吳永飛 王彥博 王秋實(shí) 施巍

導(dǎo)語(yǔ)：習(xí)近平總書記在2020年10月16日主持中共中央政治局第24次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)：“要充分認(rèn)識(shí)推動(dòng)量子科技發(fā)展的重要性和緊迫性，加強(qiáng)量子科技發(fā)展戰(zhàn)略謀劃和系統(tǒng)布局，把握大趨勢(shì)，下好先手棋。”有研究表明，量子科技具有巨大的應(yīng)用價(jià)值和前景，并且在國(guó)家政策護(hù)航下，未來(lái)量子科技市場(chǎng)規(guī)模將突破千億元級(jí)別。FinTech時(shí)代，科技已成為商業(yè)銀行的核心能力，在眾多新興精尖技術(shù)中，量子計(jì)算由于其潛在的超越經(jīng)典計(jì)算的強(qiáng)大算力，在商業(yè)銀行應(yīng)用領(lǐng)域前景廣闊。

人工智能時(shí)代，國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城商行和互聯(lián)網(wǎng)銀行均開啟了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工作，經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于銀行的營(yíng)銷、授信、風(fēng)控、運(yùn)營(yíng)和反洗錢等核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域。近年來(lái)大量實(shí)踐表明，許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法， 如決策樹、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，在商業(yè)銀行實(shí)際問(wèn)題的處理上表現(xiàn)出比傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型更好的性能，通過(guò)算法可以使銀行的產(chǎn)品創(chuàng)新更迅速、營(yíng)銷目標(biāo)更精準(zhǔn)、客戶服務(wù)更貼心、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)更高效、風(fēng)險(xiǎn)管理更全面、財(cái)務(wù)報(bào)告更準(zhǔn)確。

然而，銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心資源是大數(shù)據(jù)，銀行金融服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)力是響應(yīng)速度。但是，隨著大數(shù)據(jù)近年來(lái)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，經(jīng)典計(jì)算的能力瓶頸會(huì)隨著數(shù)據(jù)體量的急劇增長(zhǎng)而暴露，未來(lái)將可能對(duì)金融科技發(fā)展產(chǎn)生阻礙。量子計(jì)算具有遠(yuǎn)超經(jīng)典計(jì)算資源的算力優(yōu)勢(shì)，能夠提升商業(yè)銀行智能金融服務(wù)的數(shù)字化水平和響應(yīng)速度。利用量子算法處理經(jīng)典問(wèn)題，稱為“量子增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)”。有研究表明，量子增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)具有處理速度快、所需數(shù)據(jù)量更小、處理能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。

量子科技的發(fā)展歷程

許多研究者已經(jīng)在量子算法上開展了相關(guān)研究。最早的是1994年，麻省理工學(xué)院貝爾實(shí)驗(yàn)室彼得·舒爾（Peter Shor）面向大整數(shù)的質(zhì)因數(shù)分解提出Shor算法，理論上可以在100秒之內(nèi)破解一個(gè)2048比特強(qiáng)度的RSA密鑰，而使用經(jīng)典計(jì)算機(jī)則可能需要10億年。兩年后的1996年，同在貝爾實(shí)驗(yàn)室的格羅弗（Lov Grover）提出了Grover搜索算法，可以在大約2128次迭代內(nèi)窮舉破解一個(gè)256比特的密鑰，這較經(jīng)典計(jì)算機(jī)有了平方級(jí)別的加速。

關(guān)于量子神經(jīng)網(wǎng)的研究可以追溯到1995年，卡克（Subhash C. Kak）提出了量子神經(jīng)計(jì)算的概念;隨后，1996年，貝爾曼（E.C. Behrman）提出了一種基于量子點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型; 同年，托特（Geza Toth）研究了量子細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);1998年， 文圖拉（Da n Ve n t u ra）研究了量子疊加態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);2000 年，松井（Nobuyuki Matsui）研究了量子門電路神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 2006年，周日貴研究了量子感知機(jī);2014年，舒爾德（Maria Schuld）研究了由量子隨機(jī)行走構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然而，大多數(shù)量子算法研究?jī)H停留于理論方面，應(yīng)用量子算法解決實(shí)際問(wèn)題的案例屈指可數(shù)，在商業(yè)銀行領(lǐng)域應(yīng)用量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題尚屬空白。

2020年，商業(yè)銀行ATM機(jī)具的使用率因受到移動(dòng)支付的沖擊而出現(xiàn)了大量的撤機(jī)現(xiàn)象，全國(guó)范圍內(nèi)ATM機(jī)具減少了4萬(wàn)余臺(tái)。在此背景下，商業(yè)銀行需要精準(zhǔn)地篩選出效能差、使用率低的機(jī)具設(shè)備，并進(jìn)行撤機(jī)，以縮減成本。本文以國(guó)內(nèi)某股份制商業(yè)銀行ATM業(yè)務(wù)智能化決策問(wèn)題為例，通過(guò)構(gòu)建量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型對(duì)ATM機(jī)具進(jìn)行有效識(shí)別，識(shí)別結(jié)果作為ATM機(jī)具裁撤的重要依據(jù)，為商業(yè)銀行金融服務(wù)和金融管理提供智能化、量子化的決策支持，同時(shí)為量子科技在商業(yè)銀行領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐進(jìn)行有益探索。

信息科技理論基礎(chǔ)

經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為一種挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律信息的有效工具。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)特征和標(biāo)簽的已知性，主要分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supe rvised-learning）和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised-learning）。其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類應(yīng)用最為廣泛的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它通過(guò)多層神經(jīng)元，一步步提取數(shù)據(jù)之間的特征，挖掘出數(shù)據(jù)內(nèi)部的規(guī)律。現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等方面有著很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì);而對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘分類問(wèn)題，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛使用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)誤差反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，最早由魯姆哈特（David Rumelhart）和麥克萊蘭（James McClelland）于1986年提出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱藏層和輸出層三個(gè)部分，能夠?qū)W習(xí)大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，且這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程無(wú)需事前揭示。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是通過(guò)反向傳播算法來(lái)更新各結(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重，使得網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果逼近期望結(jié)果，其主要的學(xué)習(xí)過(guò)程大致可以分為正向傳播、反向傳播和學(xué)習(xí)收斂三個(gè)部分。

量子計(jì)算機(jī)

量子計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)主要遵循量子力學(xué)規(guī)律，量子疊加態(tài)的存在使其具有天然的并行計(jì)算能力。2000年前后，IBM首席科學(xué)家迪文森佐（David Divincenzo）給出了制造量子計(jì)算機(jī)所需要的五大要素，即量子比特的初始化能力、可控能力、擴(kuò)展能力、穩(wěn)定能力和被測(cè)量能力。基于上述基本要素，針對(duì)量子計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的物理系統(tǒng)涌現(xiàn)出了大量的研究方案，如超導(dǎo)電路方案、離子阱方案、光子實(shí)現(xiàn)方案、核磁共振方案等。

超導(dǎo)電路量子計(jì)算利用約瑟夫森結(jié)在超低溫下形成的分立能級(jí)作為量子比特，主要有相位量子比特、磁通量子比特和電荷量子比特三種形式，約瑟夫森結(jié)具有“超導(dǎo)體-絕緣體-超導(dǎo)體” 的三明治結(jié)構(gòu)。離子阱技術(shù)的原理是利用電荷與磁場(chǎng)間的作用力來(lái)囚禁離子，并利用受限離子的兩個(gè)能級(jí)作為量子比特，通過(guò)激光來(lái)實(shí)現(xiàn)量子門的操作。核磁共振量子計(jì)算機(jī)主要利用核自旋在強(qiáng)磁場(chǎng)下的劈裂能級(jí)作為量子比特，并通過(guò)電磁波操控核自旋實(shí)現(xiàn)量子門操作，該技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)之一在于它可以在常溫常壓下進(jìn)行工作。

量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本文所使用的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是一種參數(shù)化的量子線路，其訓(xùn)練過(guò)程主要是利用量子線路不斷預(yù)測(cè)類別標(biāo)簽并計(jì)算損失函數(shù)，而后使用梯度下降、反向傳播的方法得到最小化損失函數(shù)下的最優(yōu)量子線路參數(shù)。量子線路主要是由量子門組成的，而量子門是以矩陣的形式表示的，可以對(duì)由經(jīng)典數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為量子態(tài)的輸入向量進(jìn)行計(jì)算并輸出預(yù)測(cè)結(jié)果;同時(shí)，基于反向傳播可以對(duì)量子門的參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，這一點(diǎn)保證了量子線路能夠充分借鑒經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以用來(lái)運(yùn)行量子變分算法，如用來(lái)尋找哈密頓量的基態(tài);亦可以用來(lái)處理與經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相同的目標(biāo)問(wèn)題。量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在較大規(guī)模的量子計(jì)算機(jī)上相比經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以處理更多的數(shù)據(jù)，并有更強(qiáng)的模型表達(dá)能力。

量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)證分析

數(shù)據(jù)來(lái)源與特征參數(shù)選擇

本文選取了國(guó)內(nèi)某股份制商業(yè)銀行2243臺(tái)ATM機(jī)具作為數(shù)據(jù)樣本，范圍覆蓋全國(guó)31個(gè)省、直轄市、自治區(qū)，型號(hào)包括取款機(jī)、存取款一體機(jī)和循環(huán)機(jī)。數(shù)據(jù)來(lái)源為ATM機(jī)具原始監(jiān)控報(bào)表數(shù)據(jù)和流水日志，數(shù)據(jù)時(shí)間范圍跨度為兩年。

為構(gòu)建智能預(yù)測(cè)模型，本文選定特征參數(shù)，通過(guò)取均值、中位數(shù)、方差等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算加工，最終得出4 個(gè)特征參數(shù)，包括故障次數(shù)、滿鈔時(shí)間、離柜率趨勢(shì)和日均繁忙時(shí)間。同時(shí)，選定“撤機(jī)”與“不撤機(jī)”作為輸出標(biāo)簽，該標(biāo)簽為相關(guān)業(yè)務(wù)管理部門根據(jù)ATM機(jī)具所在地區(qū)綜合環(huán)境、成本、運(yùn)行情況等要素，通過(guò)專家評(píng)分，最終給出的一套貼合業(yè)務(wù)實(shí)際的是否撤機(jī)標(biāo)識(shí)。

數(shù)據(jù)的量子化轉(zhuǎn)換

在使用量子計(jì)算機(jī)處理經(jīng)典數(shù)據(jù)時(shí)，首先需要將經(jīng)典數(shù)據(jù)編碼為希爾伯特空間中的量子狀態(tài)，這個(gè)過(guò)程通常被稱為量子嵌入或量子編碼。目前有三種常用的量子嵌入方法：一是基礎(chǔ)嵌入方法，即先將經(jīng)典數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為整數(shù)，再將轉(zhuǎn)化后的整數(shù)表示為二進(jìn)制字符串，最后將二進(jìn)制字符串依次表示為量子子系統(tǒng)的狀態(tài)。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是量子線路短，缺點(diǎn)則是需要大量的量子比特。二是振幅嵌入方法，即將歸一化后的經(jīng)典數(shù)據(jù)作為量子狀態(tài)的振幅。由于N個(gè)量子比特有2N個(gè)振幅，因此振幅嵌入可以編碼指數(shù)級(jí)的經(jīng)典信息;然而該方法需要很深的量子線路，在當(dāng)前的量子設(shè)備上不能很好地實(shí)現(xiàn)。三是變分嵌入方法，即將經(jīng)典數(shù)據(jù)作為量子線路的參數(shù)，使用固定的變分線路編碼數(shù)據(jù)。該方法在現(xiàn)有的量子計(jì)算機(jī)上可以較為有效地使用。

本文采用了變分嵌入方法，先將數(shù)據(jù)歸一化處理到[0，π/2] 區(qū)間，再作為量子線路的部分參數(shù)進(jìn)行量子寫入，接下來(lái)則可以結(jié)合所設(shè)計(jì)的量子線路對(duì)線路上的其他參數(shù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。

量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過(guò)程與結(jié)果

本文使用了2量子比特的核磁共振量子計(jì)算機(jī)。用于實(shí)驗(yàn)的機(jī)器單比特門保真度高于99%，雙比特門保真度高于98%，可支持任意角度門操作，也可以實(shí)現(xiàn)任意2比特的量子算法，適用于量子分類算法應(yīng)用。

想要將4個(gè)特征參數(shù)下的經(jīng)典數(shù)據(jù)嵌入到2個(gè)量子比特，先要將每一個(gè)特征下的經(jīng)典數(shù)據(jù)線性歸一化到[0，1]區(qū)間，再使用arcsin函數(shù)將經(jīng)典數(shù)據(jù)映射到[0，π/2]區(qū)間，結(jié)合中心量子線路，優(yōu)化參數(shù)并建立一個(gè)0～1的分類模型，數(shù)據(jù)嵌入的量子線路和中心量子線路設(shè)計(jì)如圖1、圖2所示。

在全部數(shù)據(jù)樣本中，選擇三分之二的數(shù)據(jù)樣本（1496）作為訓(xùn)練集，另外三分之一的數(shù)據(jù)樣本（747）作為測(cè)試集;訓(xùn)練的損失函數(shù)為鉸鏈損失，訓(xùn)練的時(shí)期（epoch）為4，批大小為180。量子比特通過(guò)量子門的操作后，測(cè)量了中心量子線路最后的量子位在Z軸上的投影，由于核磁共振量子計(jì)算機(jī)針對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行觀測(cè)的原子數(shù)量是萬(wàn)億以上的，所以一次測(cè)量的結(jié)果就是萬(wàn)億次對(duì)樣本預(yù)測(cè)結(jié)果的平均值，最終根據(jù)平均值得到標(biāo)簽預(yù)測(cè)結(jié)果。

通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)， 觀測(cè)第二個(gè)量子比特的最終狀態(tài)， 可以得出結(jié)果： 準(zhǔn)確率A c c u r a c y = （ T P + T N ） / （TP+TN+FP+FN）=75.57%。利用量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)商業(yè)銀行ATM機(jī)具的是否撤機(jī)進(jìn)行判斷，本文設(shè)計(jì)的2比特量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型達(dá)到了預(yù)期效果。

結(jié)語(yǔ)

量子金融科技時(shí)代，量子算法獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)會(huì)在一定程度上彌補(bǔ)經(jīng)典算法的缺陷，并為商業(yè)銀行帶來(lái)巨大價(jià)值。本文將量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于商業(yè)銀行ATM機(jī)具管理的智能決策問(wèn)題上， 準(zhǔn)確地識(shí)別了效能較差的ATM機(jī)具設(shè)備，對(duì)銀行的智能決策提供了依據(jù)。未來(lái)，隨著量子計(jì)算機(jī)量子比特?cái)?shù)目的不斷增加，量子算法將進(jìn)一步與經(jīng)典人工智能算法相結(jié)合，并在大數(shù)據(jù)的支持下，為商業(yè)銀行的金融科技發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)更大價(jià)值。

王彥博（wangyanbo@lyzdfintech.com）、王秋實(shí)（qwangcr@connect. ust.hk）為本文共同通訊作者。龍盈智達(dá)（北京）科技有限公司大數(shù)據(jù)中心楊璇、史杰、徐奇、宮雅菲，深圳量旋科技有限公司項(xiàng)金根、鄒均庭對(duì)本文亦有貢獻(xiàn)。感謝香港科技大學(xué)曾蓓教授，曹晨風(fēng)的有益討論。

（作者單位：華夏銀行股份有限公司、龍盈智達(dá)（北京）科技?有限公司、香港科技大學(xué)物理系、深圳量旋科技有限公司）

商業(yè)銀行月度資訊

《網(wǎng)絡(luò)小額貸款業(yè)務(wù)管理暫行辦法（征求意見(jiàn)稿）》發(fā)布

11月2日，為規(guī)范小額貸款公司網(wǎng)絡(luò)小額貸款業(yè)務(wù)，統(tǒng)一監(jiān)管規(guī)則和經(jīng)營(yíng)規(guī)則，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)小額貸款業(yè)務(wù)規(guī)范健康發(fā)展，中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)、中國(guó)人民銀行就《網(wǎng)絡(luò)小額貸款業(yè)務(wù)管理暫行辦法（征求意見(jiàn)稿）》公開征求意見(jiàn)。

央行報(bào)告：信托業(yè)風(fēng)險(xiǎn)存外溢可能

11月6日，央行發(fā)布的《中國(guó)金融穩(wěn)定報(bào)告（2020）》首次將信托業(yè)以專題形式呈現(xiàn)，分析了其風(fēng)險(xiǎn)成因并給出發(fā)展建議。報(bào)告稱“信托業(yè)風(fēng)險(xiǎn)暴露加快，存在外溢可能”，信托業(yè)強(qiáng)監(jiān)管、嚴(yán)排查使行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)暴露更為充分。

央行再次公布銀行壓力測(cè)試結(jié)果

11月6日，央行再次公布銀行壓力測(cè)試結(jié)果，測(cè)試銀行數(shù)量由1171家增至1550家，測(cè)試項(xiàng)目由兩項(xiàng)擴(kuò)展至三項(xiàng)。宏觀情景壓力測(cè)試結(jié)果顯示，在輕度、中度、極端沖擊下，2020年末分別有10家、13家、21家銀行未通過(guò)測(cè)試。

財(cái)政部下達(dá)2000億元專項(xiàng)債化解中小銀行風(fēng)險(xiǎn)

11月11日，財(cái)政部表示，經(jīng)國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)，已下達(dá)用于支持化解地方中小銀行風(fēng)險(xiǎn)的新增專項(xiàng)債券額度2000億元，目前分地區(qū)額度已全部下達(dá)。

銀保監(jiān)會(huì)原則同意包商銀行進(jìn)入破產(chǎn)程序

11月12日，銀保監(jiān)會(huì)在《關(guān)于包商銀行股份有限公司破產(chǎn)申請(qǐng)事項(xiàng)的請(qǐng)示》（包商接管組〔2020〕26號(hào)）中批復(fù)：“原則同意包商銀行進(jìn)入破產(chǎn)程序。”

部分銀行拖延、拒絕為小微企業(yè)開戶，央行下發(fā)風(fēng)險(xiǎn)提示

11月15日，央行辦公廳日前向央行上海總部、各分行、營(yíng)管部、省會(huì)城市中心支行等下發(fā)《積極穩(wěn)妥解決企業(yè)留言問(wèn)題 切實(shí)提升企業(yè)銀行賬戶服務(wù)質(zhì)效》的風(fēng)險(xiǎn)提示，并要求轉(zhuǎn)發(fā)至轄內(nèi)銀行機(jī)構(gòu)。

浙商銀行區(qū)塊鏈平臺(tái)通過(guò)工信部電子標(biāo)準(zhǔn)院所有功能測(cè)試

11月20日，浙商銀行區(qū)塊鏈平臺(tái)完成與國(guó)產(chǎn)操作系統(tǒng)、服務(wù)器、云平臺(tái)等軟硬件的全面適配，并成為全國(guó)業(yè)內(nèi)首個(gè)通過(guò)中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院區(qū)塊鏈專項(xiàng)測(cè)試全部用例的機(jī)構(gòu)。

上海農(nóng)商銀行IPO成功過(guò)會(huì)

11月26日，中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)審核通過(guò)了上海農(nóng)村商業(yè)銀行股份有限公司的首次公開發(fā)行股份的申請(qǐng)。作為2020年第一家過(guò)會(huì)的農(nóng)商行，上海農(nóng)商銀行也即將成為A股第9家上市農(nóng)商行。