Der auf arXiv veröffentlichte Vorabdruck beschreibt die Implementierung der quantenbasierten maschinellen Lernlösung (QuEML) von Falcondale, Systemic Quantum Score (SQS), in Zusammenarbeit mit Fintonic. Der Artikel befasst sich eingehend mit den angewandten Methoden und enthält eine umfassende Analyse des Geschäftsmodells mit Fintonic, in der die praktischen Vorteile des entwickelten proprietären Algorithmus aufgezeigt werden. Weitere Informationen finden Sie unter dem folgenden Link.
Quanten-Maschinelles Lernen für Finanzen
Joint Venture zwischen coreDevX und Stafford Computing
FalconDale nutzt Quanten- und Quantensimulationsfähigkeiten, um maschinelles Lernen für die Bewertung von Unternehmensrisiken voranzutreiben. Es richtet sich an Banken, Neobanken und Fintechs.
Wenn Daten knapp sind und ein unausgewogenes Ziel darstellen, haben klassische Modelle des maschinellen Lernens Probleme, eine hohe Genauigkeit zu erreichen, was eine Herausforderung darstellt.
Statistisch gesehen haben KMU andere Bedürfnisse als große Unternehmen.
der KMU glauben, dass Banken nicht versuchen, ihre Herausforderungen zu verstehen.
der KMU glauben, dass Banken nicht versuchen, ihre Herausforderungen zu verstehen.
des Wirtschaftswachstums wird in den kommenden Jahrzehnten durch Ökosysteme generiert werden (KMU)
QSAAS
Systemische Quantenbewertung (SQS)
Hochpräzises und bewährtes Bewertungssystem, das speziell dafür entwickelt wurde, eine Risikobewertung für Unternehmen unter verschiedenen Finanzproduktregelungen bereitzustellen.
Greifbarer Mehrwert
Hochpräzises und bewährtes Bewertungssystem, das speziell dafür entwickelt wurde, eine Risikobewertung für Unternehmen unter verschiedenen Finanzproduktregelungen bereitzustellen.
Die Leistungsfähigkeit der Quantenkodierung ermöglicht die Darstellung linear trennbarer Daten.
Quantum Computing dorthin bringen, wo die Daten sind
SQS erkunden
Elitäre, evolutionäre Suche auf Basis von Gradienten mit eigener Auswahl
Wir verwenden einen proprietären Algorithmus, der auf evolutionären oder genetischen Modellen basiert, um Feature Maps und letztendlich Quantum Kernels zu generieren, sodass diese an die Eingabedaten angepasst werden und hinsichtlich der Trennbarkeit optimal genutzt werden können.
Unsere zentrale Architektur kann auf echte Quantenhardware umgestellt werden.
Quantentechniken zum Greifen nah
Entdecken Sie noch heute die Vorteile der QML-Techniken und planen Sie eine Strategie für die Zukunft.
Standardversicherung
Alle unsere Prozesse werden zertifiziert sein und SOC 2 und ISO 27001 entsprechen.
Joint Venture zwischen coreDevX und Stafford Computing
Angetrieben von einem hoch engagierten Team erforschen und entwickeln wir Produkte mit Quantentechnologie, die die Gegenwart verändern und die Türen zu einer Zukunft ohne Grenzen öffnen.
Forschung und Erkundung
Quanten-Maschinelles Lernen für Finanzen
Entdecken Sie die Innovation von FalconDale: Wir nutzen Quanten- und Quantensimulationsfähigkeiten, um maschinelles Lernen bei der Bewertung von Unternehmensrisiken zu verbessern. Erfahren Sie, wie unsere revolutionäre Technologie das Risikomanagement neu definiert und Ihr Unternehmen in die Zukunft führt. Wenn Sie mehr über FalconDale und Anwendungsfälle erfahren möchten, laden Sie das Deck herunter.
„Finanzmodellierung mittels Quantencomputing“
Javier Mancilla, Leiter von QML bei Stafford Computing, ist auch Mitautor des Buches „Financial Modeling using Quantum Computing”, das bei Amazon erhältlich ist. In diesem für Packt entwickelten Inhalt kann der Leser eine Reise durch QML und Optimierung unternehmen, um die potenziellen Auswirkungen dieser Technologien auf seine eigenen finanzbezogenen Unternehmen zu verstehen.