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应用案例丨龙盈智达：携手量旋科技构建量子AI模型，助力商业银行智能决策

时间 :2023-07-10 12:36:18   来源 : 哔哩哔哩

在量子计算逐步产业化的趋势下，许多商业领域都具有变革潜力，金融行业前景尤为广阔。基于量旋科技的量子计算机真机，华夏银行旗下全资科技公司龙盈智达与量旋科技展开合作，通过构建量子神经网络算法模型，对ATM机具是否裁撤进行，提供判断依据，助力商业银行的智能决策和运营管理的数字化转型。

ATM机高光褪去，商业银行面临降本增效难题

ATM机曾经被称作是银行业“最有用的发明”。我国于1987年引进第一台 ATM机。之后，凭借方便省时的特点，ATM机备受各大银行青睐，而我国也发展成全球最大的 ATM机市场。央行发布的数据显示，我国ATM机数量在2018年达到顶峰，为万台。随后，ATM机数量不断减少。

事实上，自移动支付兴起后，越来越多人开始习惯通过线上场景完成交易。由于支付习惯的改变，人们对现金的需求减少，进而导致 ATM机的使用率逐渐降低。


(相关资料图)

在使用骤减的同时，ATM机的成本却始终居高不下。据统计，单台ATM机的成本包含但不限于占地租赁费、电费、清机费、监控费用以及线路费等，而银行能够从ATM机中获得的业务收入却微乎其微。运营压力之下，许多商业银行决定裁撤 ATM机。

仅2020年，全国范围内 ATM机就减少4万余台。央行发布的《2022年支付体系运行总体情况》显示，截至2022年末，我国ATM机具为万台，较上年末减少万台，每万人拥有 ATM机具台，同比下降%。

虽然 ATM机数量在减少，但是由于适老化需求，国家还是要求银行在一些地方保有现金机具；同时作为法定货币，现金依然在一些场景中发挥着无可替代的作用。因此，保持与客户服务量相应的ATM机数量至关重要。

对商业银行而言，ATM机的管理难点在于其分布范围广、数量多、所在地区客户和环境复杂等，这给ATM机的裁撤带来不小挑战。

因此，在满足客户需求的同时，解决ATM机配置优化的难题摆到面前：如何精准地筛选出效能差、使用率低的机具设备，进行撤机以缩减成本。

对于上述问题，之前的传统解决方法大多利用经典计算机，通过采用人工或机器学习来建立智能模型。但是这种方式问题不少：一是由于模型算法复杂度高，导致构建的模型运行起来速度比较慢，耗时非常长；二是模型运算的结果不好，评估的精度不高。因此，采用传统方法并不能为商业银行精准裁撤ATM机提供有效决策支持。

量子计算机+量子AI模型，为ATM机优化布局提供决策依据

为解决ATM机的优化布局难题，华夏银行旗下全资科技公司龙盈智达与量旋科技展开合作，在量旋科技自主研发的核磁量子计算机上，进行量子神经网络实证分析。

量子神经网络是一种参数化的量子线路，它既可以用来运行量子变分算法，也能用来处理与经典神经网络相同的目标问题。并且，相比经典神经网络，量子神经网络在较大规模的量子计算机上可以处理更多的数据，并有更强的模型表达能力。

整个合作分为四个主要环节：首先是获取数据。在合作中，双方选取了2243台 ATM机作为数据样本，数据时间范围跨度为2年，地理范围覆盖全国31个省、直辖市、自治区，型号包括取款机、存取款一体机和循环机。

其次，构建智能预测模型。通过选定特征参数，利用统计学方法对数据进行加工，得出4个特征参数，分别是故障次数、满钞时间、离柜率趋势和日均繁忙时间。并且，将输出标签选定为“撤机”和“不撤机”。

然后，进行数据转换。采用量子变分嵌入方法，进行量子编码，实现数据的量子化转换。

最后，在量子计算机上运行构建的量子神经网络模型，获取实验结果。 

值得一提的是，在构建智能预测模型的基础上，通过使用量子计算机真机，保证了量子神经网络计算的最终运行结果。作为由量旋科技自主研发的核磁量子计算机，双子座主要利用核自旋在强磁场下的劈裂能级作为量子比特的0和1，并通过发射电磁波操控核自旋实现量子门操作，优点之一是能在常温常压下工作，不仅提升了合作中实验验证的效率，而且节省了时间，能更快地获取实验结果。

最终效果方面，利用量子神经网络对商业银行 ATM机具是否裁撤进行判断，准确率高达75%。相比经典算法，量子神经网络模型不仅在准确性方面有所提升，运算速度更快，而且模型运行过程所需时间更短，精度更高。

值得一提的是，量子计算可以实现在缺少样本参数情况下，找到ATM机投放的最优解，这一点比经典计算机更准确。

项目成果在华夏银行应用以来，已在各分支机构运营管理条线应用推广，成效显著，对数字经济时代，量子科技在金融领域的广泛应用，起到了重要示范性效用。而该项成果也荣获了“2020年度中国人民银行金融科技发展奖”一等奖，是量子计算领域在该奖项历史上的首次获奖。

潜力巨大，量子计算为金融业变革带来新机遇

为实现银行智能柜台的合理配置，减少设备浪费和空闲情况，实现动态的设备数量配置管理，龙盈智达还与量旋科技进一步合作，运用量子 K-means 聚类算法，对商业银行支行网点的智能柜台运营情况进行聚类分析，最终给出聚类分析结果和资源配置优化建议方案，为商业银行运营管理数字化转型提供了科学的决策依据。

对金融业而言，量子计算的潜力不止于此。除ATM机裁撤外，上述量子神经网络模型，还可以应用在许多相似的场景，例如智慧运营、精准营销、智能风控等领域。

实际上，近年来全球多家金融机构已经积极开展量子计算研究与应用，例如摩根大通利用量子计算，取代蒙特卡罗模拟这样的优化，来加速其投资组合；西班牙 Caixa银行与IBM合作，利用量子计算机和量子算法来度量投资组合的风险；BBVA公司和投资银行（CIB）部门与美国初创企业 Zapata Computing 合作，评估量子蒙特卡罗算法的使用，以确定衍生工具的价格及其交易对手风险调整。

未来，从优化投资组合、期权的定价与对冲，到银行风险管理和金融安全问题，量子计算都将发挥巨大的作用，帮助金融机构提供更好的产品服务，优化运营、实现可持续发展。

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