云计算通过节省成本和方便的扩展改变了银行和金融行业。 尽管它有很多好处，但性能和用例仍存在一些限制。 边缘计算能解决其中一些限制，同时满足提高处理速度和数据量的需求。 虽然云和边缘计算不断成熟，但量子计算和生物计算等新兴技术代表了计算能力的下一个前沿。 量子有望通过利用亚原子特性实现解决能力的指数级飞跃。 生物计算利用 DNA 和生物系统来进行高效的并行计算。 这些技术仍处于萌芽阶段，但跨行业的应用前景很广泛，银行业也不例外。 它们有可能彻底改变欺诈检测，使高频交易变得更容易、更快捷，并改善合规结果和客户体验。 这些新计算范例的稳定性、规模和实际应用任旧存在挑战。 此外，这些新技术提供的计算能力的增强引发了网络安全问题。 为了获得最佳结果，企业一定平衡现存技术和新兴技术之间的投资，并在投资回报 (ROI) 最高的领域进行关键投资。
对数据主权、安全性、合规性的担忧以及最好能够降低供应商锁定的愿望激发了银行业对去中心化计算方式的兴趣。 区块链技术将数据存储在分布式节点中，以支撑比特币等密码货币而闻名。 区块链没有将信任交给中央机构来验证交易，而是将这一责任转移给了加密算法。 区块链技术还有潜力将去中心化计算引入更广泛的金融领域。 区块链可用于管理身份、维护监管合规性、在银行之间共享数据及支持密码货币集成。
作为去中心化计算范式的一部分，区块链可以与云和边缘技术结合使用，提供安全、稳定的混合数据系统。 最安全的解决方案可能涉及使用区块链来处理敏感数据，并使用云来支持大规模前端应用程序。 去中心化网络提供增强的安全性，是受监管或敏感数据的理想选择。 随着区块链和分布式账本系统的成熟，中心化和去中心化系统之间的协同作用将不断发展。
量子计算利用量子纠缠和叠加原理来执行更快的计算。 它用量子比特取代了传统计算的基本单位比特。 与只能存储 0 或 1 值的位不同，量子位可以以两种状态的叠加存在，从而允许并行处理信息。 量子计算的计算速度比标准计算方式快得多(在某些情况下，速度呈指数级增长)。 它能够最终靠加快金融基础的数学计算来改变银行业。 计算速度的提高使银行和金融公司能够部署更*的算法来进行风险分析、信贷承保和欺诈检测应用。 集成量子计算还能增加人工智能(AI)在银行业的使用，因为量子计算机的速度和能力的增强能减轻与训练和部署人工智能模型相关的计算负担。
虽然该技术仍在发展，但各大银行已经在与科技公司就量子策略进行合作。 例如，摩根大通就与QC Ware合作开发了“深度对冲”算法，该算法比传统对冲算法复杂程度更高，可以更准确地反映现实世界的市场状况。 富国银行、高盛和花旗银行也宣布与量子研究小组建立合作伙伴关系。 量子计算的硬件方面尚未准备好广泛部署，但专家这样认为这种情况可能在当前十年内发生明显的变化。 除了硬件开发之外，采用量子计算还存在别的障碍。 前期量子计算成本很高，公司可能面临与现有基础设施的集成问题。 此外，由于技术的新颖性，找到具有该领域技能和专业相关知识的员工可能具有挑战性。
由于量子计算很强大，它开辟了新的滥用途径。 例如，黑客能够正常的使用量子计算来破解在当前范例下需要太多计算能力才能破解的密码学。 另一方面，量子计算本身能用来创建更难破解的新密码算法。
在投资回报率可能最高的领域进行谨慎投资能够在一定程度上帮助金融科技公司经济高效地跟上量子计算的进步。 例如，公司可能选择与量子技术公司和初创公司成立合作伙伴关系。 组织还可以参与行业量子计算联盟，并投资于研发人员和用户的量子培训。 严格的治理对于确保量子计算的强有力的监管框架是必要的。 企业要与监督管理的机构积极合作，确保量子计算的安全开发和部署。
生物分子计算利用生物分子在生物体中的工作方式在简洁的时间内执行复杂的计算。 例如，DNA 碱基配对本质上涉及快速并行处理，而 DNA 计算通过将算法编码到 DNA 链中来利用这些能力。 在银行和金融行业，DNA计算能轻松实现对大量数据前所未有的计算速度。 DNA 还具有作为一种高效、紧凑且可持续的数据存储方式的潜力。
同样，酶计算使用酶作为逻辑门，将生化反应作为计算步骤做处理，从而提供快速、高效的实时计算。 分子编程创建了可以复制电子电路的复杂分子电路。 这些类型的计算利用自然系统的存储密度，提供的存储量是传统硅树脂计算系统的数百倍，同时使用更少的能源，对环境影响更小。
欺诈识别。 生物分子系统能使用嵌入式算法来分析金融交易模式并识别欺诈。
风险建模。 生物分子计算系统固有的并行性可以同时评估多种风险场景，从而提供更复杂、更准确的风险评估。
更快的交易。 分子电路能被编码以实时做出财务决策，以此来实现更快的交易。
生物分子计算技术的发展仍处于早期阶段。 实际用例仍在进行中，并且任旧存在重大技术障碍。 目前生物分子计算系统的输入和输出接口速度很慢。 生物计算系统对气温变化敏感，一定要保持在稳定的环境中。 这些系统的错误率相比来说较高，因为 DNA 中错误的碱基配对很常见。 尽管存在这样一些问题，该技术还是有前途的并且在持续不断的发展。 例如，微软与西雅图华盛顿大学研究人员之间的合作在 DNA 中存储数字信息方面取得了重大进展。
量子和生物分子计算是两种新兴范式，有可能改变银行业，就像云计算和边缘计算一样。 银行业的未来还可能涉及采用神经形态计算(其中以人脑为模型的芯片为AI应用程序提供更高的效率)或光学计算(其中通过光子和激光处理数据)。 系统能自行管理或运行，无需配置服务器，按需使用资源。 去中心化的兴起代表着另一个能大大的提升安全性和隐私性的重大转变。
金融领域计算的未来可能会涉及利用多种方法优势的混合模型。 对于金融机构来说，在维护熟悉的、经过测试的技术和购买尖端系统之间取得平衡至关重要。 投资新兴技术能为银行带来竞争优势，并帮助它们在这些创新所创造的一直在变化的金融格局中蒸蒸日上。 如果制定适当的监管准则来确保这些技术获得安全、合乎道德和负责任的部署，它们就可以创建一个更加稳健、高效和用户友好的银行环境。关键词：
