論文の概要: Quantum Algorithms: A New Frontier in Financial Crime Prevention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18322v1
- Date: Wed, 27 Mar 2024 07:52:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 17:57:01.731750
- Title: Quantum Algorithms: A New Frontier in Financial Crime Prevention
- Title（参考訳）: 量子アルゴリズム:金融犯罪防止の新しいフロンティア
- Authors: Abraham Itzhak Weinberg, Alessio Faccia,
- Abstract要約: この研究は量子機械学習(QML)や量子人工知能(QAI)といった先進的な方法論を紹介している。
これらの量子アプローチは、古典的手法が直面する制限を克服するために、量子コンピュータの本質的な計算能力を活用する。
金融機関はリスクを特定し緩和する能力を向上させることができ、より堅牢なリスク管理戦略につながる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Financial crimes fast proliferation and sophistication require novel approaches that provide robust and effective solutions. This paper explores the potential of quantum algorithms in combating financial crimes. It highlights the advantages of quantum computing by examining traditional and Machine Learning (ML) techniques alongside quantum approaches. The study showcases advanced methodologies such as Quantum Machine Learning (QML) and Quantum Artificial Intelligence (QAI) as powerful solutions for detecting and preventing financial crimes, including money laundering, financial crime detection, cryptocurrency attacks, and market manipulation. These quantum approaches leverage the inherent computational capabilities of quantum computers to overcome limitations faced by classical methods. Furthermore, the paper illustrates how quantum computing can support enhanced financial risk management analysis. Financial institutions can improve their ability to identify and mitigate risks, leading to more robust risk management strategies by exploiting the quantum advantage. This research underscores the transformative impact of quantum algorithms on financial risk management. By embracing quantum technologies, organisations can enhance their capabilities to combat evolving threats and ensure the integrity and stability of financial systems.
- Abstract（参考訳）: 金融犯罪の急速な増殖と高度化は、堅牢で効果的な解決策を提供する新しいアプローチを必要とする。
本稿では、金融犯罪と戦うための量子アルゴリズムの可能性について考察する。
従来の機械学習(ML)技術と量子アプローチを併用することによって、量子コンピューティングの利点を強調している。
この研究では、マネーロンダリング、金融犯罪検出、暗号通貨攻撃、市場操作など、金融犯罪を検出し予防するための強力なソリューションとして、量子機械学習(QML)や量子人工知能(QAI)のような高度な方法論を紹介している。
これらの量子アプローチは、古典的手法が直面する制限を克服するために、量子コンピュータの本質的な計算能力を活用する。
さらに、量子コンピューティングが金融リスク管理分析の強化を支援する方法について述べる。
金融機関はリスクを特定し緩和する能力を改善し、量子的優位性を利用してより堅牢なリスク管理戦略をもたらすことができる。
この研究は、量子アルゴリズムが金融リスク管理に与える影響を浮き彫りにしている。
量子技術を採用することで、組織は進化する脅威と戦う能力を高め、金融システムの完全性と安定性を確保することができる。
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