El futuro del ‘fintech’ se escribe en un ordenador cu谩ntico

Optimizar las carteras de inversi贸n, mejorar la clasificaci贸n del riesgo crediticio y conseguir una mayor precisi贸n a la hora de detectar casos de fraude financiero son algunas de las ventajas que la computaci贸n cu谩ntica, una prometedora tecnolog铆a en desarrollo, augura para las finanzas.

Hace unos treinta a帽os que empez贸 a ser normal disponer de un ordenador en casa, unos aparatos que han evolucionado a pasos agigantados desde la concepci贸n del considerado el primer computador, creado durante la Segunda Guerra Mundial. Pero la tecnolog铆a no se detiene y a la computadora cl谩sica que usamos a todas horas tambi茅n le viene una transformaci贸n que puede convertirse en cotidiana en los pr贸ximos a帽os: el computador cu谩ntico.

Surgida en 1981, la idea de la computaci贸n cu谩ntica fue expuesta por primera vez por Paul Benioff, quien cre铆a que las leyes cu谩nticas se pod铆an adherir a la computaci贸n tradicional. Para ello lo que hab铆a que hacer era cambiar las unidades m铆nimas de informaci贸n de la inform谩tica, el bit cl谩sico que puede ser un 鈥0鈥 o un 鈥1鈥, por las leyes de la mec谩nica cu谩ntica, en la que puede tomar los dos valores a la vez.

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Este cambio en el 鈥淎DN鈥 de los ordenadores promet铆a importantes mejoras, pero tuvo que pasar una d茅cada para que la teor铆a se convirtiese en realidad: el primer ordenador cu谩ntico de la historia lleg贸 en 1998 y, veinte a帽os m谩s tarde, el primer ordenador comercial de este tipo.

Esta tecnolog铆a, de la que se lleva unos a帽os hablando en firme, puede ser un agente diferencial a la hora de afrontar el futuro de las finanzas. Investigadores, 鈥榮tartups鈥 y las propias entidades bancarias han comenzado a vislumbrar qu茅 tareas en 鈥榝intech鈥, como la simulaci贸n financiera y la optimizaci贸n de procesos, podr谩n llevarse a cabo gracias a la computaci贸n cu谩ntica. 驴Es una promesa a corto o a largo plazo; en qu茅 谩reas podr谩 usarse?

Sinergias cu谩nticas

Qu铆mica cu谩ntica, sector de la salud, inteligencia artificial, seguridad, log铆stica e industria. Los 谩mbitos en los que se plantean los usos de la computaci贸n cu谩ntica son muchos y van aumentando. En el caso del sector bancario, la uni贸n entre computaci贸n y finanzas comenz贸 a plantearse hace tan solo unos a帽os. Enrique Lizaso, director ejecutivo de la 鈥榮tartup鈥 Multiverse Computing, explica que esta asociaci贸n es relativamente nueva, pero que su potencial es alto. 鈥淟os primeros algoritmos en finanzas empezaron a aparecer en 2017. Eran pruebas de concepto muy simples donde lo que se hac铆a era demostrar que un ordenador cu谩ntico podr铆a realizar estas tareas. Ah铆 comenz贸 de verdad la carrera鈥, contextualiza el experto, que participar谩 el pr贸ximo 25 de mayo en el InnovaHome Festival organizado por BBVA Open Innovation 鈥楥omputaci贸n cu谩ntica para predecir el futuro鈥.

Las aplicaciones de la inform谩tica cu谩ntica en el sector financiero se dar谩n en simulaci贸n, optimizaci贸n y aprendizaje autom谩tico.
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En esa carrera, los expertos coinciden en que las aplicaciones al mundo financiero de la tecnolog铆a cu谩ntica pueden ser diferenciales el d铆a de ma帽ana, aunque vendr谩n con calma y sin grandes saltos.

鈥淟as aplicaciones de la inform谩tica cu谩ntica en el sector financiero se agrupan en tres clases: simulaci贸n, optimizaci贸n y aprendizaje autom谩tico. Esto se consigue en base a los algoritmos que se han ido desarrollando durante estos a帽os鈥, que se aplicar谩n en estos nuevos ordenadores, explica Almudena Carrera, investigadora cu谩ntica en IBM.

Aplicaciones prometedoras鈥

Las tres 谩reas mencionadas por Carrera son importantes dentro del mundo de las finanzas. La simulaci贸n consiste en crear un modelo estad铆stico para estudiar los resultados de escenarios inciertos. De este proceso se pueden sacar aplicaciones como 鈥渓a fijaci贸n de precios de los derivados financieros y el an谩lisis del riesgo asumido al mantener grandes carteras鈥, indica la experta.

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En la optimizaci贸n, los ordenadores cu谩nticos trabajan para acelerar la capacidad de liquidaci贸n de las operaciones, optimizar las carteras de inversi贸n y 鈥渕ejorar el proceso de emparejar empresas con compradores potenciales鈥.

Conseguir que la computaci贸n cu谩ntica llegue al nivel que buscamos necesitar谩 en una balanza entre software y hardware.

En el caso del aprendizaje autom谩tico, la tecnolog铆a cu谩ntica puede aplicarse para perfeccionar la clasificaci贸n del riesgo crediticio, hacer una segmentaci贸n m谩s espec铆fica de los clientes y conseguir una mayor precisi贸n a la hora de identificar intentos de fraude, 鈥渃omo los que se dan con las transacciones a trav茅s de tarjetas de cr茅dito鈥, ejemplifica.

鈥淐onseguir que la computaci贸n cu谩ntica llegue al nivel que buscamos necesitar谩 en una balanza entre software y hardware donde trabajemos tanto con los algoritmos que lo hacen posible, como con el desarrollo de las m谩quinas capaces de procesar dichos procesos鈥, concluye la investigadora.

鈥ero con los pies en la tierra

La teor铆a es correcta, pero, en la pr谩ctica, los expertos coinciden en que a煤n es un campo que necesita tiempo, ensayo y error. Escol谩stico S谩nchez, l铆der de la disciplina de Investigaci贸n y Desarrollo en Nuevos Negocios Digitales de BBVA, explica que, como otras entidades financieras, actualmente no est谩n utilizando la computaci贸n cu谩ntica, sino que se encuentran en fase de investigaci贸n.

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鈥淓n BBVA llevamos desde 2018 investigando en computaci贸n cu谩ntica, fecha en la que vimos que pod铆a tener un gran impacto en el sector. Tras un a帽o de entrevistas y documentaci贸n elaboramos seis pruebas de concepto para probar esas hip贸tesis. Desde entonces nos encontramos inmersos en un proceso de investigaci贸n para ver hacia d贸nde va esta tecnolog铆a鈥, desarrolla Escol谩stico.

Nos encontramos inmersos en un proceso de investigaci贸n para ver hacia d贸nde va la computaci贸n cu谩ntica.

Uno de los problemas de esta tecnolog铆a es que, actualmente, no existe una soluci贸n cu谩ntica perfecta. 鈥淗ay muchos actores que est谩n desarrollando sus modelos cu谩nticos, pero no hay ninguno que sea el definitivo. Por eso nosotros estamos diversificando y viendo hacia d贸nde se dirige, porque habr谩 un momento en que sea diferencial鈥, afina el directivo.

驴Se puede predecir una fecha? Enrique Lizaso de Multiverse Computing cree que 鈥渆n 10 a帽os los bancos no entender谩n sus operaciones sin la computaci贸n cu谩ntica鈥, mientras que, en palabras de Escol谩stico S谩nchez, 鈥渆n dos o tres a帽os podremos observar pinceladas de los beneficios cu谩nticos鈥.

Ya sea a corto o a largo plazo, el futuro parece que traer谩 un binomio ganador de la mano de la computaci贸n cu谩ntica y las soluciones 鈥榝intech鈥, como vaticina el desarrollo t茅cnico que se ha producido en los 煤ltimos tiempos. Mientras esperamos a saber qu茅 ordenador usaremos el d铆a de ma帽ana, habr谩 que seguir investigando, explorando e innovando gracias a la tecnolog铆a.

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