保险公司卖的是保单，靠的是计算。
保费定多少、准备金留多少、钱投到哪里，都要靠模型算出来。模型考虑的因素越多，算起来就越慢。那么，量子计算能不能让这些计算快起来？
西班牙CaixaBank集团旗下的保险公司VidaCaixa已经交出了一份答卷：2022年，它与D-Wave合作，把原本要算几个小时的对冲计算缩短到几分钟，所选债券组合的内部收益率也提升了10%。
一家公司的成果，能不能变成整个行业的机会？关键在于找准哪些业务适合交给量子计算。
量子前哨商业智库与太平金融科技服务（上海）有限公司联合发布《量子计算赋能保险业的可行性分析报告》（2026），围绕这个问题给出了一套筛选方法和三个重点场景。
图1 《量子计算赋能保险业的可行性分析报告》封面
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先判断哪些问题适合交给量子计算
一张二维评估矩阵将给出答案。
横轴是技术可行性：业务问题能否写成量子计算可以处理的数学形式，有没有现成的量子算法，现有硬件能否跑得动。最常见的数学形式是QUBO，即二次无约束二进制优化，它把一连串"选或不选"的决策写进同一个目标函数，量子退火机和相干光量子计算机都能直接求解。
纵轴是业务适配性：这个场景价值大不大，数据够不够，量子模块能不能作为一个计算环节嵌进现有流程，而不必推翻整套系统。
两个维度各打0---10分，业务场景就落进了9个格子。左上角是"战略观察区"，价值高但硬件还跟不上，比如巨灾风险模拟；上方中间的"优先试点区"适合启动小规模概念验证，3---6个月内看投入产出；右上角的"快速落地区"则可以全速推进商用，集成进生产系统。
有了这张矩阵，保险公司讨论量子计算时，就能先回答"这个问题适不适合"，再谈"要不要投入、投多少"。
图2 技术可行性与业务适配性二维评估矩阵：按两个维度的得分，把业务场景分入9个区域并对应不同举措
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保险业可以从哪些场景切入
报告深入分析了三个场景，每一个都能在量子计算里找到对应的解法。
资产负债管理与资本配置。保险公司要在保证赔得起、风险可控的前提下决定资产怎么配。其中资产选择与配置这类子问题属于带约束的组合优化，经过建模可以写成QUBO，交给量子退火机或相干光量子计算机求解。资产负债管理本来就是集中化、由模型驱动的决策流程，量子模块可以作为"优化引擎"接入，对现有流程改动较小。
定价与准备金评估。利率、死亡率、赔付率等因子相互牵连，精算上常用蒙特卡洛模拟，靠大量随机抽样来估计结果。量子振幅估计算法在理论上有平方级的优势：精度每提高10倍，经典蒙特卡洛的采样次数要增加约100倍，量子振幅估计只需增加约10倍。对依赖大量模拟的精算模型来说，这是一条值得期待的加速路径。
关联网络反欺诈。把账户看作节点、交易关系看作连线，找欺诈团伙就是在一张大网里找联系格外紧密的"小圈子"，这类问题同样能写成QUBO。玻色量子按这一思路，在1200个金融账户的真实交易数据上做了实验：算法分出的社区里，高危社区的欺诈账户占比在50%以上，低危社区在10%以下；衡量社区划分质量的模块度和衡量区分能力的KS指标，也都比传统社区发现算法有明显提升。
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金融业的探索提供了哪些参考
银行业已经走出了一步，它们的实践可以给保险业提供参考，也说明这条路可行。
2025年9月，汇丰与IBM联合发表论文《Enhanced fill probability estimates in institutional algorithmic bond trading using statistical learning algorithms with quantum computers》。在欧洲公司债场外市场，他们先用IBM Heron量子处理器变换交易数据，再交给模型预测询价能否成交，样本外测试评分相对经典基线最高提升约34%。
国内，华夏银行与玻色量子合作求解投资组合优化问题，本源量子与建信金科推出了量子期权定价应用。这些案例给保险业的启发是：从规模可控、边界清晰的小场景切入，多个场景并行探索，通用量子计算、专用量子计算机和量子---经典混合架构几条路线同时推进。
在报告的矩阵里，反欺诈检测已经站进了右上角的"快速落地区"。
下一个会是谁？
**【报告获取方式】**后台回复关键字"量子计算赋能保险业"获取报告全文。
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