La tecnología de la información cuántica (QIT) se refiere a los amplios campos de la computación cuántica y las comunicaciones cuánticas que están desarrollando tecnología informática basada en los principios de la mecánica cuántica (que explica las propiedades de la naturaleza a nivel atómico y subatómico) y la ciencia de la información cuántica. Las computadoras clásicas de hoy en día usan ‘bits’ para codificar información en los valores de 0 o 1, mientras que las computadoras cuánticas usan ‘qubits’ (bits cuánticos). Estos qubits se basan en habilidades excepcionales de partículas subatómicas para estar en dos (o más) estados al mismo tiempo, un fenómeno llamado superposición cuántica. En términos informáticos, pueden ser 0 y 1 al mismo tiempo, lo que permite una amplia gama de capacidades y potenciales de computación cuando se conectan con otros qubits a través del entrelazamiento cuántico.
Es importante destacar que las habilidades inherentes de QIT les permiten abordar problemas que actualmente son intratables utilizando la computación clásica. Evidenciado por el debate en curso entre Google e IBM sobre si se ha logrado la supremacía cuántica (definida como cuando un dispositivo cuántico resuelve un problema que ninguna computadora clásica puede resolver en un período de tiempo factible), demuestra la indiscutible del potencial de QIT. Sin embargo, es importante tener en cuenta que no hay consenso sobre cuándo se realizará este potencial, con predicciones que varían ampliamente de 3 a 10 años en el momento en que el uso de computadoras cuánticas se convertirá en algo común.
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Big data en los bancos centrales asiáticos
Este documento revisa el uso de big data en los bancos centrales asiáticos, aprovechando una encuesta realizada entre los miembros del Comité Irving Fisher. El análisis revela cuatro ideas principales. En primer lugar, los bancos centrales asiáticos definen el big data de una manera más abarcadora que incluye conjuntos de datos no estructurados, no tradicionales y estructurados. En segundo lugar, el interés en los macrodatos parece mayor en Asia, incluso a nivel de política superior; la atención se centra en particular en los proyectos desarrollados para procesar el lenguaje natural, realizar ejercicios de nowcasting/monitoreo y desarrollar aplicaciones para extraer información económica, así como soluciones suptech/regtech. En tercer lugar, los bancos centrales asiáticos informan que se ocupan de big data para respaldar una amplia gama de tareas. En cuarto lugar, el big data plantea nuevos desafíos, con una atención específica en la región a la seguridad cibernética y la estrategia de datos. Como resultado, existe una creciente necesidad de cooperación política internacional, especialmente entre las autoridades públicas de Asia, para facilitar el uso de los datos de pagos y promover soluciones tecnológicas innovadoras.
Fortalecimiento de la gestión de datos
Una gestión sólida de los datos es un requisito fundamental para que las instituciones financieras cumplan con los requisitos reglamentarios en materia de seguridad, privacidad y confianza. Esta es, en muchos sentidos, la primera base para la gestión de datos. Los reguladores se centran cada vez más en estos temas, consagrados en legislación como GDPR y, en Australia, Consumer Data Rights (CDR).
Análisis de datos predictivos.
Los avances en el análisis de datos predictivos podrían plantear algunos problemas en todo el sistema cuando aplicamos nuevos modelos e inteligencia artificial en nuestros mercados de capital. Esto podría conducir a una mayor concentración de fuentes de datos, agrupamiento e interconexión, y potencialmente aumentar el riesgo sistémico.