本文介绍了量子人工智能（QAI）及其对金融犯罪领域的重大影响，因为它可能比最出名的经典机器学习算法更快地解决某些问题。QAI专注于开发量子算法，以增强人工智能（AI）中的计算任务，包括机器学习子域。叠加、干扰、纠缠和隧穿等量子现象使量子计算（QC）能够执行比金融犯罪领域使用的经典AI算法更有效的计算。
人工智能和量子计算必然会共同发展，以挑战经典的计算范式。本文重点介绍QAI的基本原则，及其在基于金融犯罪服务的AI系统中的各种应用。利用量子计算机的强大功能带来商业优势是一个需要时间的旅程;试图采取"观望"策略的用户可能会发现自己落后于竞争对手多年。随着量子计算机的实现和未来十年的预计增长，预计早期采用者将实现突破，从而实现新的商业模式。因此，组织现在就采取行动，开始了解量子计算的可能用例并开始制定计划是有利的。
什么是量子人工智能
量子人工智能（QAI）整合了来自多学科领域的知识和方法，使用专注于量子计算的方法综合来促进人工智能及其子领域内的复杂计算任务，如机器学习。
量子计算（QC）和人工智能（AI）是变革性技术，因为人工智能可能需要量子计算才能取得重大进展。虽然量子计算对人工智能技术的影响非常明显，但没有多少人会考虑相反的关系。量子计算和人工智能之间的双边亲和力认为，通过将量子霸权论点应用于人工智能，量子计算的起源将使今天不可能的人工神经网络新范式的基础成为可能。另一方面，人工智能的最新发展也影响了量子技术的发展。
量子计算可以为人工智能提供计算提升，使其能够解决人工通用智能AGI（计算机科学的一个分支，涉及构建能够执行类似人类的智能机器）中更复杂的问题。
量子计算和人工智能都是非常活跃的领域，在过去几年中，新发展的速度非常快，交互的可能性很大。由于力学现象，量子算法和人工智能可能无可辩驳地构成了更深层次的联系。新兴的QAI领域使用量子启发算法来解决与AI相关的计算任务。这种组合可能是高度协同的，因为人工智能的进步对计算资源的要求越来越高。本课程的增长远远超过了计算能力可用性的持续增长。
然而，完全规模的量子技术还有很长的路要走，但一些金融机构已经预见到了潜在的价值。金融犯罪服务需要能够评估一系列可能的结果。为此，银行使用机器学习算法来计算统计概率。在数据丰富的现实中，功能越来越强大的计算机对于精确估计概率、风险、相关性和因果关系至关重要。量子技术正在接近主流，在这方面，几家银行正在转向新一代处理器，这些处理器利用量子物理学的原理以超快的速度处理大量数据。
该领域的领导者谷歌在年表示，其Sycamore量子处理器花了三分多钟来执行一项将占据超级计算机数千年的任务。GoogleAI将量子计算描述为"一种新的范式，它将在加速AI的任务中发挥重要作用。我们希望为研究人员和开发人员提供开源框架和计算能力，这些框架和计算能力可以超越经典功能。谷歌拥有开源框架，明确设计用于开发新颖的量子算法，以帮助解决实际问题的近期应用。一个工具是Cirq，另一个是OpenFermion。
高盛（GoldmanSachs）最近宣布，他们可以在五年内引入量子算法来为金融工具定价。霍尼韦尔是一家在航空航天和建筑技术领域运营的跨国企业集团公司，预测量子计算将在未来几十年内形成一个价值1万亿美元的产业。摩根大通还试验了霍尼韦尔的量子计算机，以简化涉及斐波那契数的数学运算。与此同时，摩根大通（JPMorgan）和花旗集团（Citigroup）已经启动了量子计算计划，甚至购买了计算初创公司的股份。
年底，富国银行加入了IBMQ计划，这是一个由公司，初创公司，学术机构和研究实验室组成的社区，致力于探索实际应用。欧洲银行也在探索量子计算机会。BBVA已经建立了合作伙伴关系，以探索投资组合优化和更高效的蒙特卡罗建模。同样在西班牙，Caixa银行正在运行量子和传统计算的试验混合框架，目的是更好地对信用风险状况进行分类。
年底，美国银行（BankofAmerica）的一位策略师表示，量子计算将"在年代与智能手机在年代一样具有革命性"。然而，从业务线的角度来看，最有前途的用例可能是那些需要高度复杂、复合和/或极快模型的用例。
这些举措是有道理的，因为它们允许金融机构在模拟器或云上测试量子算法，而无需购买全尺寸量子计算机。这似乎是一个明智的策略，只要量子计算机在实际应用中保持亚临界状态，并且没有扩展量子能力的主导设计。
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量子计算应用可能会通过吸引初始投资者和用户，为金融犯罪领域的非凸优化和约束模型带来许多进步。量子计算可以提供特定的好处，例如使用行为数据增强客户参与度，提高合规性以及对市场波动的更快响应。
量子计算在金融领域的优势（来源：ibm.