Di Samantha Barnesbanchiere internazionale
we ora stanno assistendo a una massiccia diffusione della ricerca e dell’applicazione sull’informatica quantistica a Wall Street. In effetti, artisti del calibro di JPMorgan Chase, Goldman Sachs, Citigroup e Wells Fargo, insieme alle più grandi banche in Europa e Asia, stanno spendendo molto di più rispetto a pochi anni fa nel perseguire soluzioni quantistiche che daranno loro vantaggi computazionali distinti sui loro rivali. E mentre la ricerca continua, siamo sull’orlo di una corsa agli armamenti quantistici all’interno del settore bancario.
I computer quantistici possono contenere più dati rispetto ai computer “classici” che utilizziamo principalmente oggi attraverso i qubit (bit quantistici). Possono anche elaborare una vasta gamma di complessi problemi di calcolo con una velocità significativamente maggiore e un minore fabbisogno energetico; in quanto tali, possono risolvere diversi problemi in pochi secondi che sono al di là delle capacità dei computer classici o richiedono una quantità eccessiva di tempo per essere completati.
In quanto tale, il sistema bancario globale, tra una serie di settori chiave, potrebbe registrare significativi miglioramenti delle prestazioni nei prossimi anni, grazie all’adozione del calcolo quantistico. “In teoria, le banche quantistiche potrebbero costruire strategie di trading che offrono rendimenti migliori, analizzare rapidamente diverse combinazioni di portafoglio per trovare il miglior mix di investimenti e potenziare l’analisi del rischio per attività come l’emissione di credito”, ha osservato la società di intelligence del mercato tecnologico CB Insights a novembre. “Sebbene i computer quantistici non saranno migliori in tutto – e le macchine devono ancora affrontare sfide tecniche formidabili – ci si aspetta che eccellono nel completare rapidamente le attività matematiche quotidiane delle banche, come le simulazioni Monte Carlo (usate per fare previsioni che spiegano meglio la casualità) e problemi di ottimizzazione”.
In effetti, la simulazione Monte Carlo è tra i beneficiari specifici più attesi del calcolo quantistico. La ricerca di Goldman Sachs e della start-up quantistica QC Ware pubblicata nel settembre 2021 ha scoperto che i computer quantistici ora sono sufficientemente potenti per dimostrare un algoritmo quantistico che potrebbe accelerare significativamente tali simulazioni, che, a loro volta, possono essere utilizzate per migliorare la risorsa spesso complessa – processo intensivo e costoso di determinazione del prezzo dei contratti derivati. “Come parte dell’attenzione della nostra azienda sulla fornitura di valore sempre crescente per i nostri clienti, il nostro gruppo di ricerca ha dato un contributo fondamentale alla tecnologia quantistica. Stiamo lavorando a casi d’uso aziendali che potrebbero avere un impatto significativo sulle decisioni di investimento strategico”, ha affermato William Zeng, capo della ricerca quantistica presso Goldman Sachs. “Lavorare con IonQ è stato essenziale per accedere alla migliore tecnologia quantistica e accelerare la nostra sequenza temporale”.
Pertanto, secondo Paul Burchard, capo della ricerca nella divisione Ricerca e sviluppo di Goldman, i progressi potrebbero essere imminenti consentendo a una banca di quotare i prezzi al telefono ai clienti che desiderano negoziare derivati, piuttosto che dover aspettare diverse ore per le attività di calcolo essere eseguito, come avviene attualmente. “C’è una bolletta informatica molto grande che paghiamo ogni anno per prezzare quei derivati e correre rischi su di essi”, ha detto Burchard al Financial Times ad aprile 2021.
Le banche sono quindi già sedute e prendono atto dei potenziali guadagni di efficienza e capacità di risoluzione dei problemi offerti dall’informatica quantistica. E invece di aspettare semplicemente l’emergere della “supremazia quantistica” – cioè il punto in cui un computer quantistico può eseguire un calcolo che un computer classico non può praticamente risolvere – stanno riconoscendo che investire nella ricerca quantistica oggi e cercare di ricavare margini marginali i miglioramenti dalle successive applicazioni pratiche saranno vitali per ottenere un vantaggio competitivo rispetto ai loro coetanei. “Grazie alla loro potenza notevolmente maggiore, i computer quantistici potrebbero fornire sviluppi straordinari per il settore bancario in aree come l’analisi del rischio, l’apprendimento automatico e la sicurezza informatica. La maggior parte degli esperti ritiene che siamo lontani almeno 10 anni da computer quantistici commercialmente validi per scopi generali, anche se i recenti progressi suggeriscono potenziali scoperte prima”, ha osservato Gustavo Ordonez-Sanz, ex capo dell’analisi del capitale economico, dell’innovazione e del calcolo quantistico di HSBC. “Dobbiamo adottare questa tecnologia, in linea con il programma di innovazione della banca, tenendo il passo con gli ultimi sviluppi e aumentando le nostre conoscenze interne per aumentare la nostra preparazione per il mondo post-quantistico”.
Tra le maggiori preoccupazioni sull’informatica quantistica, tuttavia, c’è il potere che tali macchine detengono che potrebbe plausibilmente consentire loro di avviare attacchi informatici di successo ai sistemi finanziari, forse anche ad alcune delle infrastrutture di sicurezza bancaria crittografate più sicure del mondo. JPMorgan, tuttavia, sta già cercando di respingere questa eventualità potenzialmente disastrosa. A febbraio, un team di ingegneri quantistici della più grande banca degli Stati Uniti, insieme ai colleghi del conglomerato multinazionale giapponese Toshiba e della società di telecomunicazioni statunitense Ciena, ha annunciato di aver sviluppato una potente rete di crittografia di distribuzione di chiavi quantistiche (QKD) per proteggere le blockchain dai – attacchi informatici. “La sicurezza è fondamentale per JPMorgan Chase”, ha affermato Marco Pistoia, capo del Future Lab for Applied Research and Engineering (FLARE) Group di JPMorgan Chase e uno dei leader della ricerca. “Questo lavoro arriva… mentre continuiamo a prepararci per l’introduzione di computer quantistici di qualità di produzione, che cambieranno il panorama della sicurezza di tecnologie come blockchain e criptovaluta nel prossimo futuro”.
Secondo un rapporto di gennaio di Inside Quantum Technology, che fornisce informazioni di mercato per i mercati della tecnologia quantistica, la spesa globale delle istituzioni finanziarie per l’informatica quantistica supererà i 630 milioni di dollari entro il 2027 e i 2,2 miliardi di dollari entro il 2030. Il rapporto prevedeva anche un’importante evoluzione dell’informatica quantistica nel settore dei servizi finanziari dall’attuale fase di “prova di concetto” all’utilizzo diffuso in circa un decennio, con un utilizzo significativo nella gestione e costruzione di portafogli, arbitraggio valutario, rilevamento delle frodi, transazioni commerciali, CRM basato sull’analisi (gestione delle relazioni con i clienti ), credit scoring, modellazione del rischio, raccolta delle perdite fiscali e determinazione del prezzo dei derivati.
“Le aziende di servizi finanziari hanno investito in modo significativo per identificare casi d’uso specifici che saranno più vantaggiosi quando il calcolo quantistico raggiungerà una scala di livello commerciale. Secondo il rapporto Inside Quantum Technology, i manager delle banche e delle istituzioni correlate vedono l’apprendimento automatico come un fornitore di valore iniziale poiché può inserirsi in un modello di calcolo ibrido che combina il quantistico con il calcolo classico. “Gradualmente, più applicazioni per il calcolo quantistico mostreranno come possono tradursi in flussi di valore per il settore finanziario. In altre parole, come parte del processo di vendita, i potenziali utenti finali devono capire che l’acquisto di tecnologia quantistica sarà loro utile”.
Ma il rapporto cita anche i limiti hardware come un ostacolo importante per l’adozione diffusa dell’informatica quantistica nel clima attuale. “Ci sono prove di concetto sufficienti per stabilire che il codice quantistico funziona e apporta un valore significativo. L’utilizzo in produzione dell’informatica quantistica nei servizi finanziari è attualmente limitato dall’hardware, in base alle nostre interviste. I servizi finanziari vogliono che il loro codice sia indipendente dall’hardware. Ciò richiede stack software indipendenti che supportano linguaggi familiari come Python, C++, ecc.
IBM prevede che l’informatica quantistica svolga un ruolo centrale nel guidare “la più significativa rivoluzione informatica degli ultimi 60 anni” e ha ripetutamente affermato che consegnerà il suo processore Quantum Condor da 1.121 qubit entro il 2023, il che dovrebbe, a sua volta, portare all’applicazione pratica ” caratterizzato da sistemi che eseguono circuiti corretti per errori e adozione diffusa” entro il 2030. Secondo Jamie Thomas, direttore generale della strategia dei sistemi e dello sviluppo per la sicurezza aziendale di IBM, l’azienda rispetta i tempi previsti. “In termini di roadmap intorno all’hardware, ci mettiamo in gioco”, ha detto di recente Thomas a CUBE, il canale tecnologico dal vivo di SiliconANGLE. “Avevamo detto che avremmo raggiunto una macchina da oltre 1000 qubit e nel 2023. Quindi questa è la nostra pietra miliare e abbiamo una serie di passaggi che abbiamo delineato lungo questo percorso”.
Tali stime possono rivelarsi utili per le istituzioni finanziarie in termini di ritmo di ricerca e sviluppo in questa tecnologia. “Identificare aree di applicazione concrete! Avventurati nei simulatori con Qiskit, programma con Silq, usa Quantum Learning Machines (QLM) e servizi cloud per familiarizzare con l’uso, la programmazione e il comportamento dei computer quantistici! Daniel Fasnacht, amministratore delegato e fondatore della società svizzera di consulenza finanziaria EcosystemPartners AG, ha consigliato in un articolo per il quale ha scritto Finextra nel maggio 2021. “Ancora più importante, prepara il tuo panorama IT di conseguenza, poiché i concetti e le architetture legacy di solito non forniscono la flessibilità e la connettività necessarie per dare un senso alle capacità di calcolo quantistico fornite “come servizio” in modo significativo ed efficiente. “
Goldman Sachs, tuttavia, prevede che l’informatica quantistica potrebbe fare il suo debutto aiutando a risolvere alcuni dei calcoli più complessi nei mercati finanziari entro cinque anni. La sua ricerca condotta congiuntamente con QC Ware suggerisce che i programmatori sarebbero felici di rinunciare a gran parte degli enormi guadagni in termini di prestazioni promessi dai sistemi quantistici per vedere miglioramenti pratici registrati molto prima di quanto previsto in precedenza. In quanto tale, sembrerebbe che la corsa per generare vantaggi quantistici all’interno del settore bancario sia ora ben avviata.