Il quantum computing non è una versione più potente dei computer tradizionali, ma un modo completamente diverso di elaborare informazioni. Utilizza le leggi della fisica quantistica per risolvere problemi estremamente complessi, che i supercomputer tradizionali impiegherebbero anni o addirittura secoli a risolvere. In ambito finanziario, questa capacità può essere applicata a tre aree cruciali:
• Ottimizzazione dei processi finanziari, come gestione dei portafogli e allocazione delle risorse
• Analisi avanzata dei dati e apprendimento automatico (Quantum Machine Learning)
• Sicurezza informatica di nuova generazione, con sistemi resistenti a futuri attacchi informatici
Le grandi istituzioni bancarie stanno già sperimentando queste tecnologie per ottenere vantaggi competitivi concreti, dalla riduzione dei rischi al miglioramento delle prestazioni operative.
Ottimizzazione finanziaria: decisioni più rapide, rendimenti migliori
Nella finanza, molti problemi richiedono di trovare la soluzione migliore tra milioni di possibilità, come decidere dove investire, come distribuire il capitale, come valutare i rischi. I computer tradizionali provano diverse combinazioni una alla volta, mentre i computer quantistici possono analizzarle simultaneamente, individuando soluzioni ottimali in tempi rapidissimi.
Ottimizzazione di portafoglio
Citi Innovation Labs ha collaborato con Classiq per utilizzare algoritmi quantistici (QAOA) nell’ottimizzazione dei portafogli. L’obiettivo era trovare il miglior mix di asset in base ai vincoli, massimizzando rendimento e riducendo rischio. I risultati hanno mostrato come i modelli quantistici possano rendere la gestione degli investimenti più dinamica, veloce e precisa, anche in mercati volatili.
Valutazione del rischio di credito
Le banche devono prevedere la probabilità che un cliente o un’azienda non riesca a restituire un prestito. Con i metodi tradizionali questo processo può richiedere molte simulazioni complesse. Con algoritmi quantistici come il Quantum Monte Carlo, è possibile simulare scenari multipli contemporaneamente, ottenendo risultati molto più rapidi e accurati.
La Banca del Canada ha testato questi metodi per gli stress test bancari, valutando la resistenza delle banche in situazioni di crisi.
Ottimizzazione del collaterale
Le istituzioni devono usare garanzie per coprire i rischi dei contratti finanziari. Usare il collaterale in modo efficiente significa ridurre costi e aumentare liquidità. Multiverse Computing, insieme a Crédit Agricole e BBVA, ha dimostrato che algoritmi quantistici possono migliorare questo processo, trovando rapidamente la combinazione più efficiente tra costi, rischi e vincoli normativi.
Quantum Machine Learning: prevenzione frodi e analisi clienti più intelligenti
Il Quantum Machine Learning (QML) potenzia l’intelligenza artificiale combinando algoritmi di apprendimento automatico con la potenza quantistica. Questo permette di analizzare in modo più rapido e profondo enormi quantità di dati.
Individuazione delle frodi
Le transazioni fraudolente sono difficili da identificare perché coinvolgono dati complessi e pattern nascosti. Intesa Sanpaolo, in collaborazione con IBM, ha utilizzato un modello QML per analizzare i dati in modo più preciso. Il sistema ha mostrato maggiore capacità di riconoscere transazioni sospette, riducendo i falsi allarmi e migliorando la sicurezza complessiva.
Previsione del churn (abbandono dei clienti)
Le banche vogliono prevedere quali clienti sono a rischio di lasciare i loro servizi. Itaú Unibanco, con QCWare, ha testato modelli quantistici per analizzare caratteristiche comportamentali e finanziarie di oltre 180mila clienti. Il modello QML ha raggiunto una precisione del 77,5 percento, contro il 71 percento dei sistemi tradizionali, permettendo strategie di fidelizzazione più efficaci.
Generazione di dati sintetici realistici
Per addestrare modelli di AI, servono dati sensibili e profondi, ma non sempre possono essere utilizzati per motivi di privacy. Il Fidelity Center for Applied Technology, insieme a IonQ, ha creato dati sintetici quantistici, che imitano perfettamente i modelli finanziari reali senza violare la privacy dei clienti. Questo permette test più sicuri e modelli più affidabili.
Sicurezza digitale: protezione contro i futuri attacchi quantistici
L’avvento dei computer quantistici creerà anche nuove minacce informatiche, perché le tecniche crittografiche attuali diventeranno vulnerabili. Per questo si stanno sviluppando due soluzioni:
Post-Quantum Cryptography (PQC)
Si tratta di algoritmi progettati per resistere agli attacchi quantistici, eseguibili su hardware tradizionale. Le banche stanno iniziando a integrare sistemi PQC per proteggere transazioni e dati sensibili nel lungo periodo.
Quantum Key Distribution (QKD)
È il metodo più sicuro in assoluto. Usa direttamente le leggi della fisica quantistica per generare e scambiare chiavi crittografiche impossibili da intercettare.
Danske Bank e Mt Pelerin hanno già testato con successo QKD in condizioni reali, dimostrando che è possibile proteggere i trasferimenti bancari con criptografia quantistica.
Quantum money: la valuta digitale impossibile da falsificare
Una tecnologia emergente consiste nella creazione di moneta digitale basata su stati quantistici, impossibili da copiare. In Giappone, Mitsui, NEC e Quantinuum hanno dimostrato la trasmissione sicura di quantum tokens, aprendo la strada a forme di valuta digitale più sicure delle criptovalute.
Il valore economico della rivoluzione quantistica
Secondo McKinsey, il quantum computing potrebbe generare per il settore finanziario tra 400 e 600 miliardi di dollari entro il 2035. La spesa globale delle banche in tecnologie quantistiche crescerà di oltre 200 volte nei prossimi dieci anni, con un tasso di crescita del 72 percento annuo.
Come le banche possono prepararsi fin da ora
Le istituzioni finanziarie possono iniziare seguendo cinque strategie:
• Definire un piano d’azione quantistico
• Collaborare con partner tecnologici e centri di ricerca
• Formare dirigenti, tecnici e analisti sui concetti quantistici
• Prepararsi alla sicurezza post-quantum
• Avviare progetti pilota con soluzioni ibride (classiche + quantistiche)
Questo contenuto non deve essere considerato un consiglio di investimento.
Non offriamo alcun tipo di consulenza finanziaria. L’articolo ha uno scopo soltanto informativo e alcuni contenuti sono Comunicati Stampa
scritti direttamente dai nostri Clienti.
I lettori sono tenuti pertanto a effettuare le proprie ricerche per verificare l’aggiornamento dei dati.
Questo sito NON è responsabile, direttamente o indirettamente, per qualsivoglia danno o perdita, reale o presunta,
causata dall'utilizzo di qualunque contenuto o servizio menzionato sul sito https://www.borsainside.com.
- Investimento minimo a partire da 1$
- Deposito minimo a partire da $50
- Piattaforma premiata, Prelievi istantanei e Supporto 24/7
72% of retail investor accounts lose money when trading CFDs with this provider
