Wie das globale Unternehmen für Zahlungstechnologie Mastercard sich darauf vorbereitet, mit Quantencomputing Werte zu schaffen

Höhepunkte:

• Mastercard schult und fördert das Bewusstsein auf vertikaler und horizontaler Ebene im gesamten Unternehmen.
• Die oft erwähnten Quantum Use Cases sind nicht zutreffend; Mastercard sucht nach Anwendungsfällen, die das Kerngeschäft unterstützen.
• Sie navigieren durch den Hype und betrachten sowohl den kurzfristigen als auch den langfristigen Zeitplan, in der Hoffnung, innerhalb von zwei bis vier Jahren mit der Wertschöpfung beginnen zu können.

Wenn man an Mastercard denkt, denkt man an globale Zahlungen. Aber was genau ist eine globale Zahlung? Bei jeder Finanztransaktion werden Daten weitergeleitet, und jede Übertragung ist mit Kosten verbunden. Die offensichtlichen Kosten sind Geld, aber auch Zeit und Energie sind wichtige Kosten. Mastercard ist daran interessiert, Transaktionen in möglichst kurzer Zeit und zu möglichst geringen Kosten durchzuführen und dabei möglichst wenig Energie zu verbrauchen, und das Quantencomputing könnte dafür eine brauchbare Lösung sein.

Steve Flinter, Vice President, Artificial Intelligence & Machine Learning & Head of Emerging Tech, Mastercard Foundry R&D, leitet ein Team, das sich mit der Erforschung von Quantencomputern und anderen aufkommenden Technologien befasst, die für die Aufrechterhaltung der Wettbewerbsfähigkeit von Mastercard auf dem globalen Zahlungsverkehrsmarkt entscheidend sein könnten.

"Ich arbeite für Mastercard in unserer Forschungs- und Entwicklungsabteilung und leite unter anderem unsere Forschungsbereiche rund um neue Technologien", erklärt Steve in einer Episode des Podcasts "The Qubit Guy". "Dazu gehören natürlich Dinge wie die Quantentechnologie, aber auch Bereiche, auf die wir uns konzentrieren, wie 5G und neue Formen des Zahlungsverkehrs. Also alles, von dem wir denken, dass es für Mastercard oder unsere Kunden jetzt oder in absehbarer Zukunft relevant sein wird."

Steve sprach darüber, wie Mastercard mit dem Quantencomputing begonnen hat, wie sich das Team zusammensetzt, das sich mit dem Quantencomputing beschäftigt, wie sich das Unternehmen auf das Quantencomputing vorbereitet, wofür das Unternehmen das Quantencomputing letztendlich einsetzen könnte und wie das Unternehmen die Entwicklungen im Bereich des Quantennetzwerks verfolgt.

"Hallo, Quantenwelt!"

Wie kommt ein Unternehmen mit der Größe und Reichweite von Mastercard dazu, mit der Erforschung einer neuen Technologie zu beginnen? Wie kam es konkret zu der Entscheidung, Zeit und Geld in eine aufstrebende Technologie wie das Quantencomputing zu investieren? Gab es eine Anweisung von oben, oder ist das Projekt von der Basis ausgegangen?

"Ich glaube, in unserem Fall ging es eher von unten nach oben", antwortete Steve. "Es gab zwar ein gewisses Interesse in den oberen Etagen, vor allem von einem Executive Vice President, aber der eigentliche Anstoß zum Start kam von außen. Sie erfuhren von einem Forschungsprojekt, das IBM in Irland organisierte. Es wurde von der Regierung kofinanziert und umfasste lokale Universitäten und Start-ups."

"Wir begannen mit dieser mehrteiligen Zusammenarbeit mit anderen führenden Unternehmen und haben das Team auf dieser Grundlage aufgebaut und erweitert", fügte Steve hinzu.

Die Zusammensetzung des F&E-Teams

Wenn man versucht, die Zusammensetzung des Forschungs- und Entwicklungsteams für Quantencomputer von Mastercard zu erraten, könnte man Physiker und Finanzexperten vermuten. Stattdessen besteht das Team hauptsächlich aus Datenwissenschaftlern und Mathematikern. Dies gilt allerdings nur für den Teil des Unternehmens, der sich mit Quantencomputing-Anwendungen befasst.

"Ich arbeite mit anderen Kollegen in anderen Teilen der Organisation zusammen, die sich mit anderen Anwendungen der Quantentechnologie befassen, z. B. mit Quantennetzwerken usw.", sagte Steve, "und sie bringen spezifisches Fachwissen in Bezug auf Kryptographie und Netzwerktechnologie mit."

Das soll nicht heißen, dass die Physik keine Rolle spielt. Allerdings sind diese anderen Fachrichtungen für ihre spezifischen Forschungsarbeiten sehr viel gefragter.

Quantum Vorbereitung

Eine der wichtigsten Maßnahmen, die ein Unternehmen heutzutage ergreifen kann, ist die Schulung der Mitarbeiter auf allen Ebenen und die Förderung des Bewusstseins dafür, was Quantencomputing ist und was es leisten kann. Mastercard verfolgt diesen Ansatz nicht nur mit seinen Führungskräften und seinem F&E-Team, sondern auch mit seinen Technologen und Ingenieuren im gesamten Unternehmen.

"Welche Technologien aus der Technologiebranche werden unserer Meinung nach für uns und unsere Kunden von Bedeutung sein, und wie sollten wir als Unternehmen darüber nachdenken und in diese Technologien investieren?

Zur internen Zielgruppe gehören Produktmanager und Produktverantwortliche. Während das Forschungs- und Entwicklungsteam relevante Anwendungsfälle für das Quantencomputing und deren Umsetzung erforscht, muss es auch den Produktteams helfen zu verstehen, wie sie über diese Anwendungen denken sollen.

"Die klassische Herangehensweise an Probleme aus der Sicht der Software, des Ingenieurwesens oder der Informatik ist nicht immer die richtige", so Steve, "und deshalb müssen wir hier definitiv ein gewisses Maß an Bildung und Bewusstsein schaffen." 

Die Förderung des Bewusstseins umfasst mehr als nur die Bereitstellung interner Schulungen und Bildungsressourcen. Es wird darüber nachgedacht, Interesse zu wecken, insbesondere bei den Entwicklern, und ihre individuelle Quantenreise zu fördern, unabhängig davon, ob sie die FuE-Bemühungen direkt unterstützen. Einige Entwickler sind von Natur aus an der Quanteninformatik interessiert, und dieser "Appetit" wird genährt und gestillt.

Anwendungsfälle

Mastercard navigiert geschickt durch den Quanten-Hype und konzentriert sich auf relevante Anwendungsfälle und realistische Zeitpläne. Das Unternehmen denkt an die langfristige Perspektive und kann Roadmaps in Betracht ziehen, konzentriert sich aber auf die kurze bis mittlere Frist. Ein Teil der Herausforderung bei der Erforschung der Quanteninformatik besteht darin, ein Gefühl der Dringlichkeit zu vermitteln, ohne zu viel zu verkaufen und zu wenig zu liefern.

"Ich denke, für Mastercard und für einige unserer Kunden ist dieser Zwei-, Drei- oder Vierjahreshorizont der Punkt, an dem wir versuchen, unsere Arbeit zu platzieren", sagte Steve, "was passiert innerhalb dieses Zeithorizonts, das potenziell einen Nutzen bringen kann?

Eine interessante Bemerkung ist, dass der allgemeine Bereich des "Quantenfinanzwesens" nicht auf Mastercard zutrifft. Die am weitesten verbreiteten Anwendungsfälle für Quantencomputing im Finanzwesen sind die Preisgestaltung für Derivate, die Portfolio-Optimierung, der Arbitragehandel und ähnliches. Diese beziehen sich jedoch auf Investmentbanken und Wertpapiermärkte, nicht auf den Zahlungsverkehr.

Treue- und Belohnungsprogramme

 Der wichtigste Anwendungsfall von Mastercard dürfte das Treueprämienprogramm sein, das als Optimierungsproblem und nicht als "Quantenfinanz"-Problem eingestuft wird.

"Mastercard... hat ein sehr großes Treue- und Prämiengeschäft", bemerkte Steve, "das ist vielleicht nicht allen Ihren Zuhörern bekannt, aber es ist sicherlich ein wichtiger Teil unseres Geschäfts, und wir sind einer der größten Akteure weltweit in diesem Bereich."

Die Optimierung von Treueprämien ist eine größere Herausforderung, als es vielleicht klingt. Das Problem besteht nicht nur darin, festzustellen, ob eine Prämie gerechtfertigt ist oder nicht. Welche Prämie ist für jeden einzelnen Kunden am besten geeignet? Oder welche Treueaktion ist am besten geeignet? Es stellt sich heraus, dass das Problem aus vielen Optimierungsunterproblemen besteht.

Optimierung der Streckenführung

Ein weiteres relevantes Optimierungsproblem ist das Routing von Transaktionen durch das Mastercard-Netz von Netzwerken. Informationen werden zwischen Händlern, Einzelhändlern, Emittenten und Banken ausgetauscht, und es gibt mehr als eine Art von Zahlungsnetz. Diese Zahl wächst im Laufe der Zeit, was die Suche nach dem besten Weg, Geld zu bewegen, zu einer immer größeren rechnerischen Herausforderung macht. Kommt eine weitere Zahlungsart hinzu, wächst das Routing-Problem exponentiell oder kombinatorisch.

Maschinelles Lernen und Betrugserkennung

Das Forschungs- und Entwicklungsteam erforscht auch das maschinelle Quantenlernen (QML). 

"Mastercard setzt maschinelles Lernen in vielen verschiedenen Bereichen ein, nicht zuletzt bei der Betrugserkennung und Betrugsvermeidung", so Steve, "es gibt also Anwendungen, bei denen es spezifische Quantenansätze für einige dieser Bereiche geben kann." 

Ein immer wiederkehrendes Thema ist die Suche nach Anwendungsfällen, die nicht nur mit dem Kerngeschäft von Mastercard übereinstimmen, sondern auch mit dem kurzfristigen Zeitrahmen von zwei bis vier Jahren. Zwar werden auch potenzielle Anwendungen mit längerem Zeithorizont (z. B. 5, 10 oder 20 Jahre) beobachtet, doch der Schwerpunkt liegt darauf, so früh wie möglich einen echten Mehrwert zu schaffen.

"Wir sind nicht daran interessiert, die Quantenphysik um ihrer selbst willen in die Produktion zu bringen, nur um zu zeigen, dass wir es können", bemerkte Steve, "es geht viel mehr darum, dass wir zeigen können, dass wir ein Problem durch einen quantengesteuerten Prozess lösen können, der sinnvoll und deutlich besser ist als die Alternative, die wir durch herkömmliche CPU- oder GPU-basierte Berechnungen erreichen könnten."

Und bei "besser" geht es nicht nur um Ergebnisse. "Besser" kann Zeitersparnis, geringere Energiekosten oder andere Vorteile bedeuten. Wichtig ist, dass ein messbarer wirtschaftlicher Nutzen erzielt wird.

Mastercard steht auch vor technischen Herausforderungen. Die meisten Quantenberechnungen werden heutzutage mit Python in Jupyter-Notebooks durchgeführt. Mastercard muss jedoch Lösungen in eine 24/7-Pipeline implementieren. Außerdem hat Mastercard Berge von Daten. Daher besteht eine weitere Herausforderung darin, Big-Data-Probleme so zu strukturieren, dass sie potenziell für die Quantenberechnung genutzt werden können.

Vernetzung

Mastercard verfolgt auch die Entwicklungen in den Bereichen Cybersicherheit und Kryptografie, einschließlich der Fortschritte des NIST bei kryptografischen Standards und der Post-Quantum-Kryptografie (PQC). Im Vergleich zu ihrem Interesse an Optimierungsproblemen (Treueprämien, Netzwerk-Routing) und maschinellem Lernen (Betrugserkennung, Betrugsreduzierung) ist ihr Interesse an der Quantenkryptografie jedoch mehr Überwachung als Forschung. Ihre Strategie sieht die Verwendung einer quantenresistenten oder quantensicheren Verschlüsselung vor, aber sie sind sich des Zeitrahmens von 10-20 Jahren bewusst.

"Wir haben letztes Jahr einen Standard für kontaktlose Zahlungen veröffentlicht", fügte Steve hinzu, "und dieser Standard hat bewusst eine Reihe von Entscheidungen über die verwendeten kryptografischen Verfahren getroffen, damit er bis zur vollständigen Umsetzung und Einführung des Standards quantenresistent sein würde.

Da die Ausarbeitung von Standards viel Zeit in Anspruch nimmt, entwickeln die System- und Sicherheitsarchitekten von Mastercard sie mit Blick auf das künftige Potenzial des Quantencomputers. Sie erkennen jedoch, dass die Bedrohung für Kryptosysteme nicht unmittelbar ist. Sie haben also Augen und Ohren für langfristige Überlegungen, aber ihre Köpfe sind meist gesenkt und konzentrieren sich auf kurzfristige Möglichkeiten.

‍

Dieser Artikel basiert auf einer Episode des Der Qubit Guy-Podcastder sich mit geschäftlichen und technischen Fragen befasst, die das Ökosystem des Quantencomputers betreffen. In dem von Classiq-CMO Yuval Boger moderierten Interview-Podcast kommen Vordenker des Quantencomputings zu Wort.