BBVA, en busca de la ventaja cuántica en el sector financiero
El banco trabaja en seis líneas de investigación para explorar las ventajas de aplicar la computación cuántica en el sector financiero de la mano de CSIC, Accenture, Fujitsu, Zapata y Multiverse.
BBVA está explorando a través de varias líneas de investigación cómo las tecnologías de computación cuántica podrían suponer una ventaja frente a las herramientas tradicionales en distintos casos de uso financieros. Para ello, la entidad ha puesto en marcha una estrategia que implica la creación de alianzas, la consolidación de capacidades internas en torno a esta tecnología, la evaluación de las distintas herramientas disponibles y la realización de pruebas de concepto en colaboración con centros de investigación, empresas y ‘startups’.
En concreto, a lo largo del último año, BBVA ha puesto en marcha seis líneas de investigación concretas para determinar en qué casos de uso esta tecnología puede suponer una mayor ventaja y qué soluciones de las disponibles en el mercado pueden servir para ello.
En poco tiempo, la computación cuántica ha dado un importante salto: desde los laboratorios de I+D hasta las salas de reuniones de grandes empresas. En el caso de BBVA, su viaje en torno a esta disciplina comenzó hace casi dos años y ya cuenta con un equipo especializado en su desarrollo, áreas de negocio involucradas, acuerdos estratégicos y varias líneas de investigación abiertas.
Los resultados de este trabajo, aún en fase exploratoria, apuntan a que esta tecnología ofrece una serie de ventajas frente a las herramientas empleadas en la actualidad para resolver determinados problemas complejos –como la optimización de carteras de inversión–, de forma más rápida, precisa y eficiente. “Aunque esta tecnología aún está en una etapa temprana de desarrollo, su capacidad de impacto en el sector es ya una realidad. Nuestra investigación nos está permitiendo identificar las áreas donde podrá suponer una mayor ventaja competitiva una vez que las herramientas alcancen el grado de madurez necesario. Creemos que esto será, para determinadas tareas concretas, de aquí a los próximos dos o cinco años”, explica Carlos Kuchkovcky, responsable global de Investigación y Patentes en BBVA.
En concreto, se trata de problemas financieros complejos que en la actualidad requieren cálculos computacionales intensivos –que pueden llevar hasta días en completarse– y en los que intervienen un elevado número de dimensiones o variables de dimensiones o variables a tener en cuenta para tomar la mejor decisión. Por ejemplo, en el caso de la optimización de carteras de inversión, las pruebas realizadas por los investigadores de BBVA apuntan a que el uso de estas herramientas podría suponer una gran avance en términos de velocidad respecto a las técnicas tradicionales a partir de las 100 variables, cifra que se prevé que podrá reducirse en breve dado el ritmo al que evoluciona el ‘hardware’ cuántico.
“Estas cifras son muy dinámicas, irán cambiando a medida que evolucione la capacidad de las herramientas que existen en el mercado, que ahora mismo están avanzando muy rápidamente”, apunta el responsable de BBVA. Además de la optimización de carteras, los investigadores también han generado conocimiento relevante sobre la utilidad de aplicar esta tecnología en otras áreas como la simulación de escenarios financieros, el arbitraje de divisas y los procesos de puntuación crediticia (o ‘credit scoring’).
Equipo, alianzas y colaboraciones
El equipo liderado por Kuchkovsky comenzó a explorar este ámbito a mediados de 2018, como parte de su trabajo para investigar tecnologías y tendencias disruptivas que puedan tener un impacto significativo en el sector financiero en los próximos años. Desde entonces, han constituido un equipo interno y multidisciplinar especializado en esta tecnología que ya trabaja estrechamente con varias áreas de negocio del banco para definir los ámbitos prioritarios en los que esta tecnología puede aportar mayor valor.
En 2019, el área estableció una alianza estratégica con el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) para crear un equipo conjunto de trabajo que colabora en la actualidad en una línea de investigación científica que está generando prometedores resultados y a través de la cual se está trabajando en el desarrollo de algoritmos cuánticos propios. Además, a lo largo del último año, el equipo ha puesto en marcha seis pruebas de concepto para estudiar cinco casos de uso financieros en colaboración con cuatro empresas: las ‘startups’ Zapata Computing y Multiverse, la compañía tecnológica Fujitsu y la consultora Accenture.
“El ecosistema de tecnologías cuánticas está evolucionando muy rápidamente y creemos que la colaboración con distintos socios, tanto públicos como privados, es clave para hacer que los beneficios de estas tecnologías puedan traducirse en avances tangibles, para el sector y para la sociedad en general”, explica Kuchkovsky.
La ‘ventaja cuántica’
La computación cuántica tiene el potencial de resolver problemas que los ordenadores clásicos son incapaces de abordar. Esto es gracias a los ‘qubits’ que, frente a los ‘bits’, amplían la capacidad de cómputo de manera exponencial respecto a la informática tradicional. Si los ‘bits’ pueden realizar cálculos a partir de dos posibilidades – 1 o 0 – los ‘qubits’ pueden calcular, de manera paralela, todas las combinaciones posibles entre 1 y 0. De esta forma, pueden atajar problemas cuya complejidad crece de manera exponencial a medida que aumenta la escala del problema a resolver, es decir, a medida que crece la cantidad de variables que han de tenerse en cuenta para resolverlos.
En el mundo financiero, estas características son especialmente útiles para realizar cálculos de optimización o de simulación de escenarios financieros, en los que intervienen numerosas variables y dimensiones a tener en cuenta para crear modelos precisos. Se trata de casos en los que la cantidad de datos a procesar aumenta también de manera exponencial al añadir nuevas variables a tener en cuenta. “En la actualidad algunos de estos problemas pueden llegar a requerir semanas de trabajo con ordenadores tradicionales. Incluso algunos a día de hoy no podemos resolverlos”, afirma Escolástico Sánchez, líder de la disciplina de Investigación y Desarrollo de BBVA.
“Creemos que la colaboración con distintos socios, tanto públicos como privados, es clave para hacer que los beneficios de estas tecnologías puedan traducirse en avances tangibles”
No obstante, esta tecnología aún se encuentra en una fase temprana de desarrollo: el potencial de estos ordenadores está lejos de alcanzarse por completo y los beneficios tangibles para el sector empresarial aún tardarán varios años en llegar. Mientras llegan los ordenadores cuánticos puros, existen sistemas de ‘software’ accesibles a través de la nube que emplean algoritmos inspirados en el funcionamiento de la cuántica y que permiten realizar el tipo de cálculos exponenciales que caracterizan a esta tecnología. BBVA ha realizado tests con ambos tipos de tecnología (‘hardware’ cuántico puros y algoritmos inspirados o algoritmos ‘quantum annealing’).
Estos primeros pasos están situando a BBVA entre las entidades financieras a la cabeza de la investigación en este ámbito y su trabajo se está traduciendo en la generación de varios estudios científicos que se publicarán próximamente en publicaciones científicas especializadas.
Líneas de investigación y pruebas de concepto
1.Desarrollo de algoritmos cuánticos (CSIC)
Además de las mejoras en ‘hardware’, otro de los grandes retos que plantea el despliegue de estas tecnologías en entornos corporativos es la necesidad de contar con nuevos algoritmos adaptados a esta nueva lógica de computación que puedan alimentar estos sistemas una vez que sean funcionales para resolver tareas concretas. BBVA trabaja en este frente en colaboración con el CSIC a través de una línea de investigación científica que está cosechando importantes avances.
El equipo conjunto de investigadores ha desarrollado algoritmos que ayudan a seleccionar las variables más relevantes de un conjunto amplio de datos. Estos avances se han puesto a prueba para mejorar el problema del seguimiento de índices bursátiles, una técnica que busca replicar el comportamiento de un índice bursátil mediante la selección de algunos de los activos que lo componen. “A través de este trabajo, hemos conseguido acercar el uso de algoritmos cuánticamente inspirados a aplicaciones realistas. Además, podría aplicarse en otros campos, como el diseño de redes logísticas o el filtrado de variables en modelos ‘machine learning”, explica Samuel Fernández Lorenzo, responsable de la investigación de algoritmos cuánticos en BBVA.
2. Optimización estática de carteras (Fujitsu)
En colaboración con la compañía Fujitsu, y trabajando con el área de BBVA Asset Management, el equipo de investigación ha llevado a cabo una prueba de concepto para determinar si los cálculos necesarios para optimizar la creación de carteras de inversión se pueden realizar de manera más eficiente gracias a la cuántica. En concreto, se ha utilizado el sistema Fujitsu Digital Annealer, un ‘hardware’ de inspiración cuántica que emula las características de estas tecnología mediante algoritmos tradicionales. La conclusión es que se obtienen mejores resultados con este equipo frente a las vías tradicionales a partir de los 100 activos o factores a introducir en el cálculo.
3. Optimización dinámica de carteras
La optimización de carteras realizada de manera dinámica tiene en cuenta un gran número de variables para determinar la mejor combinación de activos. Para atajar este reto mediante tecnologías cuánticas, se han llevado a cabo varias pruebas con proveedores tecnológicos distintos:
Accenture: En este caso se ha probado con la tecnología del proveedor tecnológico D-Wave (‘quantum annealer’), que ha permitido demostrar que se obtiene una ventaja frente a los métodos tradicionales cuando se trabaja con cientos de activos y/o factores. Los prometedores resultados de estas pruebas llevaron al equipo a seguir explorando este caso de uso con otras tecnologías.
Multiverse: Para la segunda prueba con este mismo problema se trabajó con la ‘startup’ española Multiverse, con la que se han probado dos soluciones tecnológicas distintas para resolver este problema. Por un lado, se han empleado algoritmos inspirados en la cuántica y, por otro, un ‘hardware’ cuántico puro de IBM (con las limitaciones que esto aún conlleva) para realizar esta tarea. El trabajo, aún en marcha, apunta a resultados prometedores, que se publicarán próximamente en un trabajo científico.
4. Optimización de procesos de ‘credit scoring’
También con Accenture y con la tecnología de D-Wave, se ha llevado a cabo una prueba de concepto para determinar si la computación cuántica permite acelerar la obtención de resultados respecto a los actuales sistemas de análisis de datos para la concesión de créditos. Los resultados de este trabajo apuntan a que se podrían obtener ventajas en el caso de utilizar más variables de las que normalmente se utilizan en este tipo de problema.
5. Optimización del arbitraje de divisas
Las operaciones que conlleva el arbitraje de divisas tienen una ventana de oportunidad muy pequeña que, si se quiere aprovechar, requiere de procesadores muy potentes. Para comprobar si la eficiencia de este proceso podría mejorarse, se realizó una prueba de concepto una vez más empleando la tecnología de D-Wave junto con Accenture. Los resultados apuntaron a que en este caso, podría obtenerse una ventaja cuando se opera con al menos una docena de activos.
6. Valoración y ajuste del precio de derivados
Los productos derivados son productos financieros complejos, cuyo valor depende de la evolución de los precios de otro activo. Para determinar su precio, que en ocasiones requiere un cálculo costoso computacionalmente, se emplean métodos como las simulaciones de Montecarlo para conocer la evolución de distintas variables en condiciones aleatorias. El área de CIB (banca corporativa y de inversión) ha planteado una prueba de concepto con la ‘startup’ estadounidense Zapata Computing, con el objetivo de explorar el uso de algoritmos cuánticos aplicados a este método para obtener el precio de un producto derivado con su ajuste por riesgo de contraparte.
Construyendo los cimientos
Los próximos pasos de BBVA, además de seguir avanzando en las líneas de investigación actuales, serán encontrar nuevos casos de uso más disruptivos y profundizar en la colaboración con áreas de negocio del banco. Por un lado, los investigadores ven un especial interés en explorar las oportunidades que plantea esta tecnología para la mejora de los algoritmos de ‘machine learning’ y, por otro, su potencial para mejorar la eficiencia energética y ayudar al avance hacia una sociedad más sostenible.
“En BBVA creemos que la tecnología cuántica será clave para resolver algunos de los grandes retos a los que la sociedad se enfrenta en esta década, y que están en línea con las prioridades estratégicas de BBVA, como son impulsar el uso más eficiente de una cantidad cada vez mayor de datos para tomar mejores decisiones, así como a favorecer la transición hacia un futuro más sostenible”, añade Kuchkovsky.
