By 케나 휴즈-캐슬베리 09년 2022월 XNUMX일 게시됨
디지털 기술의 편리함에 익숙해지면서 이 기술이 우리의 재정, 특히 우리 지갑. 신용 카드를 사용하거나 휴대폰을 사용하여 비용을 지불하는 것이 너무 쉬워져 소수의 사람들만 현금을 가지고 다니게 되었습니다. 신용카드는 특히 미국과 서유럽에서 매우 인기가 있어 79% 애틀랜타 연방 준비 은행에 따르면 2020년에 미국 소비자 중 XNUMX명이 신용 카드 또는 변경 카드를 XNUMX개 이상 보유했습니다. 많은 사람들이 신용 카드를 가지고 있기 때문에 많은 은행과 금융 기관이 신용 카드 신청 절차에 어려움을 겪으면서 병목 현상이 발생합니다. 이 병목 현상은 대출 업계의 많은 병목 현상 중 하나에 불과합니다. 처럼 양자 컴퓨팅 프로세스를 최적화하고 병목 현상을 해결하여 전체 대출 산업을 더 빠르고 효율적인 시스템으로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.
대출 프로세스 세분화
어떤 종류의 대출(신용카드, 학자금 대출, 모기지 등)을 신청하든지 간에 유사한 구성 요소가 많이 있습니다. 신청 절차. 대출 기관은 신청자의 배경, 특히 재정이나 포트폴리오를 살펴보고 대출 상환 가능성을 계산합니다. 신청자의 이력과 대출 기간에 따라 대출 기관은 대출 조건에서 특정 이자율과 가능한 수수료를 계산합니다. 대출은 잠재적 위험의 한 형태를 나타냅니다. 은행 또는 금융 기관, 그들은 위험 관리. 이전 기사에서 논의한 바와 같이 양자 컴퓨팅은 은행과 금융 기관의 위험 관리에 상당한 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 그들은 또한 속도를 높일 수 있습니다 대출 절차 양자 기계 학습을 사용하여 신청자의 이력을 조사하거나 대출 문서를 더 빠르게 처리합니다. 또한 금리를 최적화하여 차용인과 대출 기관 모두를 만족시킬 수 있습니다. 이 기술은 미래의 금리 추세를 예측하고 그에 따라 계산할 수도 있습니다. 이러한 모든 방법을 사용하여 은행 및 기타 대출 비즈니스는 고객에게 더 빠르고 안전하며 계산된 프로세스를 제공하여 더 나은 만족을 보장할 수 있습니다.
대출 산업의 모기지
대출 개인이 신청하는 가장 일반적인 대출 유형 중 하나이며 대출 업계에서 수익성이 좋은 부분입니다. COVID 기간 동안 극도로 낮은 이자율로 인해 더 많은 모기지가 확정되어 많은 사람들이 디지털화할 경우 프로세스가 더 효율적일 것이라는 사실을 깨달았습니다. 2020년 XNUMX월 기사에 따르면 프레디 맥: "약 90%의 은행 및 주요 경영진이 팬데믹이 회사의 모기지 프로세스 디지털화를 위한 강력한 촉매제임이 입증되고 있다고 말했으며 85%는 COVID-19 이전의 모기지 프로세스 디지털화 노력이 공격적이거나 매우 공격적이라고 설명했습니다." 양자 컴퓨팅을 사용하면 모기지가 더 이상 디지털화되지 않고 더 빠르게 처리될 수 있으며 금리가 계산되어 양 당사자를 최적화할 수 있습니다.
한 회사는 이미 부동산 평가 프로세스를 시작했습니다. 2019년, 퀸덤 모기지 금리에 대한 부동산 가치 추정에 양자 기계 학습을 사용하는 것을 보여주는 보도 자료를 게시했습니다. 보도 자료에 따르면 이 회사는 부동산 가치를 정확하게 예측하여 회사와 주택 구매자 모두 비용을 절약하는 데 선도적인 회사인 Zillow 및 Redfin보다 30% 더 나은 성능을 보였습니다. Qindom 공동 설립자는 "우리는 XNUMX조 달러 시장을 촉진할 열쇠를 찾았습니다"라고 말했습니다. 야오 왕. "우리 시스템은 캐나다와 미국의 개별 주택 가치에 대한 정확한 예측을 수행하며 주택 구매, 판매 및 투자 프로세스에 존재하는 매듭을 풀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다." Qindom은 자산 가치를 위해 양자 컴퓨팅을 사용하는 책임을 주도했지만, 그 이후로 회사가 실제로 어떤 조치도 취하지 않았기 때문에 사람들이 생각한 것만큼 성공적이지 않았을 수 있습니다. 2018 (그리고 나, Kenna는 그들의 웹사이트조차 찾을 수 없습니다). 회사 활동의 이러한 침묵은 단지 낮은 수준의 활동보다 훨씬 더 끔찍한 것을 의미할 수 있습니다.
Qindom 이전에는 GenPact 모기지 서비스 대출 프로세스를 보다 투명하고 간소화하기 위해 양자 모기지 운영 시스템(MOS)을 개발했습니다. "Quantum MOS는 진정한 맞춤형 대출 솔루션으로, 대출 기관의 특정 요구 사항에 맞게 서비스를 확장할 수 있는 기능을 갖춘 포괄적인 플랫폼 기능을 제공하는 동시에 비용을 낮추고 수작업과 위험을 크게 줄입니다."라고 말했습니다. 로저 헐, 보도 자료에서 GenPact의 기술 담당 부사장. 이 제품이 유익한 것처럼 보이지만 보도 자료에는 이 시스템에 활용된 특정 양자 기술이나 양자 회사에 대한 언급이 없습니다. 더욱이 MOS는 2012년에 발표되었으며 그 성공에 대한 최신 보고서가 없습니다(이 작성자에 대한 언급도 없음).
Qindom과 GenPact Mortgage Services 모두 주의가 필요하고 빈약한 예를 제공하지만 다른 금융 기관은 여전히 대출 프로세스를 개선하기 위해 양자 기술 파트너십을 추진하고 있습니다. 스탠다드 차타드 은행 런던의 경우 최근 USRA(Universities Space Research Association)와 협력하여 양자 컴퓨팅 및 응용 프로그램을 연구하고 있습니다. Standard Chartered Bank의 SC Ventures 글로벌 책임자인 Alex Manson은 보도 자료에서 다음과 같이 말했습니다. 우리는 이러한 사용 사례 중 일부가 예를 들어 포트폴리오를 시뮬레이션하고 시장 데이터 생성 속도를 기하급수적으로 높이는 등 금융 서비스의 위험 관리 방식을 변화시킬 것이라고 확신합니다.”
Kenna Hughes-Castleberry는 Inside Quantum Technology의 전속 작가이자 JILA(University of Colorado Boulder와 NIST 간의 파트너십)의 과학 커뮤니케이터입니다. 그녀의 글쓰기 비트에는 심층 기술, 메타버스 및 양자 기술이 포함됩니다.
