El futuro de la tecnolog¨ªa financiera se hace presente

La digitalizaci¨®n es uno de los principales pilares de CaixaBank en su plan estrat¨¦gico para 2019-2021. Tras los avances logrados en el anterior, la entidad sigue avanzando en nuevas iniciativas que pretenden mejorar el presente y adelantarse a las necesidades del futuro. Algunos de estos proyectos son, adem¨¢s, pioneros. Es el caso del desarrollo del primer algoritmo de machine learning para la clasificaci¨®n de riesgos de la banca espa?ola empleando computaci¨®n cu¨¢ntica. CaixaBank es, adem¨¢s, una de las primeras entidades del mundo en incorporar este tipo de tecnolog¨ªa a su actividad en I+D. ¡°Nuestro objetivo es contribuir al bienestar financiero de nuestros clientes y al progreso de toda la sociedad¡±, afirman desde la entidad.

CaixaBank realiz¨® con ¨¦xito una fase de pruebas reales que concluy¨® el verano pasado sobre la aplicaci¨®n de la tecnolog¨ªa cu¨¢ntica en el negocio financiero. ¡°Debemos estar preparados ante los retos tecnol¨®gicos que pueden aparecer en un futuro m¨¢s o menos cercano. Uno de los que previsiblemente se materializar¨¢ en los pr¨®ximos a?os es el cambio de paradigma que supondr¨¢ la computaci¨®n cu¨¢ntica respecto a la tradicional. CaixaBank pretende desarrollar su capacidad interna para poder capitalizar este nuevo esquema y aprovechar sus ventajas¡±, argumentan desde el banco.

El ordenador cu¨¢ntico utiliza como unidad b¨¢sica de memoria el qubit, frente al bit generalizado en estos momentos. Ambos sistemas consiguen llegar a las mismas soluciones, pero el cu¨¢ntico emplea menos tiempo y recursos, permite resolver tareas que son imposibles con la tecnolog¨ªa actual y proporciona mejores respuestas a problemas de optimizaci¨®n actuales. ¡°Mientras que el m¨¦todo cl¨¢sico requiere de una enorme cantidad de simulaciones, del orden de miles o millones, seg¨²n los casos, la implementaci¨®n del algoritmo cu¨¢ntico precisa del orden de decenas¡±, aseguran desde CaixaBank.

CaixaBank mejora en la simulaci¨®n de escenarios de riesgo y aprendizaje autom¨¢tico (¡®machine learning¡¯) a la vez que avanza en su an¨¢lisis de las aplicaciones de la computaci¨®n cu¨¢ntica

Este tipo de tecnolog¨ªa puntera tiene la capacidad de resolver problemas dif¨ªciles o imposibles de abordar hasta ahora por su complejidad exponencial, como puede ser el descubrimiento de nuevas prote¨ªnas o f¨¢rmacos o la exploraci¨®n espacial.

CaixaBank aplica un esquema h¨ªbrido ¡ªcombina durante el proceso de c¨¢lculo computaci¨®n cu¨¢ntica y convencional en distintas etapas del proceso¡ª para clasificar los perfiles de riesgos crediticios. Con ese fin, utiliza un conjunto de datos p¨²blicos, correspondientes a mil supuestos usuarios, con un perfil muy similar a clientes reales pero con informaci¨®n figurada para la realizaci¨®n de la prueba. Desde el banco explican que ¡°con la aplicaci¨®n de algoritmos h¨ªbridos en el an¨¢lisis de riesgo se consigue llegar a las mismas conclusiones que con el m¨¦todo cl¨¢sico en mucho menos tiempo¡±. Con ello, la entidad mejora en la simulaci¨®n de escenarios de riesgos y aprendizaje autom¨¢tico (machine learning), donde los algoritmos son cada vez m¨¢s complejos y requieren de grandes cantidades de datos para aprender, a la vez que avanza en su an¨¢lisis de las aplicaciones de computaci¨®n cu¨¢ntica.

Para CaixaBank es esencial la inversi¨®n en explorar el potencial de uso que la computaci¨®n cu¨¢ntica tiene para las diversas ¨¢reas del negocio financiero, pero las primeras aplicaciones comerciales pueden tardar en llegar. ¡°Es una tecnolog¨ªa millones de veces m¨¢s potente que la actual. Su capacidad traer¨¢ cambios disruptivos en sectores claves como el farmac¨¦utico, el espacial, la seguridad inform¨¢tica y el financiero. En definitiva, tiene el potencial para transformar el mundo del mismo modo o m¨¢s que el primer procesador. El reto clave reside en traducir los problemas del mundo real al lenguaje cu¨¢ntico¡±, resume la entidad.

CaixaBank, convencida del potencial de la computaci¨®n cu¨¢ntica.

CaixaBank se caracteriza por su inversi¨®n continuada en tecnolog¨ªa orientada a responder a la demanda de los clientes, garantizar su crecimiento, la adaptabilidad a las necesidades del negocio y la disponibilidad permanente de informaci¨®n. En su opini¨®n, ¡°de esta forma se garantiza una adaptaci¨®n total de la infraestructura a las necesidades de la gesti¨®n financiera y del servicio a los clientes con una completa seguridad¡±.

Este tipo de modelo requiere de una continua apuesta por tecnolog¨ªas emergentes y pioneras, desde el blockchain, la rob¨®tica y la Inteligencia Artificial hasta la computaci¨®n cu¨¢ntica.

La entidad presidida por Jordi Gual y cuyo consejero delegado es Gonzalo Gort¨¢zar ha desarrollado en el pasado otros proyectos que han marcado hitos en el sector, como la creaci¨®n de los primeros cajeros que permiten realizar reintegros mediante reconocimiento facial sin necesidad de introducir clave.