L’algoritmo quantum inspired per l’ottimizzazione
del collaterale

QUBO - Quadratic Unconstrained Binary Optimization

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La Finanza nell’era del Quantum Computing

Gli attori del mercato dei Servizi Finanziari operano in uno scenario ad alto tasso di complessità, con conseguenze operative ed economiche non indifferenti. Il Quantum Computing sta attirando sempre più investimenti da parte delle società di servizi finanziari, consapevoli che la Supremazia Quantistica darà l’avvio a una nuova era dell’informatica.

In questo settore, soprattutto per le banche di investimento, i problemi di ottimizzazione sono numerosi: dal rilevamento di instabilità dei mercati, allo sviluppo di strategie di trading, passando per l’ottimizzazione dei portafogli, le previsioni finanziarie, le simulazioni di mercato, e la determinazione dei prezzi delle attività, arrivando fino ai ribilanciamenti delle riserve statutarie in ambito assicurativo. La Quantum Collateral Optimization è solo il primo use case, il cui successo dimostra concretamente come il Quantum Computing, a fronte di scenari economici sempre più mutevoli, possa trasformare la complessità (e l’onere normativo) in un vantaggio competitivo.

Ottimizzare la gestione del collaterale
con il Quantum Computing

A fronte del razionamento del credito che ha investito l’intera industria bancaria in relazione alle recenti crisi economico-finanziarie, la gestione corretta del collaterale, e più in generale della liquidità, è ancora più importante e si configura, da un punto di vista tecnologico, come un problema di ottimizzazione dinamico, perché ogni giorno varia sia nella base dati da gestire, sia nelle regole che devono essere previste sia nella risposta da allocare; è dunque fondamentale avere velocità computazionale e flessibilità algoritmica in grado di gestire problemi complessi.

Reply ha avviato un progetto nel campo del Capital Market, focalizzato sui rischi e sulla gestione della liquidità nella tesoreria: dagli indicatori che vanno a definire il contesto fino alla ottimizzazione del credito collaterale. In questo contesto, sfruttando tecniche Quantum Inspired è stato creato un modello in grado di ottimizzare l’esposizione al credito collaterale al fine di generare valore/beneficio reale all'interno di un framework regolamentare in continua evoluzione e che impone quindi agli operatori di adattarsi velocemente.

Il modello QUBO

QUBO è l’acronimo di Quadratic Unconstrained Binary Optimization. Si tratta di un modello studiato per risolvere problemi di ottimizzazione combinatoria quadratici e a variabili binarie, in cui, a differenza di quanto avviene negli algoritmi classici, l’intero modello è contenuto dentro una matrice di penalità, rendendo la formulazione matematica compatta ed elegante.

Si tratta di un modello flessibile e performante che grazie alla sua struttura compatta ben si presta alla parallelizzazione ed è in grado di gestire un alto tasso di complessità, rimanendo estremamente veloce, indipendentemente dal numero dei vincoli inseriti: la continua evoluzione regolamentare, il vincolo di concentrazione (da includere ex ante nell’ottimizzatore), la gestione di particolari condizioni di mercato... si possono definire come sfide superate e, soprattutto, superabili nel tempo.

Dove Reply può fare
la differenza

Reply, oltre all’esperienza consolidata nel mercato dei Servizi Finanziari ha team multidisciplinari che da oltre 2 anni si dedicano esclusivamente al Quantum Computing, con partnership e practice volte a testare concretamente le potenzialità disruptive offerte da questa tecnologia.

Il valore aggiunto di Reply è costruito sul costante orientamento all’innovazione, sull’esperienza maturata negli ambiti Risk Management, Regulatory & Crediti e sulle competenze specifiche sviluppate nello studio dei Quantum Computers e dei Quantum Algorithms, con sia attività di sperimentazione e di laboratorio che su progetti reali. L’obiettivo di Reply è usare la conoscenza per contribuire al processo di creazione del valore dei propri Clienti, anche nell’Era della Quantum Supremacy.

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