文／蔡孟凌
量子演算法的出現為數位金融安全帶來了革命性的變化。與傳統電腦相比，量子電腦能夠以指數級的速度處理大量數據，這對於應對現代金融犯罪至關重要。無論是主動式偵測洗錢行為，還是防範市場操縱，量子技術都能更快、更準確地識別潛在威脅，從而保護金融系統免受非法活動的侵害。
可能應用之場景
1. 高效的洗錢偵測
洗錢是一種將不法所得的錢「洗白」成合法收入的犯罪手段。這種行為通常透過複雜的交易網路來隱藏資金的來源，使得追查變得非常困難。傳統的偵測方法往往需要很長時間才能發現異常交易，因為它們依賴於固定的規則和過去的模式，但洗錢手法不斷演變，這讓傳統方法的效果大打折扣。
量子演算法透過「量子機器學習」（Quantum Machine Learning, QML）技術，能夠快速分析海量的金融交易數據，找到那些看似正常但實際上非常可疑的交易。例如，量子演算法可以檢測出一些資金在短時間內頻繁跨境轉移的行為，這些行為可能是洗錢的一種訊號。相比傳統方法，量子演算法能更快、更準確地鎖定這些異常行為，幫助金融機構及早採取行動，防止非法資金進一步流動。
2. 防範市場操縱
市場操縱是一種金融犯罪，通常是指有人故意影響股票或其他金融產品的價格，來從中獲取不正當利益。常見的市場操縱手法包括「虛假交易」和「拉高出貨」。虛假交易是指交易者故意進行一系列無實際意圖的買賣交易，造成市場的假象。而拉高出貨則是指一些人先大肆購買某個股票，推高其價格，然後趁高價時拋售，讓無辜的投資者承受損失。
[ 加入 CIO Taiwan 官方 LINE 與 Facebook ，與全球 CIO 同步獲取精華見解 ]
量子演算法能夠在這些操縱行為還未造成嚴重後果之前，就迅速分析市場數據，找出那些異常的交易模式，進而保護投資者的利益。「量子支持向量機」（Quantum Support Vector Machine，QSVM）或「量子圖演算法」（Quantum Graph Algorithms），是量子技術中常用來識別這類異常模式的工具。
3. 強化詐騙防範與身份保護
在數位時代，身份盜竊和詐騙行為變得越來越普遍。身份盜竊指的是犯罪分子盜取他人的個人資料，冒充受害者進行非法活動；詐騙則是指利用各種手段欺騙人們，從中獲取金錢或其他利益。這些行為往往隱蔽且複雜，傳統的偵測手段難以應對。
量子演算法能夠透過分析大量的數據，例如客戶過往交易的模式、交易備註等，快速識別出潛在的詐騙徵兆。例如金融機構可以透過「量子自然語言處理」（Quantum Natural Language Processing，QNLP）和「量子機器學習」，就有機會在犯罪分子得手之前，提前採取防範措施，除了保護客戶的身份安全，還可以避免不必要的經濟損失。
4. 優化風險管理與預測能力
在金融市場中，風險管理是一個非常重要的環節。市場波動、經濟變化，甚至全球事件，都可能影響投資的結果。傳統的風險管理依賴於過去的數據和經驗，但在面對複雜和快速變化的市場時，這些方法有時會顯得力不從心。
[ 推薦文章：AI 對系統安全和 PQC 帶來的挑戰 ]
量子演算法透過「量子優化技術」（Quantum Optimization）和「量子模擬技術」（Quantum Simulation）強大的計算能力，可以更快速、更準確地分析大量市場數據，預測可能的風險。例如，量子技術能夠在市場出現波動之前，提前發現潛在的風險信號，幫助金融機構更好地制定應對策略。此外，量子演算法還能優化投資組合，幫助機構在不同的市場環境中，找到最合適的投資方案，從而降低風險、提高收益。
5. 偵測加密貨幣犯罪
隨著加密貨幣的普及，相關的犯罪活動也在增加。由於加密貨幣交易通常具有匿名性和跨國性，這使得追蹤和偵測非法活動變得更加困難。
量子演算法在這方面展現了強大的能力。它可以快速分析區塊鏈上的大數據，識別出可疑的模式和行為。透過「量子機器學習」和「量子圖演算法」可以識別出那些表面上看似無關聯，實際上可能屬於同一使用者的電子錢包地址。這樣一來，即使在匿名化的幣流中，也有可能辨識出實際的資金持有者，從而增強加密貨幣交易系統的安全性。
未來展望與挑戰
隨著數位金融的快速發展，金融犯罪的手段也變得愈發複雜，這給金融系統的安全性帶來了前所未有的挑戰。傳統的資安措施主要關注於保護數據和網路安全，但隨著金融犯罪日益數位化，資安的範疇也可能需要延伸思考。近期有不少關於量子演算法的研究及應用，本篇文章也整理出一些未來可以運用的範疇，但要真正實現這些技術的廣泛應用仍有一些挑戰。
首先，量子計算硬體的開發還需更多的技術突破，其次，實施量子技術的成本較高，不是所有金融機構都能立即接受和應用。雖然這些技術和可能的應用仍處於起步的階段，但金融機構面對日益複雜的金融犯罪威脅，應持續探索新技術並思考如何應用在確保數位金融系統的穩定與安全。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
