Terra Quantum和BBVA已經成功完成了一個試點項目，展示了人工智能驅動和量子啟發的方法在提高奇異衍生品定價的速度和效率方面的潛力。

結構性產品，例如奇異的衍生品，涉及復雜的支付結構，需要針對各種市場條件和參數進行準確、高速的定價。先進的計算方法對于有效解決這些高維問題，同時滿足金融機構的準確性和性能要求至關重要。

該試點探索了包括神經網絡和張量網絡層在內的創新方法，以應對快速定價這些復雜產品的挑戰，同時考慮涵蓋多種基礎資產的奇異衍生品的廣泛參數范圍和精細增量。結果表明，這些技術可以在保持準確性的同時，顯著提高計算效率和速度。

主要成就

通過合作，Terra Quantum 展示了：

提高速度和準確性：實現毫秒級定價，同時滿足各種測試場景的目標準確性閾值。 可擴展性：成功管理大型參數空間，符合復雜的奇異衍生物的要求。 效率提升：模型壓縮技術使標準 CPU 硬件上的推理速度提高了 260 倍，從而提高了計算效率和成本效益

雖然 Tensor Train Cross （TT-Cross） 等替代方法提供了有價值的見解，但該項目強調了神經網絡在大規模處理現實世界復雜性方面具有更大的穩健性和靈活性。

邁向未來應用的一步

該試點的成功完成凸顯了高級 AI 和量子啟發方法在簡化金融機構定價工具方面的潛力。Terra Quantum 的解決方案展示了在生產環境中進一步開發和部署的明顯機會。

“我們很高興能與 BBVA 等定量方法的行業領導者合作，”Terra Quantum 首席商務官 Martin Hofmann 說。“結果證實，AI 驅動的方法與量子啟發的技術相結合，可以在復雜的定價問題中帶來有意義的改進，并為進一步優化提供明確的途徑。”

“作為一家高度關注技術創新的銀行，BBVA 需要測試最新的尖端技術，以幫助優化復雜的金融計算，”BBVA 量子主管 Escolástico Sánchez 解釋道。“我們剛剛與 Terra Quantum 一起完成的試點是這一戰略的又一步。”