Quantum Financial Risk

Oferta Cuántica

Computación Cuántica

La computación cuántica comenzará a transformar significativamente el panorama de los servicios financieros en los próximos años. Los bancos y compañías de seguros que adopten la computación cuántica temprana pueden aprovechar las principales ventajas competitivas, incluido el potencial de superar a los competidores hasta convertirse en líderes del mercado. 

La implementación cuántica se ha retrasado por el COVID-19, la guerra y particularmente por la idea que se requiere conocimiento de mecánica cuántica y ordenadores cuánticos. Quizá los ordenadores cuánticos comerciales tarden algún tiempo, aunque ya existen algunos, no obstante consideramos que los bancos aun sin hardware cuántico pueden comenzar a explorar los algoritmos cuánticos para comprender sus ventajas potenciales, evaluar cómo pueden afectar a su negocio y prepararse a la llegada de los próximos ordenadores cuánticos. 

Nos hemos esmerado en formar eficiente y eficazmente a los participantes, hemos abordado problemas muy complejos de modelizar, no obstante nuestra metodología de formación ha sido altamente valorada por nuestros clientes desde hace 15 años. Para esta oferta formativa cuántica hemos añadido módulos opcionales sobre computación cuántica e inteligencia artificial previa al comienzo de los cursos. Como ejemplo tenemos la oferta cuántica: sobre pricing de derivadosriesgo crédito, credit scoring y riesgo de contraparte entre otros cursos.

En Fermac Risk formamos a funcionarios de Banca y Seguros y estamos seguros que nuestra oferta formativa cuántica será de vuestro interés y cumplirá vuestras expectativas formativas. 

Es de suponer que este nuevo paradigma cuántico cambiara muchas actividades del banco, y que los desafíos para gestionar y cuantificar el riesgo crecerán exponencialmente en los próximos años, por lo que consideramos que es el momento idóneo para formarse en esta materia y desarrollar nuevos modelos de riesgos financieros cuánticos.

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Gestión de Riesgos financieros Cuánticos 

Los bancos están bajo una presión cada vez mayor para equilibrar el riesgo, cubrir las posiciones de manera más efectiva y realizar una gama más amplia de pruebas de estrés para cumplir con los requisitos regulatorios. La gestión de la liquidez, los precios de los derivados y la medición de los riesgos financieros son complejos y los cálculos difíciles de realizar. Hoy en día, las simulaciones de Monte Carlo, la técnica preferida para analizar el impacto del riesgo y la incertidumbre en los modelos financieros, están limitadas por la escala del error de estimación y por los ordenadores tradicionales. De ahí que las nuevos algoritmos cuánticos puedan mejorar notablemente la velocidad y precisión de los cálculos.

Machine Learning Cuántico

El Machine Learning cuántico es la integración de algoritmos cuánticos dentro de programas de Machine Learning. Los algoritmos de machine learning se utilizan para calcular inmensas cantidades de datos, el aprendizaje automático cuántico utiliza qubits y operaciones cuánticas o sistemas cuánticos especializados para mejorar la velocidad de cálculo y el almacenamiento de datos realizado por algoritmos en un programa. Por ejemplo, algunas técnicas matemáticas y numéricas de la física cuántica son aplicables al deep learning clásico. Una red neuronal cuántica tiene capacidades computacionales para disminuir la cantidad de pasos, los qubits utilizados y el tiempo de cómputo. 

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