By Kenna Hughes-Castleberry postat pe 09 decembrie 2022
Pe măsură ce ne-am obișnuit cu avantajele tehnologiei digitale, am lăsat această tehnologie să preia finanţe, în special portofelele noastre. A devenit prea ușor să ne atingem cardurile de credit sau să ne folosim telefoanele pentru a plăti lucruri, determinând doar câțiva oameni să poarte numerar cu ei. Cardurile de credit sunt atât de populare, în special în SUA și Europa de Vest, încât în jur 79% dintre consumatorii americani aveau cel puțin un card de credit sau un card de schimb în 2020, potrivit Federal Reserve Bank of Atlanta. Cu atât de mulți oameni care au carduri de credit, multe bănci și instituții financiare se luptă cu procesul de solicitare a cardului de credit, creând un blocaj. Acest blocaj este doar unul dintre multele când vine vorba de industria creditelor. La fel de cuantic calcul lucrează pentru a optimiza procesele și, la rândul său, pentru a remedia blocajele, ar putea ajuta la transformarea întregii industrie a creditelor într-o mașină mai rapidă și mai eficientă.
Defalcarea procesului de împrumut
Indiferent pentru ce tip de împrumut (card de credit, împrumut pentru studenți, credit ipotecar etc.) se aplică, există multe componente similare în procesul de aplicare. Creditorul analizează antecedentele unui solicitant, în special finanțele sau portofoliul acestuia, pentru a calcula cât de probabil este să ramburseze împrumutul. Pe baza istoricului solicitantului și a duratei împrumutului, creditorul va calcula o anumită rată a dobânzii și comisioane posibile în termenii împrumutului. Întrucât împrumuturile reprezintă o formă de risc potențial pentru a bancă sau o instituție financiară în care sunt implicați de gestionare a riscurilor. După cum sa discutat într-un articol anterior, calculul cuantic poate ajuta în mod semnificativ băncile și instituțiile financiare în gestionarea riscurilor. Dar ar putea, de asemenea, să accelereze procesul de împrumut folosind învățarea automată cuantică pentru a cerceta istoricul unui solicitant sau pentru a procesa mai rapid documentele de împrumut. Ele pot ajuta, de asemenea, la optimizarea ratelor dobânzilor, astfel încât atât împrumutatul, cât și creditorul să fie mulțumiți. Această tehnologie poate, de asemenea, prezice tendințele viitoare ale ratelor dobânzilor și poate calcula în consecință. Folosind toate aceste metode, băncile și alte companii de creditare pot oferi clienților un proces mai rapid, mai sigur și mai calculat, asigurând o mai bună satisfacție.
Ipoteca în industria creditelor
ipoteci sunt unul dintre cele mai comune tipuri de împrumuturi la care solicită persoanele fizice și reprezintă o parte profitabilă a industriei creditelor. Cu ratele dobânzilor extrem de scăzute din timpul COVID, mai multe credite ipotecare erau finalizate, făcându-i pe mulți să realizeze că procesul ar fi mai eficient dacă este digital. Potrivit unui articol din octombrie 2020 în Freddie Mac: „Aproape 90% dintre directorii din sectorul bancar și de conducere au spus că pandemia se dovedește un catalizator puternic pentru digitalizarea procesului de credit ipotecar al firmei lor și 85% își descriu eforturile de a digitaliza procesul de credit ipotecar înainte de COVID-19 ca fiind agresive sau foarte agresive.” Cu calculul cuantic, creditele ipotecare nu ar mai fi doar digitale, ci ar putea fi procesate mai rapid, iar ratele sunt calculate pentru a optimiza ambele părți.
O companie a început deja procesul de evaluare a proprietăților imobiliare. În 2019, Qidom a publicat un comunicat de presă care arată utilizarea învățării automate cuantice în estimarea valorii imobiliare pentru ratele ipotecare. Potrivit comunicatului de presă, compania a avut o performanță cu 30% mai bună decât companiile lider Zillow și Redfin în a prezice cu exactitate valoarea unei proprietăți, economisind atât compania, cât și banii cumpărătorului casei. „Am găsit cheia pentru a facilita piața de trilioane de dolari SUA”, a spus co-fondatorul Qindom Yao Wang. „Sistemul nostru realizează previziuni precise cu privire la valorile individuale ale caselor din Canada și SUA și are potențialul de a dezlega nodurile existente în procesul de cumpărare, vânzare și investire a caselor.” În timp ce Qindom a condus acuzația în utilizarea calculului cuantic pentru valoarea proprietății, este posibil să nu fi avut atât de succes pe cât credeau oamenii, deoarece compania nu a făcut cu adevărat nicio mișcare de atunci. 2018 (și eu, Kenna nici măcar nu le găsesc site-ul). Această tăcere în activitatea companiei ar putea implica ceva mult mai groaznic decât doar un nivel scăzut de activitate.
Înainte de Qindom, o altă companie a sunat Servicii ipotecare GenPact a dezvoltat un sistem cuantic de operare ipotecară (MOS) pentru a face procesul de împrumut mai transparent și mai eficient. „Quantum MOS este o soluție de creditare cu adevărat personalizabilă, care oferă funcționalitate ca o platformă cuprinzătoare cu capacitatea de a scala serviciile pentru a se potrivi nevoilor specifice ale creditorului, toate în același timp reducând costurile și reducând semnificativ munca manuală și riscul”, a spus Roger Hull, vicepreședintele pentru tehnologie la GenPact, într-un comunicat de presă. Deși acest produs pare benefic, comunicatul de presă nu menționează nicio tehnologie cuantică specifică sau chiar o companie cuantică, utilizată în acest sistem. Mai mult, MOS a fost anunțat în 2012, fără rapoarte mai noi despre succesele sale (și niciun comentariu pentru acest scriitor despre acesta).
În timp ce atât Qindom, cât și GenPact Mortgage Services oferă exemple de precauție, chiar și slabe, alte instituții financiare continuă să dezvolte parteneriate de tehnologie cuantică pentru a-și îmbunătăți procesele de creditare. Standard Chartered Bank în Londra este un astfel de exemplu, deoarece au colaborat recent cu Universities Space Research Association (USRA) pentru a cerceta calculul cuantic și aplicațiile sale. Potrivit lui Alex Manson, Global Head of SC Ventures la Standard Chartered Bank, într-un comunicat de presă: „Lumea este în prezent în proces de identificare a cazurilor de utilizare comercială în care capabilitățile computerelor cuantice vor depăși computerele clasice. Avem convingerea că unele dintre aceste cazuri de utilizare vor transforma modul în care gestionăm riscurile în serviciile financiare, de exemplu prin simularea portofoliilor și prin accelerarea exponențială a generării de date de piață.”
Kenna Hughes-Castleberry este scriitoare la Inside Quantum Technology și Science Communicator la JILA (un parteneriat între Universitatea din Colorado Boulder și NIST). Bataile ei de scris includ tehnologia profundă, metaversul și tehnologia cuantică.
