在生成式 AI 帶來顛覆性創新的同時，另一場數位創新革命正悄然醞釀——量子運算（Quantum Computing）。這項技術不僅將重新定義運算速度與資料處理能力，更可能徹底改變金融、製造、醫療、物流等產業的競爭格局。對企業而言，現在正是理解量子技術潛力、評估其風險與機會的關鍵時刻。就如同 AI 的爆發點來得比預期更快，量子運算的「臨界點」也可能比我們想像中更近。
透過利用量子現象如疊加（superposition）與糾纏（entanglement），量子運算提供指數級的處理能力提升，將徹底改變我們解決複雜問題的方式。沒有人能準確預測量子運算何時會迎來自己的「ChatGPT 時刻」，但多數人都認為這一天終將到來。
近年來已有重大進展，例如量子錯誤修正技術的發展，以及用於解決複雜問題的量子演算法的部署。KPMG 預測，這些進展將在未來十年推動對量子運算服務的需求快速成長，年均市場成長率接近 30%。
如同 AI 一樣，對量子運算的興奮也伴隨著對其風險的日益關注。例如，量子電腦將能破解目前普遍使用的加密方法。隨著技術演進，企業的前瞻研究相關部門也應開始關注量子技術，並制定前瞻性策略以掌握其潛力並降低風險的時機。
量子運算是什麼？
量子運算不只是現有電腦的演進，而是一種根本不同的技術，它利用量子力學現象來運作。
傳統電腦使用位元（bit，0 或 1）作為基本資訊單位，而量子電腦使用量子位元（qubit），能同時處於 0 與 1 的疊加狀態。
量子位元之間也可以產生糾纏，即使相隔遙遠，一個 qubit 的狀態也會影響另一個 qubit，這種特性賦予量子電腦極為強大的運算能力。事實上，一個擁有 300 個 qubit 的系統，理論上能提供遠超傳統電腦的運算能力。
因此，量子電腦在解決最佳化問題、模擬原子過程與大數分解等方面表現出色，這些任務對金融、化學與密碼學至關重要。它們能以前所未有的速度處理大型非結構化資料與複雜模擬。量子運算也可能徹底改變 AI，提升大型語言模型（LLM）的訓練效率與模型優化能力。
然而，目前這些好處仍多屬理論層面，真正的「量子優勢」（即量子電腦在實際應用中超越傳統電腦）尚未實現。
金融服務可能是量子技術的最早期採用者
過去三十年來，量子運算從理論走向實際，現已有數百個 qubit 的運作中電腦。儘管高昂的成本與技術挑戰使得多數應用仍未達商業可行性，但對某些領域而言，實現的可能性正逐漸提高。金融服務業尤其適合成為早期採用者，因為其涵蓋眾多潛在應用場景。
包括高盛（Goldman Sachs）與摩根大通（JP Morgan Chase）等大型銀行，已開始實現部分應用場景。摩根大通與量子軟體公司 QC Ware 合作，成功將量子深度學習應用於投資組合的深度對沖策略，在處理市場摩擦與交易約束等複雜變數時展現出前所未有的效率與精準度 。
量子運算正逐步從前瞻性研究走向實際應用，對金融機構而言，這不再只是科技探索，而是可行的策略優化工具。從加密安全、風險預測到資產配置，量子技術正重新定義金融科技的邊界，為業界帶來前所未有的運算能力與決策效率。
儘管量子運算目前仍處於早期發展階段，距離大規模商業應用可能尚需十年，但其潛力已引起全球金融機構與投資人的高度關注。面對市場對量子科技的高度期待，企業應保持理性審慎的態度，警覺炒作風險，同時掌握短期、中期與長期的投資與應用機會。
資料來源：https://kpmg.com/ie/en/home/insights/2024/11/quantum-computing-in-financial-services-strategy.html
