Improving the Efficiency of Payments Systems Using Quantum Computing

Les systèmes de paiement de grande valeur (SPGV) sont généralement exigeants en liquidités, car les demandes de paiement sont indivisibles et réglées sur une base brute. Trouver l’ordre dans lequel les paiements devraient être traités pour maximiser l’efficience des liquidités de ces systèmes est un problème d’optimisation combinatoire NP-difficile que des algorithmes quantiques pourraient être en mesure de résoudre à une échelle significative. Nous élaborons un algorithme et l’exécutons sur un calculateur quantique à recuit simulé par l’intermédiaire d’un solveur hybride. L’objectif est de trouver la séquence des paiements en attente de règlement qui permet de réduire le montant de liquidités nécessaire dans le système sans faire augmenter cette attente de façon considérable.  Même si les ordinateurs quantiques d’aujourd’hui sont limités par leur taille et leur vitesse, notre algorithme apporte des améliorations quantifiables de l’efficience lorsqu’il est appliqué au SPGV du Canada sur un échantillon de 30 jours de données de transactions. En réorganisant chaque lot de 70 paiements une fois qu’ils sont placés dans la file d’attente de règlement, nous réalisons des économies quotidiennes de liquidités de 240 millions de dollars canadiens en moyenne, et ce, en ne faisant augmenter que de 90 secondes environ le temps de règlement. Certains jours, ces économies dépassent 1 milliard de dollars canadiens. Cet algorithme pourrait être intégré aux SPGV existants pour être utilisé à des fins de prétraitement sans entraîner de changement fondamental à leurs modèles de gestion des risques.