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Comienzan bancos a implementar computación cuántica para clasificar riesgos

Ya no solo utilizan el Aprendizaje de Máquinas para la clasificación de riesgos, ahora también implementan modelos de computación cuántica.

ElectronicosOnline.com Magazine / Oswaldo Barajas

Las instituciones bancarias están reforzando sus estrategias tecnológicas para abordar sus necesidades de clasificación de riesgos, un segmento al que le han depositado gran parte de sus esfuerzos por considerarlo un área de oportunidad para incrementar sus márgenes de ganancias.

 

Desde que el Machine Learning comenzó masivamente a invadir los sectores comerciales de manera notoria hace aproximadamente década y media, los bancos han sabido aprovechar esta tecnología basada en estadísticas y algoritmos computacionales para analizar diversas canteras de datos con el fin de estimar pérdidas o ganancias en sus campañas, pero la tecnología acelera y ahora las instituciones han comenzado a utilizar la computación cuántica para análisis de riesgos.

Una de las organizaciones bancarias que ha comenzado a adoptar esta tecnología es el Grupo BBVA, que desde julio de 2019 ha divulgado abiertamente en su sitio Web noticias relacionadas a su nuevo propósito de desplegar computación cuántica para clasificar los perfiles aspirantes a créditos financieros.

Grupo BBVA anunció que reforzará sus inversiones en investigación y desarrollo de tecnología cuántica para aplicarla a tareas de análisis de riesgos.

 

De acuerdo a su informe, el BBVA en colaboración con el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) (ambas con sede en España) crearon un equipo multidisciplinario de investigadores que trabajará conjuntamente en el diseño y testeo de algoritmos cuánticos aplicados a casos de uso financieros. Los investigadores trabajarán para determinar si el uso de este tipo de algoritmos supone una ventaja frente a la computación tradicional para resolver una serie de problemas identificados en el sector financiero que podrían atajarse con esta tecnología.

“Aunque por ahora estas tecnologías están en una fase de exploración, desde BBVA estamos ya apostando por entender cómo pueden contribuir a mejorar la forma en que ayudamos a nuestros clientes a tomar decisiones gracias al uso de datos”, explica Escolástico Sánchez, líder de la disciplina de Investigación y Desarrollo en Nuevos Negocios Digitales de BBVA. “Sus aplicaciones pueden beneficiar positivamente tanto al sector financiero como a los clientes y a la sociedad en general”, agregó.

El segundo banco es el Caixa Bank (España) que casi al mismo tiempo que su contraparte BBVA, hizo público a mediados del 2019 sus primeros proyectos piloto de tecnología cuántica para soporte de actividades financieras.

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En su portal de Internet , se informa que el banco ibérico ha adaptado un algoritmo cuántico para evaluar el capital en riesgo de activos financieros, como carteras de hipotecas y bonos del Tesoro, con lo cual buscan resolver tareas de una enorme complejidad que son imposibles de resolver con la computación clásica.

El CaixaBank también hizo lo suyo al dar a conocer que comenzó a realizar sus primeras pruebas con algoritmos de computación cuántica para analizar riesgos financieros.

 

Las primeras pruebas reales del Caixa Bank se realizaron con una computadora cuántica y el Framework Opensource Qiskit de IBM, una infraestructura que incluye un simulador y un equipo de cómputo cuántico de 16 cúbits. Este framework ofrece a la comunidad científica herramientas para el desarrollo y ejecución de algoritmos cuánticos.

“El objetivo de esta fase ha sido validar la capacidad de la computación cuántica para mejorar procesos. Actualmente, en el sector financiero existen tareas que requieren de grandes recursos computacionales y que, con la aplicación de la computación cuántica, podrán realizarse y además de forma más rápida. Esto es justamente lo que CaixaBank ha buscado probar con los proyectos desarrollados”, menciona el informe de la institución.

La computación cuántica se define como un paradigma de computación distinto al de la computación clásica que se basa en el uso de cúbits, una combinación de 1 y 0, en lugar de bits, en los que solo se usa el 1 o el 0 y no pueden estar a la vez. Esto da lugar a nuevas puertas lógicas que hacen posibles nuevos algoritmos mucho más poderosos.

La computación cuántica ha sembrado esperanzas en el segmento financiero para resolver múltiples problemas que la computación clásica le es imposible solucionar.

 

Para entender cómo funciona esta tecnología, Vicente Moret, investigador del Centro de Investigación TIC (CITIC) de la Universidad da Coruña (España) explicó: “Además de en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la computación cuántica va a tener una tremenda importancia en el diseño de fármacos, la genómica y, en general, en casi todos los campos de la bioinformática. Por otra parte, también será decisiva en problemas de cifrado de la información, criptografía y codificación, y también en el mundo de las telecomunicaciones”.

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