Case Study

Portfolios mit Quantum Computing optimieren

Um schneller und effektiver die perfekte Kombination aus Risiko und Rendite zu finden, möchte die Raiffeisen Bank International künftig auf neue Technologien setzen. Gemeinsam mit Reply hat sie den Weg für die Portfoliooptimierung mit Quantencomputern geebnet.

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Die Herausforderung

Maximale Rendite, minimales Risiko

Die Raiffeisen Bank International (RBI) betreut europaweit rund 18,6 Millionen Kunden. Damit diese bestmöglich von ihren Anlagen profitieren können, optimiert die RBI laufend alle Portfolios. Aktien, Anleihen und Co. sollen den höchstmöglichen Ertrag liefern und gleichzeitig unter möglichst geringen Wertschwankungen leiden. Um die perfekte Kombination aus Risiko und Rendite zu finden, sind komplexe Berechnungen notwendig, die sich nicht beliebig skalieren lassen. Deshalb will die RBI sich auf künftige Herausforderungen vorbereiten.

Die Lösung

Quantentechnologie im realen Business

Gemeinsam mit Reply hat die RBI das Potenzial von Quantum Computing für die Portfolio-Optimierung genauer erkundet. Dafür haben die Experten die besonders komplexen Bestandteile einer Portfoliooptimierung, die bereits mit einem klassischen Computer durchgeführt wurde, mit Quantum Computing berechnet.

Dabei handelte es sich um einen exemplarischen, aber realen Anwendungsfall, um die künftige Praxistauglichkeit der Technologie zu gewährleisten. Der Quantenalgorithmus beachtete die konkreten Rahmenbedingungen und erzielte ähnlich gute Ergebnisse wie der klassische Computer. Gleichzeitig bietet er jedoch einen großen Pluspunkt: Er ermöglicht künftig einfaches Skalieren bei umfangreichen Berechnungen.

Die Technologie dahinter

Spezialisierte Systeme mit Power

Für dieses Projekt setzten die Experten auf die Systeme des Unternehmens D-Wave. Während universelle Quantencomputer heute noch über eine sehr geringe Qubitzahl und damit eingeschränkt Rechenkapazitäten verfügen, können die spezialisierten Systeme von D-Wave bereits recht umfangreiche Berechnungen für definierte Anwendungsfälle durchführen.

Einzige Voraussetzung: das richtige Format. Um die Systeme nutzen zu können, musste die Portfoliooptimierung als sogenanntes QUBO-Problem formuliert werden. Die Abkürzung QUBO steht dabei für Quadratic Unconstrained Binary Optimization. Die Experten von Reply unterstützten die RBI dabei, die Portfoliooptimierung in diese Form zu bringen und so aufzubereiten, dass die Berechnungen möglichst wenig Rechenkapazität benötigen.

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Das Ergebnis

Fundiertes Wissen für umfangreichere Analysen

Die RBI und Reply konnten anhand eines kleinen Portfolios zeigen, dass Quantencomputer schon heute schnell nahezu optimale Ergebnisse bei der Optimierung liefern können. Künftig werden Quantencomputer noch leistungsstärker sein und immer umfangreichere Analysen ermöglichen. So kann die RBI bald weitere Assetklassen in ihre Kalkulation einfließen lassen und deutlich mehr Variationen mit Hilfe der Quantentechnologie ausrechnen. Ein deutliches Plus in puncto Qualität, von dem die Kunden der RBI profitieren werden.

Zudem ist es Reply gelungen, seinen Innovationsgeist mit der RBI zu teilen und dort die Lust an neuen Technologien zu stärken. So verfügt die RBI nun dank des Projektes mit Reply über umfangreiches Wissen und praktische Erfahrung im Umgang mit der neuen Technologie. Damit ist sie bestens für das Banking von Morgen gerüstet, bei dem Quantum Computing eine immer größere Rolle spielen wird.

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Die RBI betrachtet Österreich, wo sie als eine führende Kommerz- und Investmentbank tätig ist, sowie Zentral- und Osteuropa (CEE) als ihren Heimmarkt. 12 Märkte der Region werden durch Tochterbanken abgedeckt, darüber hinaus umfasst der RBI-Konzern zahlreiche andere Finanzdienstleistungsunternehmen beispielsweise in den Bereichen Leasing, Vermögensverwaltung und M&A. Rund 45.000 Mitarbeiter betreuen 18,6 Millionen Kunden in rund 1.500 Geschäftsstellen, der weitaus überwiegende Teil davon in CEE. Die Aktie der RBI notiert an der Wiener Börse. Die Raiffeisenlandesbanken halten rund 61,2 Prozent an der RBI, der Rest befindet sich im Streubesitz. Innerhalb der Raiffeisen Bankengruppe ist die RBI das Zentralinstitut der Raiffeisenlandesbanken sowie sonstiger angeschlossener Kreditinstitute.

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Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien.