Das Versprechen des Quantencomputings im Kampf gegen Finanzkriminalität wird nun von einer Aufsichtsbehörde auf die Probe gestellt.
Die Financial Conduct Authority (FCA) teilte am 5. November mit , dass sie im ersten Quartal 2027 eine Quantum Experimentation Group (QEG) ins Leben rufen wird. Darin sollen Finanzdienstleister, Anbieter von Quantentechnologie und nationale Forschungslabore zusammengebracht werden. Der erste Anwendungsfall ist maschinelles Lernen mit Quantencomputing zur Erkennung von Geldwäsche und Betrug anhand eines synthetischen FCA-Datensatzes.
Die FCA bezeichnet die QEG als weltweit erste von einer Aufsichtsbehörde geleitete Experimentiergruppe für Quantencomputing. Die Ankündigung erfolgte einen Tag, nachdem die FCA Unternehmen aufgefordert hatte, sich auf Post-Quanten-Kryptografie (PQC) vorzubereiten. Dabei hob sie neben den Sicherheitsrisiken auch die potenziellen Einsatzmöglichkeiten des Quantencomputings hervor.
Wer der Quantum Group der FCA beitreten kann
Die FCA bittet laut ihrer Programmseite:
- Finanzdienstleister: Von Unternehmen, die sich gerade erst mit Quantencomputing befassen, bis hin zu solchen, die bereits experimentieren.
- Anbieter von Quantencomputing: Unternehmen, die Fachwissen, Rechenressourcen und Engineering für Anwendungen anbieten.
- Forschungslabore: Institutionen, die die Konzeption und Evaluierung von Experimenten unterstützen können.
Die Teilnehmer werden an einem von der FCA definierten Problem arbeiten und anhand des synthetischen Datensatzes Quantenansätze mit klassischen Verfahren vergleichen. Die Teilnahme stellt keine Befürwortung durch die FCA dar, und eine Registrierung garantiert keinen Platz. Die Registrierung endet am 31. Dezember 2026.
„Indem wir Unternehmen, Technologieanbieter und Forscher zusammenbringen, können wir die Bereitschaft stärken und praktische Anwendungen für gemeinsame Herausforderungen der Branche identifizieren – angefangen bei der Finanzkriminalität“, sagte Jessica Rusu, Chief Data, Information and Intelligence Officer bei der FCA.
Chance und Bedrohung in derselben Woche
Am 4. November forderte Mark Francis, der Director of Specialists der FCA, Unternehmen auf, jetzt mit der PQC-Migration zu beginnen. Er schrieb, dass gescheiterte Veränderungsprojekte im Jahr 2025 rund ein Fünftel der der FCA gemeldeten Vorfälle ausmachten.
| Datum | Maßnahme der FCA | Was die FCA von Unternehmen verlangt |
|---|---|---|
| 4. November 2026 | PQC-Blogbeitrag | Migrationsarbeiten jetzt beginnen |
| 5. November 2026 | QEG angekündigt | Interesse bis zum 31. Dezember 2026 bekunden |
| 1. Quartal 2027 | QEG startet | Maschinelles Lernen mit Quantencomputing anhand synthetischer Daten zu Betrug und Geldwäsche testen |
| 2028, 2031, 2035 | Von der FCA zitierte Meilensteine des National Cyber Security Centre (NCSC) | Bis 2028 einen Migrationsplan fertigstellen, bis 2031 migrationsbezogene Aktivitäten mit hoher Priorität durchführen und die Migration für alle Systeme, Dienste und Produkte bis 2035 abschließen |
Auch außerhalb des Vereinigten Königreichs gibt es Lücken bei der Vorbereitung. Eine Prüfung des Government Accountability Office (GAO) ergab, dass keine der 24 US-Bundesbehörden alle drei bewerteten Maßnahmen zur Vorbereitung auf die PQC-Migration vollständig umgesetzt hatte.
Warum synthetische Daten wichtig sind
Die FCA erklärt, dass geeignete Daten weiterhin ein praktisches Hindernis für Experimente mit Quantencomputing darstellen, da Banken Kundentransaktionsdaten nicht ungehindert weitergeben können.
Im April 2026 veröffentlichte die FCA eine Studie zu einem synthetischen Datensatz zur Bekämpfung der Geldwäsche , der gemeinsam mit dem Alan Turing Institute, Plenitude Consulting und Napier AI erstellt wurde. In der Ankündigung der QEG und auf der Programmseite wird nicht angegeben, ob die Teilnehmer diesen früheren Datensatz verwenden werden.
Gartner erwartet, dass Banken, Finanzwesen und Versicherungen im Jahr 2028 den öffentlichen Sektor bei den Ausgaben für Quantencomputing überholen werden , und nennt die Betrugserkennung als einen der Anwendungsbereiche.
Was eWeek herausgefunden hat: Auf welche Nachweise Banken achten sollten
Das nützlichste Merkmal der QEG ist ihr gemeinsamer Ausgangspunkt: ein von der FCA definiertes Problem der Finanzkriminalität und ein gemeinsamer synthetischer Datensatz. Dadurch erhalten die Teilnehmer eine Grundlage, um Quantenansätze mit klassischen Verfahren zu vergleichen. Damit ist jedoch weder erwiesen, dass Quantenverfahren besser abschneiden, noch garantiert, dass die Ergebnisse verschiedener Teilnehmer direkt vergleichbar sein werden.
Die Auswahl der Benchmarks ist entscheidend. Die Ankündigung von ORCA zu PT-3 etwa hob eine höhere Geschwindigkeit bei der Ablaufplanung gegenüber dem System der vorherigen Generation hervor. Käufer benötigen dennoch Vergleiche mit leistungsfähigen klassischen Alternativen, um beurteilen zu können, ob ein Quantenansatz einen praktischen Vorteil bietet.
Für Banken, die Ergebnisse der QEG oder eines Pilotprojekts eines Anbieters bewerten, gehören unter anderem folgende Fragen dazu:
- Erkennung: Identifiziert die Methode bei einer vergleichbaren Falsch-Positiv-Rate mehr verdächtige Aktivitäten?
- Geschwindigkeit: Verkürzt sie die Zeit, die benötigt wird, um verwertbare Ergebnisse zu erzielen – einschließlich der Datenaufbereitung und der unterstützenden klassischen Berechnungen?
- Kosten: Rechtfertigt eine Verbesserung die Gesamtkosten für den Hardwarezugang, die Integration und die Unterstützung durch Spezialisten?
- Leistung unter realen Bedingungen:Halten die Ergebnisse mit synthetischen Daten unter tatsächlichen Bedingungen im Bankwesen stand?
Die FCA hat zugesagt, Erkenntnisse auf hoher Ebene weiterzugeben und dabei teilnehmerspezifische sowie wirtschaftlich sensible Informationen zu schützen. Wie viele Details sie zu den Evaluierungsmethoden und Ergebnissen veröffentlicht, wird darüber entscheiden, wie nützlich diese Erkenntnisse für Banken außerhalb der Gruppe sind.
Für Führungskräfte im Finanzdienstleistungssektor erfordern Experimente und Sicherheitsvorbereitungen getrennte Entscheidungen. Ein vielversprechendes Ergebnis bei der Betrugserkennung könnte weitere Tests rechtfertigen; die Planung der PQC-Migration verfügt bereits über konkrete Meilensteine. Unternehmen sollten beides anhand der jeweiligen Nachweise, Ressourcen und Zeitpläne bewerten.
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