Wie kann Quantum Computing die Finanzbranche verändern?

Für Banken und Finanzdienstleister wird das Quantum Computing zu enormen Erträgen durch eine schnelle Verarbeitung von komplexen und unstrukturierten Daten führen. Der technologische Fortschritt stellt die Banken vor neue Herausforderungen. Die Kunden erwarten beispielsweise, dass die Services der Finanzdienstleister erstens 24/7 zur Verfügung stehen und zusätzlich auch von der Lokation unabhängig – Stichwort digital über das Mobilphone – abgeschlossen werden können. Dieser Wandel kann der Finanzbranche auch große Wettbewerbsvorteile bringen. Das Thema Quantum Computing wäre sicherlich einer dieser Trends, die bestimmte Problemstellungen der Banken beheben können. Durch diese neuartige Form der Datenverarbeitung sind Quantencomputer in der Lage, komplexe Berechnungen in einem zeiteffizienten Rahmen zu lösen.

Derzeitige Herausforderungen für Banken
Eine Thematik im Retailbanking ist die Betrugserkennung. Hier besteht die Herausforderung in der wachsenden Ansammlung an Daten. Die Erkennungsmethoden werden mit einer hohen Datenlage immer effektiver, jedoch stellt die wachsende Komplexität ein Problem für die heutige Computertechnik dar, um exakte Analysen und somit Erkennungsmuster zu finden.

Ein zweites Thema ist die Preisbildung von Derivaten. Um einen genauen Wert eines Derivates zu bestimmen, sind immer mehr voneinander abhängige Faktoren zu involvieren. Als Beispiel für Faktoren stehen die Risikokosten und historische Portfoliowerte. Zusätzlich kommen erhöhte Transparenzanforderungen und strenge Validierungsprozesse hinzu.

Die Ertragspotenziale für die Finanzdienstleister
Grundsätzlich lassen sich drei Nutzen für Banken und Finanzdienstleister darstellen.

1. Die erfolgreiche Erkennung und Prognosegenerierung von Betrugsfällen können zu optimierten Kostenstrukturen führen
2. Die kombinatorischen Optimierungsfähigkeiten des Quantencomputers könnten es Händlern ermöglichen, die Preisbildung zu verbessern und zusätzlich Portfolioinvestitionen neu auszurichten, um präziser auf Marktbedingungen zu reagieren
3. Ähnlich gilt das auch für die Abbildung der Risikokosten bei der Preisbildung von Derivaten[1]

In der Abbildung sind die Ertragspotenziale der drei aufgeführten Beispiele für die Finanzindustrie durch das Quantum Computing aufgeführt. Die Angaben stellen Intervalle für die prognostizierten Minimal- und Maximalwerte der Erträge dar.

[1] Source: https://www.der-bank-blog.de/quantum-computing-zukunftstechnologie/technologie/37674992/

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