前言
量子技术作为前沿科技，在金融风控与定价管理领域展现出巨大潜力。中国和全球各国政府纷纷出台政策，加大对量子技术研发的资金支持，并推动国际合作。量子技术有望突破现有算力约束和算法瓶颈，提升金融服务并发处理能力和智能运算效率。
量子技术概述
国内外政策背景
- 国际政策：主要国家/地区通过发布国家战略、提供资金支持和开展国际合作等方式推动量子技术发展。例如，美国发布《国家量子倡议法》，英国实施《英国国家量子技术计划》，欧盟启动量子旗舰计划等。
- 国内政策：中国高度重视量子技术发展，习近平总书记多次强调其重要性和紧迫性。国家发展改革委印发《横琴粤澳深度合作区鼓励类产业目录》，国家自然科学基金委员会发布《第二代量子体系的构筑和操控重大研究计划2023年度项目指南》等政策文件，支持量子技术研究与应用。
量子技术发展概述
量子技术基于量子力学原理，主要应用于量子计算、量子通信和量子精密测量等领域。量子计算具有强大的并行计算和模拟能力，有望改变信息获取、传输和处理方式。量子通信安全性与计算复杂度无关，量子密钥分发技术无法被破解。量子精密测量实现超越经典方法的测量精度，推动精密测量进入量子时代。
量子技术赋能金融风控与定价管理
量子技术可以从资产负债、信用风险、反欺诈、反洗钱等方面提供更高效、更精确的风险识别和管理方法，提高金融机构的稳健性和效率，保障金融系统的稳定和安全。
主流量子算法简介
量子基础算法
- 量子相位估计（QPE）：用于快速估计一个酉变换的特征值。
- 量子幅度估计算法（QAE）：用于估计量子态中特定幅度的算法，通常用于解决量子算法中的优化问题。
量子应用算法
- 量子神经网络（QNN）：利用量子信息处理优势，提高数据处理的效率和准确性。
- 量子K均值算法（QK-means）：将量子特性与传统K-means算法结合，提升聚类精度。
- 量子支持向量机（QSVM）：基于量子计算的机器学习方法，用于信用风险识别、欺诈风险识别等场景。
- 量子主成分分析（QPCA）：将量子计算与传统机器学习结合的量子降维算法。
- 量子K最近邻算法（QKNN）：利用量子计算优势对经典最近邻算法进行平方级加速。
- 量子关联规则算法（QARM）：基于量子计算原理的关联规则挖掘算法。
- 量子决策树（QDT）：使用量子计算机作为概率分布的处理器，实现决策树的量子表示。
- 量子自然语言处理（QNLP）：将量子计算与自然语言处理相融合的前沿领域。
- 量子退火算法（QA）：利用量子隧穿效应，使量子具有穿透比其自身能量高的势垒的能力，从而找到全局最优解。
- 量子近似优化算法（QAOA）：经典计算与量子计算的混合算法，可用于解决组合优化问题、最大分割问题等难题。
量子算法在金融风控和定价领域的应用
量子算法在风控领域的应用
- 信用风险识别：华夏银行运用QSVM算法和量子神经网络算法解决小样本学习建模问题，取得良好效果。本源量子团队利用量子线路加速，将量子单类支持向量机异常检测算法应用于检测金融领域的异常行为。玻色量子联合光大科技运用量子特征选择在信用评分场景中的应用，改进了金融数据预处理的方式。
- 欺诈风险识别：图灵量子开展了基于量子支持向量机（QSVM）的信用卡交易欺诈预测分类研究。图灵量子结合量子经典混合AI算法构建欺诈防范图谱系统QuGraph，提升银行等相关金融机构欺诈防控能力。
- 反洗钱风险识别：华夏银行创新提出基于量子算法的社区发现问题求解算法（QCD），成功将节点划分为可疑账户和正常账户。平安银行LAMBDA实验室在自研量子社区发现算法基础上，探索利用量子计算强大的算力加速社区划分，提升反洗钱工作的时效性与准确性。
- 流动性风险识别：中信银行针对风险控制问题中的流动性风险进行评估构建对应的量子贝叶斯网络，实现风险评估。
量子算法在风险定价领域的应用
- 资产定价：华夏银行创新开展基于量子近似优化算法（QAOA）的利率定价研究，得到当前情况下最优的信贷利率。
- 债券定价：上海交通大学的学者使用量子振幅估计作为CDO定价的蒙特卡洛模拟的替代方案，并使用IBMQiskit演示了量子计算的结果。
- 期权定价：华夏银行团队将量子振幅估计算法应用于我国金融市场的看涨欧式期权定价。工商银行开展了量子振幅估计算法在金融外汇市场的区间计息期权定价和亚式期权定价的应用研究。建设银行建信金科量子金融实验室团队与本源量子应用量子振幅估计相关的算法来实现双对数级别的量子加速，从而可以加速使用经典蒙特卡洛方法的期权定价。2022年，Jian-GuoHu等人发表《StudyonQuantumFinanceAlgorithm:QuantumMonteCarloAlgorithmbasedonEuropeanOptionPricing》，验证了量子蒙特卡洛（QMC）算法在欧式期权定价中的优势。
未来展望
- 对经典态到量子态数据转化多种模式的打通：需要深入探索和理解不同量子态嵌入方法的内在机理和优化路径，为量子算法的模型融合应用提供可能性。
- 对不同选型量子计算机之间交互的打通：需要进一步关注不同选型的量子计算机相互打通的可能性，为实现分布式量子计算机提供更多的可行方案。
- 对长时间量子存储技术的突破：需要在存储密度、稳定性、读写速度和成本等方面加强技术突破，以实现量子存储技术的广泛应用。
