論文の概要: Improving the Efficiency of Payments Systems Using Quantum Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15392v3
- Date: Tue, 17 Jan 2023 17:38:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-26 01:56:41.808325
- Title: Improving the Efficiency of Payments Systems Using Quantum Computing
- Title（参考訳）: 量子コンピューティングによる支払システムの効率化
- Authors: Christopher McMahon and Donald McGillivray and Ajit Desai and
Francisco Rivadeneyra and Jean-Paul Lam and Thomas Lo and Danica Marsden and
Vladimir Skavysh
- Abstract要約: 高価値決済システム(HVPS)は通常流動性に富む。
これらのシステムの流動性効率を最大化するために、支払いを処理すべき正しい順序を見つけることは、$NP$ハード最適化問題である。
我々は,支払い遅延を大幅に増大させることなく,システム流動性を低下させる支払い順序を求めるアルゴリズムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: High-value payment systems (HVPSs) are typically liquidity-intensive as the
payment requests are indivisible and settled on a gross basis. Finding the
right order in which payments should be processed to maximize the liquidity
efficiency of these systems is an $NP$-hard combinatorial optimization problem,
which quantum algorithms may be able to tackle at meaningful scales. We
developed an algorithm and ran it on a hybrid quantum annealing solver to find
an ordering of payments that reduced the amount of system liquidity necessary
without substantially increasing payment delays. Despite the limitations in
size and speed of today's quantum computers, our algorithm provided
quantifiable efficiency improvements when applied to the Canadian HVPS using a
30-day sample of transaction data. By reordering each batch of 70 payments as
they entered the queue, we achieved an average of C\$240 million in daily
liquidity savings, with a settlement delay of approximately 90 seconds. For a
few days in the sample, the liquidity savings exceeded C\$1 billion. This
algorithm could be incorporated as a centralized preprocessor into existing
HVPS without entailing a fundamental change to their risk management models.
- Abstract（参考訳）: 高価値支払いシステム(hvpss)は通常、支払い要求が細分化され、総じて決済されるため流動性が高い。
これらのシステムの流動性効率を最大化するために支払いを処理すべき正しい順序を見つけることは、np$-hard combinatorial optimization問題であり、量子アルゴリズムは有意義なスケールで対処できるかもしれない。
そこで我々はアルゴリズムを開発し,それをハイブリッド量子アニール解法で実行し,支払い遅延を大幅に増大させることなくシステム流動性を低下させる支払いの順序を求める。
今日の量子コンピュータのサイズと速度の制限にもかかわらず、我々のアルゴリズムは30日間のトランザクションデータのサンプルを使用してカナダのHVPSに適用した場合、定量的な効率の改善を提供した。
70の支払いのバッチを順番に並べ替えることで、平均で1日あたりの流動性貯蓄額が2億4000万ドルに達し、決済遅延は約90秒になった。
サンプルの数日の間、流動性の貯蓄は10億ドルを超えた。
このアルゴリズムは、リスク管理モデルに根本的な変更を加えることなく、既存のHVPSに集中型プリプロセッサとして組み込むことができる。
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