"양자컴퓨터는 기존 슈퍼컴퓨터보다 여러 변수를 최적화하는 데 뛰어나다. 많은 변수를 다루는 금융권의 예측 알고리즘 생성이나 리스크 추정을 개선할 수 있다" 28일 표창희 IBM 퀀텀 엔터프라이즈 비즈니스 총괄 상무는 서울 서초구 양재aT센터서 열린 '코리아 핀테크 위크 2025'에 참가 후 이같이 강조했다.

IBM은 극저온 초전도체 기반의 상용 양자컴퓨터를 서비스하고 있다. 156 큐비트(연산단위)의 헤론은 상용 양자컴 중에선 가장 뛰어난 성능을 자랑하는 양자 프로세서(QPU)로 평가받는다.

양자역학을 계산에 이용하는 양자컴퓨터는 아직 오류에는 약하다는 고질적 문제가 있다. 하지만 이미 신소재 개발 최적화, 머신러닝 등 일부 작업에선 기존 슈퍼컴퓨터 이상의 성능을 보인다고 평가받는다. 화학·생명과학 뿐 아니라 항공우주, 자동차, 반도체 등 제조 분야에서 활용될 것으로 기대된다.

특히 금융업에서도 △알고리즘 트레이딩 △포트폴리오 최적화 △리스크 추정 △시장 예측 △자금세탁방지(AML) △여신 한도 최적화 등에 양자컴을 활용하는 연구가 진행 중이라고 표 상무는 전했다.

표 상무는 미국 금융사인 웰스 파고를 예로 들었다. 웰스 파고는 IBM과 협력해 금융 시계열(시간 흐름에 따른 데이터)을 양자 모델로 분석해 체결 가격의 불확실성을 줄이는 '최적 호가 전략' 연구를 진행했다.

표 상무는 "양자 모델을 쓰면 복잡한 호가 데이터를 다 쓸 필요가 없다. 통계적으로 중요하다고 판단되는 미세한 패턴만 뽑아 분석할 수 있다"며 "기존 AI 모델보다 적은 매개변수(파라미터)를 가지고도 더 나은 예측이 가능했다. 수식적으로도 더 깔끔한 분석이 나왔다"고 설명했다.

유럽의 대형 금융 그룹인 HSBC와도 회사채 거래 전략을 최적화하는 연구를 수행했다. 신용상품 체결 확률을 34% 더 정확히 추정하는 성과를 거두었다.

이 밖에도 회사는 미국 자산 운용사인 뱅가드와 채권 등 고정수익 자산 포트폴리오의 최적화를 수행하는 하이브리드 양자 알고리즘도 함께 연구했다.

한편 IBM은 금융권이 AI 에이전트를 업무에 도입할 수 있도록 지원하고 있다.

김지관 IBM 클라이언트 엔지니어링 총괄 상무는 금융권이 에이전트 도입시 겪는 애로사항을 예로 들었다.

김 상무는 "무분별한 AI 에이전트 도입은 시스템 단편화로 인프라 복잡성을 증가시킨다. 관리·확장이 어렵고 투자 대비 효과(ROI)도 떨어진다"며 "단일 창구를 통해 여러 AI 에이전트 시스템을 효과적으로 다룰 수 있어야 한다"고 말했다.

이같은 애로사항을 해결하고자 IBM은 '왓슨x 오케스트레이트'라는 시스템 조율(오케스트레이션) 설루션을 제공하고 있다. 여러 내부 데이터와 연동된 AI 에이전트 시스템을 하나의 인터페이스에서 다룰 수 있도록 돕는다.

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