黨的二十大報告中指出：“一些關鍵核心技術實現突破，戰略性新興產業發展壯大，載人航天、探月探火、深海深地探測、超級計算機、衛星導航、量子信息、核電技術、大飛機制造、生物醫藥等取得重大成果，進入創新型國家行列�！逼渲�，量子信息作為關鍵核心技術被強調。黨的二十大前夕，2022年10月4日，諾貝爾物理學獎不負眾望地頒給了量子信息科學，法國物理學家阿斯佩（Alain Aspect）、美國物理學家克勞澤（John F. Clauser）以及奧地利物理學家塞林格（Anton Zeilinger）憑借在量子信息科學領域取得的卓越成就獲獎，再次引發了全球對量子科技的高度關注。

　　華夏銀行(600015)積極擁抱量子科技，自2020年以來，創新提出量子金融科技方法論，為將量子科技批量化引入金融領域奠定了理論基礎，并在量子計算、量子通信等關鍵領域開展了一系列探索，以期為量子科技在金融領域向實用化、工程化轉變提供借鑒。

　　量子計算為銀行激發數據價值、

　　釋放數據潛能提供新路徑

　　當前量子計算機快速發展，為經典算力瓶頸的突破提供了全新的可能。算法能夠為算力賦予靈魂，并能變廢為寶，從沉睡的數據中發掘價值。華夏銀行積極開展量子算法研究應用，基于量子科技與人工智能新興技術，在量子計算機、量子算料嵌入、量子AI算法理論、量子AI建模流程、量子金融科技方法論及模型體系、量子算法模型實證分析等方面進行深入研究，創新設計了一系列的量子AI算法模型，并面向典型金融場景開展應用驗證和應用實踐。

　　在量子有監督學習方面，創新開展量子神經網絡（QNN）算法在智能設備資源配置中的應用研究。該研究中的數據取自ATM機具原始監控報表數據和流水日志數據，ATM機具樣本選取自全國范圍內的2000余臺取款機、存取款一體機和循環機，時間范圍為兩年。通過使用QNN算法，將4個特征參數下的經典數據嵌入到2個量子比特，量子比特通過量子門的操作后，測量了中心量子線路最后的量子位在Z軸上的投影。實證研究結果顯示，QNN算法模型準確率達75.57%，模型對智能機具的資源配置合理性進行了有效的識別，從而實現了以量子科技為基礎的智能化決策支持手段。

　　在量子小樣本學習方面，創新開展基于QNN算法在金融風控領域的應用研究。該研究面向智能風控典型業務場景，創新運用前沿的QNN算法對小樣本學習建模問題進行研究。將數據集隨機平均劃分為訓練集和測試集兩個部分，針對訓練集樣本量從60下降至10的各種情況進行模型驗證，在每個驗證樣本量下采取50次隨機抽樣。實證研究結果顯示，基于AUC、KS和Recall三個模型評估指標，在訓練集樣本數量從60到10不斷下降的過程中（各組數據集以5個樣本遞減），QNN算法模型的效果均優于傳統的邏輯回歸模型、決策樹模型、隨機森林模型、XGboost模型、神經網絡模型和分類關聯規則挖掘模型;同時，QNN算法模型的評估效果在各組小樣本數據集下均保持較高的穩定水平，且隨著樣本量的不斷下降，QNN算法模型的表現效果較其他經典模型的優勢越發凸顯。

　　在量子無監督學習方面，創新開展量子聚類（QK-means）算法在銀行智慧運營場景中的應用研究。該研究針對銀行智能柜臺設備分布范圍廣、數量多、所在地區客戶和環境情況復雜等難點，為解決智能設備高效運營、精準布放的問題，在量子最近中心算法的基礎上構建量子K-means算法模型，通過將樣本特征和聚類中心的特征壓縮到兩個量子態|Φ>和|ψ>中，運用Controlled-SWAP門和Hadamard門將兩個量子態的距離轉移到第一個控制比特上。實驗結果顯示，QK-means算法模型可以有效將700余家支行網點聚為三類，并根據聚類結果情況分別采取措施對網點智能設備進行優化，縮小了對商業銀行網點智柜設備業務的關注范圍，使關注點聚焦到表現優異的網點集群和表現不理想的網點集群，有助于實現對網點智柜設備運營管理情況的定期評估，為進一步調整資源配置提供決策依據。

　　在量子組合優化方面，創新開展量子近似優化（QAOA）算法在我國股票和公募基金市場的投資組合管理應用研究。該研究針對金融市場中存在的大量資產組合配置、投資組合構建等優化問題，借鑒QAOA算法解決最大分割問題的思想，采集一段時間內各只股票的日收盤價，根據投資者的風險偏好程度，基于QAOA算法生成權益類組合。從組合凈值曲線和組合指標可見，經過QAOA算法篩選后的策略，與原有等權重配比股票的策略相比，表現更優。我們遵循相同的方法論對我國公募基金市場組合優化問題進行研究，結果顯示，QAOA算法篩選出的組合長期來看凈值表現優于平均持有組合，特別是在關于策略波動性的標準差與最大回撤這兩項指標上，QAOA算法策略遙遙領先于其他參與對比的組合。

　　在量子仿真模擬方面，創新開展量子幅度估計（QAE）算法在金融衍生品定價中的應用研究。該研究針對期權定價這一典型問題，創新運用QAE算法，將參數估計問題轉化為一種算符操作，并將待估計的參數映射為相應的量子態振幅，然后通過測量給出相應的參數估計。相關實證分析選取我國金融市場真實的看漲期權進行研究，使用指定日期滬深300ETF作為標的資產的歐式看漲期權為實證對象。通過構建量子線路并測量，最終得到的該歐式看漲期權基于QAE算法計算的價格為0.4302。同樣參數下使用B-S-M模型得到的期權理論價格為0.4284，使用蒙特卡洛方法得到的價格為0.4282。當天該期權實際成交價為0.4310。由此可知，與傳統的解析法和蒙特卡洛方法相比，QAE算法得到的歐式看漲期權價格在95%置信水平下的置信區間為[0.4169，0.4411]，與該期權當日實際價格更為接近。

　　在量子自然語言文本挖掘方面，創新開展量子自然語言處理（QNLP）算法在金融新聞情緒識別及銀行客戶服務評價分析的應用研究。該研究針對金融新聞情緒識別問題，使用233條數據作為訓練集來訓練模型，測試集由50條數據構成。同時，作為對比，使用TF-IDF作為特征提取器，之后使用Adaboost、Nave Bayes、Neural Network作為分類器來進行情感分類，并將四種方法進行對比。從模型評估指標來看，四種方法在相同的數據條件下進行對比，QNLP的結果展現出訓練集樣本量從233下降至20，其模型效果的穩定性最佳。通過逐步減少訓練集的樣本數量，Adaboost、Nave Bayes和Neural Network三類經典模型在測試集上的F1 Score呈現下降趨勢。然而，QNLP隨著訓練集樣本量的下降，測試集結果表現穩定，證明其在小樣本學習問題上的表現優于傳統NLP方法。在銀行客戶服務評價分析方面，基于相同的方法論進行實證研究，結果表明，隨著訓練集樣本量的下降，QNLP在銀行服務評價分析情感分類數據集上的測試結果表現穩定，QNLP在解決小樣本學習問題方面已初步展現出良好的應用潛力。

　　量子直接通信為銀行提供受

　　物理學定律保護的信息安全傳輸新模式

　　近年來，隨著量子計算的快速發展，銀行業所廣泛應用的傳統公鑰加密算法的安全性受到了挑戰，采用量子技術開展保密通信的方法應運而生。在數字化轉型過程中，商業銀行數據資產的重要性日益凸顯，積極探索運用受物理學定律保護的高度信息安全方案是銀行金融科技領域亟須攻破的問題。量子直接通信技術作為量子保密通信的一個重要分支，能夠有效應對數據傳輸過程中存在的信息安全潛在威脅。

　　華夏銀行與北京量子信息科學研究院、清華大學合作，在全球范圍內首次將量子直接通信技術應用于商業銀行領域。2000年，北京量子信息科學研究院副院長、清華大學教授龍桂魯團隊創新提出了量子直接通信技術理論。2020年，該團隊在中關村(000931)論壇成果發布會上發布了第一臺具有實用價值的量子直接通信樣機，被《北京市“十四五”時期國際科技創新中心建設規劃》列為世界級重大原創成果。2022年4月，北京量子信息科學研究院和清華大學合作，實現了百公里量子直接通信，這也是當前世界最長的量子直接通信距離。

　　華夏銀行參與合作的項目團隊創新提出了量子直接通信“6S”理論與軟科學技術創新方法論：一是單向量子直接通信協議設計（Single-way Protocol Design for QSDC），實現了量子直接通信傳輸距離的提升；二是單向量子直接通信安全性分析（Security Analysis of Single-way QSDC），采用搭線信道理論證明了單向量子直接通信協議的安全性；三是單向量子直接通信量子信號調制與解調（Signal Modulation & Demodulation for Single-way QSDC），實現了信息的安全可靠傳輸；四是以抗損編解碼與糾錯編碼增強量子信道（Strengthening Quantum Channels by Loss-resistant Encoding & Decoding and Error-correcting Encoding），采用高刪除率量子信道下的抗損編解碼技術實現了極低信號接收率下的信息抗損編解碼，并利用噪聲量子信道下的糾錯編碼技術實現了信息的安全可靠傳輸；五是參數掃描實時控制（Scanning of Parameters with Real-time Control for QSDC），實現了系統在復雜參數條件下的實時跟蹤優化；六是穩定干涉（Stable Interference of QSDC），實現了惡劣環境下的量子直接通信系統穩定運行。“6S”方法論為量子直接通信在金融領域的實用化、工程化奠定了堅實的技術基礎。

　　結合金融行業的實際應用，項目團隊還創新提出了量子直接通信“5‘2’+5D”商業銀行場景應用創新方法論，涵蓋五類應用創新場景：一是銀行與客戶間的量子直接通信（Bank to Customer，B2C）模式，典型應用場景為數字信貸業務場景（Digital Credits & Loans）；二是銀行與銀行間的量子直接通信（Bank to Bank，B2B）模式，典型應用場景為遠程辦公與運維場景（Distant Working and Operation & Maintenance）；三是銀行與監管機構間的量子直接通信（Bank to Regulator，B2R）模式，典型應用場景為監管信息報送場景（Delivery of Regulatory Information）；四是客戶與客戶間的量子直接通信（Customer to Customer，C2C）模式，典型應用場景為客戶數據服務場景（Data Secure Transmission Service for Customers）；五是歷史與未來間的量子直接通信（Past to Future，P2F）模式，典型應用場景為同城數據備份場景（Data Backup within the Same City）�！�5‘2’+5D”方法論為量子直接通信技術在銀行業務領域的應用發展提供了指引和規范。

　　以量子直接通信在銀行數字信貸業務場景中的應用為例。在創新數字信貸業務場景中，企業可能需要將涉及商業機密或個人隱私信息的數據傳輸至銀行端供銀行進行決策分析，該類數據需要高度保護，若發生信息泄露，可能導致企業發生經營損失甚至經營失敗等嚴重后果。量子直接通信技術可以為數據安全傳輸提供受物理學定律保護的可靠方案，滿足產業數字金融模式創新中的核心數據資產和數字資產安全傳輸的迫切需求。應用量子直接通信可為銀行和企業間建立信任，從而助力產業數字信貸創新業務場景模式的升級迭代。

　　以量子直接通信在銀行遠程辦公場景中的應用為例。當前疫情防控要求對銀行員工在同城各辦公場所之間的流動提出了限制，也對各辦公區域之間的數據安全傳輸提出了進一步挑戰，究其原因在于，銀行的業務數據中涉及大量客戶隱私和商業機密等重要信息，基于經典技術的信息傳輸方式難以提供100%安全的數據傳輸方案。量子直接通信技術將信息加載于量子態，直接通過量子信道傳送，該技術依靠量子不可克隆、量子測量塌縮等原理感知和阻止竊聽，實現了受物理學定律保護的信息安全傳輸，為商業銀行遠程辦公提供了全新解決思路。

　　結語

　　正如習近平總書記所言：“量子科技發展具有重大科學意義和戰略價值，是一項對傳統技術體系產生沖擊、進行重構的重大顛覆性技術創新，將引領新一輪科技革命和產業變革方向�！绷孔涌萍甲鳛橐豁椙把鼐�尖技術，在商業銀行應用領域已初步展現出巨大潛力，加快推進量子人工智能算法、量子直接通信方案在具體金融場景中的落地實踐，具有重要戰略意義和現實意義。未來，華夏銀行將在量子金融科技領域進一步深化創新技術應用研究與探索，以期助力我國量子金融科技的蓬勃發展。

　�。�龍盈智達〔北京〕科技有限公司王彥博、楊璇、陳生、王一多、徐奇、高新凱、周博韜、王杰、孫喆、王欣鈺、馮琳、劉慧萍、金祖璋、周曉君、曹曉峰、王子珺、白晶、李翠婷等對本文亦有貢獻）

　　作者系華夏銀行股份有限公司首席信息官、

　　龍盈智達（北京）科技有限公司董事長

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