A Brief Review of Quantum Machine Learning for Financial Services

本篇综述论文探讨了量子机器学习的最新算法和技术，以及它们在金融领域中的潜在应用。我们讨论了在监督学习任务中的QML技术，比如量子变分分类器、量子核估计和量子神经网络（QNNs），以及量子生成AI技术，如量子变换器和量子图神经网络（QGNNs）。考虑到金融应用，包括风险管理、信用评分、欺诈检测和股票价格预测。我们还概述了QML的挑战、潜力和限制，无论是在这些特定领域还是在整个领域中。我们希望这可以为数据科学家、金融业专业人士和这个领域的爱好者提供一个快速指南，以了解为什么量子计算和特别是QML在他们的专业领域中探索可能是有趣的。

本篇论文旨在探讨量子机器学习在金融领域的应用，研究现有算法和技术，并探讨其潜在挑战和限制。

本文介绍了在监督学习任务中使用的量子机器学习技术，如量子变分分类器、量子核估计和量子神经网络（QNN），以及量子生成AI技术，如量子变换器和量子图神经网络（QGNN）。

本文探讨了量子机器学习在风险管理、信用评分、欺诈检测和股票价格预测等金融应用中的潜在价值，并提供了对QML在这些特定领域和更广泛领域的挑战、潜力和限制的概述。本文可作为数据科学家、金融业专业人士和该领域爱好者的快速指南，了解为什么量子计算和特别是量子机器学习在他们的专业领域中探索可能是有趣的。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如“Quantum Machine Learning for Finance: An Overview”和“Quantum Finance: Overview and Prospects for Quantum Machine Learning”。