文 / 吴永飞 龙桂鲁 王彦博 王正安

量子金融科技是新质生产力的典型代表之一

当前量子科技已成为全球科技竞争的战略高地，特别是2022年诺贝尔物理学奖和2023年诺贝尔化学奖先后颁发给了量子科技相关成果，在全球范围内引发了对量子科技的高度关注。量子科技作为新质生产力的典型代表，已上升至国家战略高度。2024年《政府工作报告》中明确指出，要“开辟量子技术、生命科学等新赛道”。人民银行发布的《金融科技发展规划（2022—2025年）》明确指出，要探索运用量子技术突破现有算力约束、算法瓶颈。

在此背景下，量子金融科技近年来蓬勃发展。这不仅得益于政策引领，也源于金融行业对量子科技的迫切需求。一方面，量子计算是突破金融科技算力瓶颈的重要途径之一，能为“数字金融”大文章增墨添彩。金融数据具有规模大、结构复杂、实效性强等特点，随着金融产品结构愈加复杂，经典计算机的算力瓶颈约束已逐步成为限制金融行业数字化创新发展的主要因素之一。量子计算利用量子叠加和量子纠缠等量子特性，有望为大规模组合优化问题、复杂的数学模型计算以及高维复杂问题提供可能的解决方案，从而大大提高计算效率。另一方面，量子科技已逐渐成为“科技金融”大文章的重要抓手之一。当前量子计算相关产业链逐渐呈现出融合的趋势，产业链上下游机构之间的合作也更加密切频繁。随着金融等行业应用场景对商业量子计算提出了更实际的技术需求，将进一步加速量子计算机的商业化进程，从而为金融机构面向量子科技领域的“科技金融”进一步发展奠定基础。

量子金融云平台赋能金融科技发展

基于上述背景，国际金融巨头积极布局量子金融科技，抢滩登陆，并以旺盛的需求驱动了国际市场涌现出一系列量子云平台产品。然而，对于国内用户，特别是金融用户而言，直接使用国外的金融云平台仍面临一系列问题：一是登录不便捷，国内用户登录国外量子应用产品平台时屡屡受限，无法实现灵活方便的使用；二是服务不定制，当前量子平台多是通用性产品，并非针对金融行业打造，难以定制化满足金融行业的量子研发需求；三是场景不完善，金融业务需求尚待挖掘，需要进行统筹引领和推进，业务应用的可迁移性还需进一步提升。因此，构建自主可控的量子金融云平台迫在眉睫。

面对上述问题，华夏银行与北京量子信息科学研究院共同开展了量子金融云平台建设，重点针对国内金融机构发展量子科技面临的“三难”问题，提出量子金融云平台的“三多”解决方案。

一是量子“算力建设难”问题。若各金融机构分散建设量子算力中心，不仅建设成本高昂，而且从整个行业来看可能导致重复投入。针对该问题，量子金融云平台提供了“多类型量子云算力”，即支持用户在统一的平台上，根据业务场景的特点和待解决问题的不同，通过模拟量子计算机、核磁共振量子计算机、超导量子计算机等多种量子算力进行相应求解。

二是量子“算法研发难”问题。面向金融领域的量子算法往往需要结合业务场景进行需求制导，这对金融机构的研发团队兼具量子计算“硬科技”和金融业务“软实力”的复合能力提出了很高的要求。针对该问题，量子金融云平台提供了“多领域量子金融算法”，即平台中配置了10种主流量子金融和量子学习算法，支持用户便捷进行量子算法创新研发，极大地提升了量子金融科技研发效率和效能。

三是量子“应用场景难”问题。面向量子金融场景应用较为零散化、局部化，难以贴近金融实用需求等问题，量子金融云平台提供了“多场景量子金融科技解决方案”，即平台为包含风险合规、渠道运营、营销管理、产品管理、财务管理等15种金融业务场景提供了量子算法解决方案，支持业务人员快速实现量子金融科技方案的迁移应用。

量子金融云平台应用研究与实践

在量子金融云平台算力架构方面，通过融合模拟量子计算机、核磁共振量子计算机、超导量子计算机等多种量子算力，构建了异构算力的量子金融云平台。一是模拟量子计算机方面，其本质是利用经典计算机的内存和运算能力来表示和模拟量子态的演化，速度快捷。2023年9月英伟达与加拿大的量子计算公司Xanadu宣布将在超级计算机上运行量子计算模拟展开合作；2024年5月，英伟达于国际超算大会发布NVIDIA CUDA-Q™，以期助力全球各地的国家级超算中心加快量子计算的研究发展，该领域迅速成为当前全球各界高度关注的方向之一。二是核磁共振量子计算机方面，其本质是一种利用核磁共振技术实现的量子计算机，其显著的优势是设备体积小巧，且可在常温常压条件下运行。2023年12月，量旋科技生产的核磁共振计算机向印度尼西亚万隆理工学院下属的电气工程与信息学院交付，成功将核磁共振量子计算机带入东南亚市场。三是超导量子计算机方面，其利用约瑟夫森结在超低温下形成的分立能级作为量子比特，它可以支持更大规模量子比特的运算。2023年5月在中关村论坛上，北京量子信息科学研究院发布了136量子比特超导芯片的重大科技成果，达到了国际先进水平。2024年4月25日在中关村论坛上，北京量子信息科学研究院进一步实现了五块百比特规模量子芯片算力资源和经典算力资源的深度融合，总物理比特数达到590，综合指标进入国际第一梯队。量子金融云平台的超导计算正是基于这一国际先进成果开展建设，并展现出良好的算力可拓展性。

在量子金融云平台数据架构方面，主要涵盖数据导入层、数据加工层、数据态转化层和数据应用层。在数据态转化层，通过引入基础、振幅、角度、变分、瞬时量子多项式、哈密顿量演化、矩阵嵌入7种量子态数据嵌入方法，形成了量子态数据嵌入规范。具体来看，基础嵌入法是先将经典态数据转换为整数，再将转换后的整数表示为二进制字符串，最后将二进制字符串依次嵌入量子态中。振幅嵌入法是将经典态数据作为量子态的振幅嵌入到量子态中，对于n个量子比特构成的量子态，共有2n个振幅；该嵌入方法可以实现对经典信息的指数级编码，大大节约了资源。角度嵌入法可将经典数据作为量子旋转门的角度参数嵌入至量子比特中。变分嵌入法是将经典态数据作为量子线路的量子门参数嵌入量子比特。瞬时量子多项式嵌入法是使用双量子旋转门和单量子旋转门组合的方式将经典态数据转换为量子态数据。哈密顿量演化嵌入法，在寻找某类问题的基态能量中，往往使用哈密顿量演化嵌入法将数据嵌入至哈密顿量的基态能量中。矩阵嵌入法，对于某些问题，其问题中的数据本身就可以直接转换为希尔伯特空间上对应的酉矩阵，而后天然地融入量子计算中进行操作。

在量子金融云平台算法构建与应用方面，平台面向金融实用领域，构建了涵盖量子近似优化算法、量子幅度估计算法、量子聚类算法、量子K最近邻算法、量子支持向量机算法、量子随机数生成算法、量子神经网络算法、量子卷积神经网络算法、量子自然语言处理算法、量子社区发现算法10种主流量子算法，并将上述量子算法应用于小样本学习智能风控、反洗钱欺诈识别、网点智慧经营、智能设备裁撤、普惠客户流失预警、客户情绪识别、投资组合优化、金融衍生品定价、合同文本识别、利率预测等风险合规、渠道运营、营销管理、产品管理、财务管理领域15个业务场景中。

结 语

当前数字经济时代下，华夏银行和北京量子信息科学研究院积极拥抱量子金融科技，创新构建量子金融云平台，响应国家“开辟量子技术新赛道”号召，以新质生产力赋能金融科技，为金融机构提供量子金融云服务，助力量子金融科技应用推广。相关成果受邀参加2024年北京科技周主场活动，并荣获“2024年北京科技周最受关注展项”，对全社会广泛应用量子科技起到重要示范性效用。