近日，美国金融监管局（FINRA）发布了一份报告《量子计算及其对证券行业的影响》，该报告概述了量子计算解决传统计算机过于庞大或复杂的问题的潜在能力，从而通过呈现新发现的能力和挑战来重塑证券行业。同时探讨了在证券行业加速发展之前引起人们对该技术所带来的机遇和风险的关注。
该报告称，尽管量子计算仍处于早期阶段，但许多金融机构已经开始尝试这种不断进步的技术，因为它有可能极大地改变计算的类型和速度。此外，一些监管机构和其他主要市场参与者正在探索量子计算对证券行业的影响。近年来，几家主要金融机构已将量子计算确定为一种有可能在未来十年及更久彻底颠覆证券业的技术。2018年只有1%的公司为量子相关费用编制了预算，但据估计，到2023年，多达20%的公司可能会以某种形式这样做，预计未来30年的投资将高达8500亿美元。此外，近年来量子计算的股权投资大幅增加。例如，量子计算领域的投资资金达到了创纪录的水平，2022年对量子技术初创企业（包括硬件和软件）的投资达到 23.5亿美元，在过去两年中大幅增加。此外，主要金融机构已为该技术投入了大量资源。其中一些公司正在积极与主要的云服务供应商合作，以最有效地利用量子计算机。
公共部门也致力于投资量子计算。去年，美国、欧盟和加拿大的总投资额超过31亿美元。该领域也取得了显著的技术突破，2022年诺贝尔物理学奖授予量子计算研究方向就证明了这一点。这些投资和成就可以被视为对量子计算潜力信心增强的标志。虽然量子计算领域的技术发展程度一直存在争议，全球对量子计算潜力的投资和兴趣继续稳步增长。尽管其发展时间表不确定，但量子计算有可能通过为公司提供新开发出的能力和发现挑战来重塑金融服务行业。
该报告首先对量子计算的概念进行了简要论述，其次从量子计算在证券行业的潜在应用、网络安全的潜在威胁、量子计算的监管注意事项三个方面进行分析，最后征集各方对于该报告的参考意见。
量子计算在证券行业的潜在应用
在FINRA的调研中，有的公司表示，他们正在研究如何在进行各种活动时从量子计算机中受益，包括交易执行、投资组合管理、风险评估和欺诈检测。
有的公司则表示，他们正在评估量子计算机可能对保护关键数据的当前加密标准构成的潜在风险。当前，包括NIST在内的世界各地政府机构正在尝试通过制定后量子密码学标准来解决这一与数据安全相关的潜在系统性问题。
随着与量子相关的市场努力加速，关注度和投资的不断增加，有的人表示量子计算存在过度炒作、有的人则表示量子计算如何工作背后的理论及其解决大型或复杂计算问题的潜力已被证明。
根据对一系列市场参与者的研究和采访，金融服务业确定了量子计算可能产生重大影响的三个涉及计算挑战的潜在领域：优化系统、模拟系统和人工智能。
（1）优化系统
量子计算机实时有效分析和处理大量潜在结果的能力可能有利于公司使用的优化系统。市场参与者表示，计算密集型量子模型可以处理大量变量，并允许更快、更准确的优化，例如可以提供竞争优势的最佳确定估值；计算更精确的信用风险估计；除其他用途外，更好地在一系列企业财务活动中分配资本。
寻求利用量子计算增强优化系统的金融机构主要关注增强交易执行、交易结算和投资组合管理等领域。市场参与者表示，基于量子的算法可用于有效地确定各种选项中的最佳解决方案，因为它能够同时调查多个可能的解决方案。因此，量子计算机有潜力在传统计算机所需时间的一小部分内完成优化问题的解决方案，并且各公司正在探索其潜力，以更有效地驾驭涉及大量变量的复杂交易和投资环境。
如上所述，市场参与者认为，量子计算的优化能力未来可能会简化交易执行和结算流程，并使投资经理能够改善投资组合管理。
· 交易执行优化
金融机构经常承担确定如何最好地执行交易的任务。这些努力需要权衡各种因素，例如交易规模、地点、时间和顺序。这些因素可能会影响交易执行的质量，即使是最先进的经典计算机，在给定潜在变量数量的情况下考虑所有可能的排列在计算上也具有挑战性。一家技术公司的一份报告指出，“考虑到为5000笔交易选择最佳执行顺序有超过4.2*1016,325种可能性，这有助于正确看待此类优化问题。”一些公司正在评估量子计算如何为这些交易执行挑战提供潜在突破，因为它能够同时调查多种可能的解决方案，例如确定交易活动的排序、分组和时间安排的最佳值。
· 贸易结算优化
在一些市场参与者看来，量子计算可能有助于优化贸易结算流程，利用基于量子的优化算法发现多方结算的环节，从而使流程更快、更高效。这些市场参与者认为，更快的结算流程可能会降低与重置相关的成本风险（即延迟结算造成的未实现收益损失的风险）；流动性（即，如果公司未能结清头寸，可能会产生市场压力）；和信用（即一方未能履行还款义务而造成损失的可能性）。值得注意的是，美国证券交易委员会(SEC)最近批准了一项规则变更，将结算周期缩短至T+1，结算时间的缩短可能会影响与量子计算未来潜在使用相关的收益和风险。
· 投资组合优化
一些公司正在研究量子计算是否有潜力通过提供计算能力来评估涉及多种资产和相关因素的各种场景，从而改善投资组合优化过程。因此，一些市场参与者认为，量子计算机的使用在某种程度上可能会给企业带来竞争优势，让他们能够开发优化的投资组合选项，这些选项能够在更短的时间内分析更多变量，从而更好地实现预期目标。
例如，量子计算机可能会增强在一段时间内分配资产权重（以最大化回报为目标）、预测资产回报、评估波动性和衡量风险的能力。在确定一段时间内的最佳投资组合时，量子计算机可能会寻求衡量每单位风险的回报，同时考虑市场的动态变化、衡量交易成本并根据投资指令进行操作。
（2）模拟系统
基于量子的模拟可以增强公司理解和解释与市场活动相关的不确定性的能力。公司正在研究使用量子计算机来模拟市场相关活动的方法，否则传统计算机很难或可能无法捕获这些活动。特别是，金融机构正在探索使用量子计算机来协助分析与风险评估相关的市场活动。
各公司正在利用量子计算机来确定它们是否具有显着提高处理能力的潜力，从而可以将典型的基于蒙特卡罗的风险评估的计算时间从几天或几小时缩短到近乎实时。一些公司认为，量子计算提供的更快的模拟过程有可能在某些情况下带来好处，包括根据流动性和信用风险等风险因素定期重新评估投资组合。此外，这些公司正在研究量子计算机更强的处理能力是否也能提供考虑额外市场因素的能力，从而有可能提高风险评估的准确性，从而使公司能够更好地限制财务损失或增加潜在收益。
此外，一些公司认为量子计算可能有助于进行与反洗钱（AML）和了解你的客户（KYC）合规系统相关的风险评估。基于量子的算法有潜力通过扩展实时分析个人身份、交易历史、资金流和关系等各种要素的能力来改进AML和KYC程序。最近一项针对金融机构的分析表明，即使整体效率提高1%到2%，每年也能为该行业节省超过 15 亿美元。
（3）人工智能
在FINRA的《证券行业人工智能 (AI)》报告中，包括经纪交易商在内的金融服务行业已分配大量资源来研究、开发和采用人工智能 (AI) 工具，包括利用计算能力来分析大量数据。数据集。尽管量子计算仍处于发展阶段，但一些市场参与者将其视为人工智能的潜在促进剂，因为它有可能增强处理和分析大数据集的能力。
“量子人工智能”一词指的是量子计算中一个不断发展的领域，该领域专注于改进基于量子的计算和算法，用于在各种人工智能工具和应用程序中训练模型。一些行业分析师认为，量子计算机可能能够扩大和增强人工智能算法和训练模型可以使用的数据集类型，从而实现更高效的流程和更准确的输出，并帮助人工智能模型变得更加强大、更具可扩展性。
例如，基于量子的机器学习可能能够处理更多数据，同时以更快的速度分析数据，从而加快机器学习模型的学习速度。此外，基于量子的自然语言处理 (QNLP) 应用叠加和纠缠等关键量子特性，以允许更深入的文本分析和分类来训练自然语言处理模型。因此，一些市场参与者希望量子计算能够帮助高效、准确地从复杂的文本和句子结构中获取意义和价值，从而可能协助完成任务，例如提供财务建议。
然而，由于量子计算可能加速人工智能的潜在有益影响，它也可能同样加速相关风险。正如 FINRA 在《证券行业人工智能(AI)》报告中指出的那样，模型可解释性和数据偏差是部署基于人工智能的工具时需要解决的一些关键风险，而这些风险可能会因人工智能(AI)使用量子计算的复杂性而变得更加复杂。
如前所述：采用基于人工智能的应用程序的公司可能会受益于审查和更新其模型风险管理框架，以应对人工智能模型可能带来的新的独特挑战。尤其是在量子人工智能应用的背景下。
网络安全的潜在威胁
金融服务行业严重依赖加密技术来保护数字信息。无论是安全存储客户的个人身份信息 (PII)、通过虚拟专用网络 (VPN) 访问互联网还是确保移动应用程序上的交易订单的完整性，加密算法在金融系统许多关键功能中都发挥着核心作用。这些加密算法的基础是一些对于现代经典计算机来说解决起来极其耗时的数学问题。举个例子，黑客如果使用传统计算机来破解保护基于互联网通信的加密（如VPN），将需要数万亿年的时间。量子计算在这方面展现出了其独特的优势，未来有可能提供一种简化的方法来破解现今标准的加密保护措施。这是因为量子计算能够运用特殊的算法，显著缩短解决当前加密背后的数学问题所需的时间。
加密被广泛认为是企业遭受量子攻击的主要弱点。这是由于量子计算机能够利用算法来降低某些安全方法，例如非对称密钥加密（在发送者和接收者之间使用不同的私钥/公钥对进行加密的系统）、散列（使用算法对消息进行加扰的系统）任何大小转换为编码的固定长度值）和对称密钥加密（在发送者和接收者之间使用共享私钥进行加密的系统）。黑客可以使用两种主要算法对加密数据进行量子攻击：
· 肖尔算法（Shor’s Algorithm）。肖尔算法在解决非对称密钥密码学背后的数学问题方面特别有效。肖尔算法为量子计算机提供指数加速优势，用于进行破解非对称密钥加密的计算。换句话说，如果经典计算机需要 2^50个步骤来破解基于非对称密钥基础设施的加密，那么量子计算机可能只需要50个步骤。黑客可以使用 Shor算法对RSA(Rivest-Shamir-Adleman)等加密标准发起攻击，RSA是保护数据传输安全的通用标准。
· 格罗弗算法（Grover’s Algorithm）。格罗弗的算法不太适合破解非对称密钥加密技术，但相反，黑客可以利用它来提供所谓的量子加速优势来破解对称密钥加密和散列，从而大大减少找到可能解决方案的时间。例如，对于经典计算机需要10002（或1000000）步的计算对于量子计算机可能需要1000个步骤。黑客还可以部署Grover算法来削弱高级加密标准(AES)等标准，该标准通常用于保护敏感数据。
鉴于Shor算法提供的显著加速优势，非对称密钥加密的量子攻击威胁可能最大。尽管格罗弗算法可能会得到改进，但在目前的状态下，对称密钥加密和散列仍然普遍被认为是抗量子的。例如，具有超过 6,000 个逻辑量子比特的量子计算机仍需要超过 10^32年才能使用 Grover算法破解 AES-256 对称密钥加密。然而，使用 Shor算法的具有 2000个逻辑量子比特的量子计算机可能只需要不到四个小时即可破解基于RSA-1024标准的非对称加密。
报告还提到了美国同时正在重点考虑一些抗量子手段来应对量子计算的威胁，比如使用新的加密标准、升级密钥的长度以及使用量子通信的手段，并将依据美国国家安全卓越中心（NCCoE）和欧洲电信标准协会（ETSI）的指导进行推进。
量子计算的监管注意事项
（1）网络安全
量子计算机最终可能有能力打破经纪交易商和金融服务行业其他成员目前使用的某些加密标准。因此，与量子计算机相关的发展可能会影响常见应用，例如保护互联网上的私人通信（包含敏感的财务和账户信息）以及验证数字签名。
（2）外包和第三方供应商管理
一些公司已经开始探索量子计算，通过云环境访问量子计算机来增强各种系统和流程，部分原因是单独购买、构建或维护量子计算机所需的成本和资源水平很高。
（3）数据治理
量子技术提供了以更快的速度处理更多数据的可能性，这有可能导致数据输入的激增。量子计算对不同类型数据的增强使用可能会成为以下风险的来源：数据源验证和质量、围绕数据目的和用例的问题以及数据安全。因此，随着未来量子计算的采用，围绕数据的使用和保护制定适当的管理原则的重要性和好处可能会增加。未来企业可能希望考虑数据质量基准和指标，以评估他们向量子系统提供的数据输入以及数据的存储、保护和正确使用方式。
（4）监督和控制
量子计算的发展有助于企业增强运营或对当前加密技术造成潜在威胁，这可能会带来独特而复杂的挑战。公司在面向客户的活动、交易、运营、后台和合规计划的许多方面越来越依赖技术，这创造了各种潜在的好处，但也使公司面临与技术相关的合规风险和其他风险。因此，根据量子计算未来发展的性质，企业可能希望考虑对其现有监管程序和业务连续性计划的潜在影响。
· 监督程序。量子计算机很可能能够通过一组日益复杂的算法，以比当今经典计算机更快的速度处理大量的数据。模型和应用程序越复杂，就越容易受到潜在错误源的影响，如果没有适当的风险管理模型和监督控制（包括增强测试），这些错误源可能无法被发现。
在评估使用算法策略产生的风险时，公司应对其交易活动进行全面审查，并考虑成立一个跨学科委员会来评估和应对与算法策略相关的不断变化的风险。
同样，对于用于量子计算机的算法，公司可能希望考虑其对公司或市场稳定性的潜在影响，作为其监管程序的一部分。
· 业务连续性计划 (BCPs)。量子计算的发展可能会给现有的加密方法带来风险。因此，根据量子计算未来发展的性质，企业可能希望考虑适当的BCP相关保障措施或应急计划，特别强调关键任务功能。
参考资料：
https://www.finra.org/rules-guidance/key-topics/fintech/report/quantum-computing