By Kenna Hughes-Castleberry közzétéve: 09. december 2022
Ahogy megszoktuk a digitális technológia kényelmét, hagytuk, hogy ez a technológia átvegye az uralmat pénzügyek, konkrétan a pénztárcánkat. Túlságosan egyszerűvé vált bankkártyánkra koppintani vagy telefonunkkal fizetni, így csak kevesen hordnak magukkal készpénzt. A hitelkártyák olyan népszerűek, különösen az Egyesült Államokban és Nyugat-Európában, hogy kb 79% A Federal Reserve Bank of Atlanta adatai szerint 2020-ban az Egyesült Államok fogyasztóinak volt legalább egy hitelkártyája vagy váltott kártyát. Mivel sok embernek van hitelkártyája, sok bank és pénzügyi intézmény küzd a hitelkártya-igénylési folyamattal, ami szűk keresztmetszetet teremt. Ez a szűk keresztmetszet csak egy a sok közül, amikor a hiteliparról van szó. Mint kvantumszámítás A folyamatok optimalizálásán és a szűk keresztmetszetek kijavításán dolgozik, segíthet a teljes hitelipar gyorsabb, hatékonyabb gépezetgé alakításában.
A hitelezési folyamat lebontása
Függetlenül attól, hogy milyen kölcsönt (hitelkártya, diákhitel, jelzáloghitel stb.) igényel az ember, sok hasonló komponens található a pályázati folyamat. A hitelező megvizsgálja a kérelmező hátterét, különösen pénzügyeit vagy portfólióját, hogy kiszámítsa, mekkora valószínűséggel fizeti vissza a kölcsönt. A kérelmező előélete és a kölcsön futamideje alapján a hitelező a kölcsön feltételeiben konkrét kamatot és esetleges díjakat számít ki. Mivel a kölcsönök potenciális kockázatot jelentenek a bank vagy pénzintézet, amelyben érintettek kockázatkezelés. Amint azt egy korábbi cikkben tárgyaltuk, a kvantumszámítás jelentősen segítheti a bankokat és a pénzintézeteket a kockázatkezelésben. De fel is gyorsíthatták a kölcsön folyamata kvantumgépi tanulás segítségével kutathatja a kérelmező történetét vagy gyorsabban dolgozhatja fel a hiteldokumentumokat. Segíthetnek a kamatlábak optimalizálásában is, hogy a hitelfelvevő és a hitelező is elégedett legyen. Ezzel a technológiával a kamatlábak jövőbeli trendjeit is megjósolhatja, és ennek megfelelően számolhat. Mindezen módszerek alkalmazásával a bankok és más hitelező vállalkozások gyorsabb, biztonságosabb és kiszámítottabb folyamatot kínálhatnak ügyfeleinek, így biztosítva a jobb elégedettséget.
Jelzáloghitelek a hiteliparban
Jelzálog az egyik leggyakoribb hiteltípus, amelyet magánszemélyek igényelnek, és a hitelipar jövedelmező részét képezik. A COVID idején rendkívül alacsony kamatlábak miatt több jelzáloghitelet véglegesítettek, így sokan rájöttek, hogy a folyamat hatékonyabb lenne digitálisan. Egy 2020. októberi cikk szerint Freddie Mac: „A banki és vezető vezetők csaknem 90%-a azt mondta, hogy a világjárvány erőteljes katalizátornak bizonyul cégük jelzáloghitel-folyamatának digitalizálásában, és 85%-uk agresszívnek vagy nagyon agresszívnek minősítette a jelzáloghitel-folyamat digitalizálására tett erőfeszítéseiket a COVID-19 előtt.” A kvantumszámítással a jelzáloghitelek már nemcsak digitálisak lennének, hanem gyorsabban is feldolgozhatók, és a kamatlábakat úgy számítják ki, hogy mindkét felet optimalizálják.
Egy cég már megkezdte az ingatlanértékelési folyamatot. 2019-ben Qindom közzétett egy sajtóközleményt, amely bemutatja a kvantumgépi tanulás használatát a jelzáloghitel-kamatláb ingatlanértékének becslésében. A sajtóközlemény szerint a cég 30%-kal jobb teljesítményt nyújtott, mint a vezető Zillow és Redfin cégek az ingatlan értékének pontos előrejelzésében, így mind a cég, mind a lakásvásárló pénzt takarított meg. „Megtaláltuk a kulcsot a billió dolláros piac megkönnyítéséhez” – mondta a Qindom társalapítója Yao Wang. „Rendszerünk pontos előrejelzéseket ad az egyes lakások értékeiről Kanadában és az Egyesült Államokban, és képes feloldani a lakásvásárlási, -eladási és -befektetési folyamatban meglévő csomókat. Míg a Qindom vezette az ingatlanérték kvantumszámításának alkalmazását, ez talán nem volt olyan sikeres, mint azt az emberek gondolták, mivel a cég azóta sem tett semmit. 2018 (És én, Kenna nem is találom a honlapjukat). Ez a csend a vállalati tevékenységben valami sokkal szörnyűbbre utalhat, mint az alacsony szintű tevékenység.
A Qindom előtt egy másik cég hívott GenPact jelzálogszolgáltatás kifejlesztett egy kvantumjelzálog-műveleti rendszert (MOS), hogy átláthatóbbá és egyszerűbbé tegye a hitelfolyamatot. "A Quantum MOS egy valóban testreszabható hitelezési megoldás, amely átfogó platformként kínál funkcionalitást, amely képes a szolgáltatásokat a hitelező speciális igényeihez igazítani, miközben csökkenti a költségeket, valamint jelentősen csökkenti a kézi munkát és a kockázatokat" Roger Hull, a GenPact technológiai alelnöke sajtóközleményben. Noha ez a termék előnyösnek tűnik, a sajtóközlemény nem említ konkrét kvantumtechnológiát vagy akár kvantumcéget sem, amelyet ebben a rendszerben használnak. Ezenkívül a MOS-t 2012-ben jelentették be, és nem érkezett újabb jelentés a sikereiről (és az író sem kommentálta ezt).
Míg a Qindom és a GenPact Mortgage Services figyelmeztető, sőt gyengécske példákat kínál, más pénzintézetek továbbra is a kvantumtechnológiai partnerségekkel törekszenek hitelezési folyamataik javítása érdekében. Standard Chartered Bank Londonban az egyik ilyen példa, mivel a közelmúltban az Egyetemek Űrkutatási Szövetségével (USRA) társultak a kvantumszámítástechnika és alkalmazásai kutatása érdekében. Alex Manson, a Standard Chartered Bank SC Ventures részlegének globális vezetője szerint egy sajtóközleményben: „A világ jelenleg azon kereskedelmi felhasználási esetek azonosításán van, ahol a kvantumszámítógépek képességei felülmúlják a klasszikus számítógépeket. Meggyőződésünk, hogy ezen felhasználási esetek egy része átalakítja a pénzügyi szolgáltatások kockázatkezelési módját, például a portfóliók szimulációjával és a piaci adatok generálásának exponenciális felgyorsításával.”
Kenna Hughes-Castleberry az Inside Quantum Technology és a Science Communicator munkatársa a JILA-nál (a Colorado Boulder Egyetem és a NIST partnersége). Írási ütemei közé tartozik a mélytechnológia, a metaverzum és a kvantumtechnológia.
