSE:IBM)は昨年、430キュービットのパワフルなオスプレイ量子プロセッサーを発表し、バークレイズ(OTCPK:BCLYF)、ゴールドマン・サックス(NYSE:GS)、JPMorgan Chase(NYSE:JPM)など、数多くの大手銀行と共同で、量子コンピューティングの潜在的な商業的な応用に取り組んでいます。
一方、D-Wave Quantum(NYSE:QBTS)は、スペインのCaixa Bankを協力者として名前を挙げています。
モーディーズアナリティクスは、リスク分析、ストレステスト、サイバーセキュリティ、合成データ、金融犯罪の検出、デリバティブ価格決定、金融崩壊の予測、ポートフォリオの最適化の8つの主要なユースケースを定義しています。
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サイバーセキュリティに対するリスク
量子コンピューティングは、金融サービス会社のサイバーセキュリティにとって機会とリスクの両方を提供しています。モーディーズ・アナリティクスの報告書は、強力な量子コンピューターが「どんな鍵でもしらみつぶしにするかもしれない」という仮説を立てています。そして、86%の組織が後量子サイバーセキュリティに対して準備ができていないと認めており、84%が今後2〜5年以内にその必要性を予見しています。
「量子コンピューティングから多くの利点を得ることができますが、いくつかの潜在的なリスクが存在します」とオラクルのフィールドCISOのRaj Badhwar氏は語りました。「だから、最も良いシナリオは、安定した実装を行い、利益を得て、ポスト量子暗号を使用してリスクを軽減することです。」
報告書は、金融機関が、進化する技術の風景について情報を持ち続け、適切な金融的および戦略的影響を持つ小さな、ターゲット指向のプロジェクトに焦点を当てることを奨励しています。
デリバティブ価格:モンテカルロかブスト
よりエキサイティングな応用の1つは、いわゆるモンテカルロシミュレーションを用いたデリバティブ価格決定であり、それは、モンテカルロのカジノで「銀行を破る」ことを試みた伝説的な試みにちなんで名付けられました。
株式オプションや原油先物などの複雑なデリバティブのコストを、従来のコンピューティング方法で計算することはかなり高コストになることがあります。
「デリバティブは、金融の世界で非常に一般的ですが、それらを価格付けすること、あるいは関連する数量を計算することに対する僅かな改善でも、非常に価値があります」と、ゴールドマン・サックスの量子研究責任者であるWilliam Zeng氏はblogで述べています。
しかし、この分野での早期採用者になることは、小規模および中規模の銀行にとっては実現的ではないようです。コストが高く、技術はまだ発展途上中です。
「すべてには投資対効果が必要です」とBadhwar氏は付け加えました。「したがって、量子コンピューティングパラダイムがビジネスに求められる財務上の利益を提供できない場合、量子コンピューティングイニシアチブの資金不足や廃止につながる可能性があります。」
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