IBM resalta los beneficios que genera la computación cuántica aplicada al sector financiero

El sector financiero está utilizando la física a través de la computación cuántica para realizar cálculos que con la computación tradicional jamás se podrían hacer. Si bien es cierto que las aplicaciones comerciales de la computación cuántica pueden tardar aún varios años. De hecho, se espera que esta tecnología produzca productos y servicios innovadores que probablemente resuelvan problemas comerciales muy específicos dentro de entre tres y cinco años.

Es importante que las instituciones financieras empiecen a moverse desde ya, aunque la tecnología esté en fase de desarrollo. Se calcula que un banco medio podría beneficiarse en un año de nuevos ingresos valorados en unos 5.000 millones de dólares, según el estudio de IBM ‘Exploring Quantum Computing Use Cases for Financial Services’.

Muchos bancos están utilizando los ordenadores cuánticos para investigar y encontrar aplicaciones sobre todo en tres áreas: selección y predicción, optimización comercial y perfiles de riesgo.

Selección y predicción

Los clientes de servicios financieros de hoy exigen productos y servicios personalizados que se adapten anticipadamente a sus necesidades y comportamientos cambiantes. El 25% de las instituciones financieras pequeñas y medianas pierden clientes debido a ofertas que no priorizan la experiencia personalizada. Los patrones de comportamiento del cliente son complejos y los detalles que se pierden en las interacciones pueden empeorar el servicio de los bancos.

Algo similar ocurre con la detección de fraude. Según estimaciones, las entidades financieras pierden ingresos de 10.000 millones de dólares al año a causa de una mala gestión de los datos. Las pérdidas derivadas del fraude ascienden a 56.000 millones en 2020.

Los sistemas de detección de fraude siguen siendo muy imprecisos, devolviendo un 80% de falsos positivos, lo que hace que las instituciones financieras sean totalmente adversas al riesgo. Para ayudar a la compensación adecuada de los créditos, el proceso de embarque del cliente puede tardar 12 semanas. En el entorno digital de hoy, donde el 70% de las interacciones con la banca es digital, los consumidores simplemente no están dispuestos a esperar tanto tiempo.

Se espera que las capacidades de modelado de datos de la computación cuántica sean superiores en la búsqueda de patrones, la realización de clasificaciones y la realización de predicciones que no son posibles hoy con los ordenadores tradicionales debido a los desafíos de las estructuras de datos complejas.

Perfiles de riesgo

Las instituciones financieras sufren una presión cada vez mayor para que equilibren sus riesgos, cuenten con posiciones de cobertura más efectivas y realicen pruebas de estrés más amplias y cumplir con los requisitos regulatorios. En la actualidad, las simulaciones de MonteCarlo son la técnica preferida para analizar el impacto del riesgo y la incertidumbre en los modelos financieros.

Sin embargo, tienen limitaciones, ya que cuentan con un error de estimación que se incrementa en forma de escala. Simular todos los riesgos en una institución financiera puede ser prohibitivo y puede incluir tal número de opciones opciones, que requeriría un número enorme de muestras y  horas para completarse.

De cara al futuro, es esperable que lleguen oleadas de enmiendas que se superpongan a reglamentaciones, directivas y normas, como Basilea III y sus revisiones. Requerirán un rango muy grande de escenarios de estrés en la gestión de riesgos. Como resultado, se espera que los costes de cumplimiento sean más del doble en los próximos años, incluidas sanciones reglamentarias y soluciones en caso de incumplimiento.