تستكشف Allstate وIBM ما إذا كانت الحوسبة الكمية قادرة على مساعدة شركات التأمين في بناء محافظ أكثر توازناً بين القيمة والمخاطر، عبر معالجة نسخة معقدة من «مشكلة الحقيبة» المعروفة في علوم الحاسوب. ونُشرت نتائج العمل المشترك على منصة arXiv في مايو 2026، فيما عرضت IBM تفاصيله في 18 يونيو 2026.
تتمثل مشكلة الحقيبة في اختيار مجموعة من العناصر تحقق أعلى قيمة ممكنة من دون تجاوز حد معين للوزن أو السعة. وفي تطبيقها التأميني، تمثل وثائق التأمين العناصر التي ينبغي اختيارها ضمن محفظة، بينما تمثل الخسائر المحتملة الوزن، وتمثل قيمة المحفظة الفائدة أو العائد المتوقع. تصبح المسألة صعبة عندما يكون عدد العناصر كبيراً، وعندما لا تكون الأوزان أرقاماً ثابتة، بل نطاقات غير مؤكدة.
لماذا تختلف محافظ تأمين المنازل؟
لا تتحرك جميع المخاطر بالطريقة نفسها. فقد يكون حادث سيارة إلى حد كبير مستقلاً عن حادث يتعرض له سائق آخر، لكن الأخطار المرتبطة بالطقس قد تؤثر في عدد كبير من الوثائق دفعة واحدة. فالحرائق البرية والأعاصير والعواصف الثلجية يمكن أن تلحق أضراراً بمنازل كثيرة في منطقة واحدة، ما يجعل الخسائر مترابطة بدلاً من كونها أحداثاً منفصلة.
قال إريك هولز، كبير مسؤولي التحليلات والبيانات في Allstate، إن التأمين على المنازل يتطلب التفكير من منظور المحفظة، لا من منظور الخطر الفردي فقط. ولهذا لا يكفي تقييم كل عقار على حدة ثم جمع النتائج؛ إذ يتعين على شركة التأمين تقدير ما قد يحدث عندما تقع خسائر متعددة في الوقت نفسه، والتأكد من بقاء السيناريوهات الشديدة ضمن مستوى المخاطر الذي تقبله الشركة.
تعتمد Allstate حالياً على محاكاة كلاسيكية لتقدير النتائج المحتملة. وقد تشغّل الشركة 100 ألف سيناريو مستقبلي، لكن الأحداث النادرة والمكلفة تظل مصدراً للتحدي. فإذا كان التركيز على أسوأ 1% من هذه السيناريوهات، فلن يتبقى سوى نحو ألف حدث، وهو عدد قد لا يوفر قدراً كافياً من اليقين عند تحليل أنواع متعددة من الأخطار عبر مناطق جغرافية واسعة.
نهج يجمع الحوسبة الكمية والكلاسيكية
اختبر الفريق نهجاً كمياً مخصصاً لمحافظ تأمين المنازل. ويستخدم هذا النهج دائرة كمية تعمل على معالج IBM Quantum Heron لتوليد مجموعة من الحلول المرشحة، مع توجيه الحساب نحو تركيبات تجمع بين القيمة والالتزام بالميزانية أو الحد المقبول للخسائر.
بعد ذلك، تتولى مرحلة كلاسيكية تنقيح النتائج. فهي تصلح الحلول التي تتجاوز الميزانية، وتتعلم أي المنازل تظهر غالباً في الحلول الجيدة، ثم تستخدم هذه المعرفة لتوجيه الجولة التالية من الحساب. وبذلك تتكرر العملية في دورة تهدف إلى تحسين النتائج مع كل مرور.
واجه الباحثون أيضاً مشكلة معروفة عند تدريب الدوائر الكمية على مسائل كبيرة، إذ قد تضعف إشارة التعلم كلما ازداد حجم المسألة. ولتجاوز ذلك، درّب الفريق الدائرة على نسخة صغيرة من المسألة، ثم نقل ما تعلمه إلى نسخة أكبر.
وأوضح فايبهاف كومار، الباحث في الحوسبة الكمية لدى IBM وأحد مؤلفي الورقة، أن الأساليب الكلاسيكية الحالية إما تعتمد على محاكاة سيناريوهات متعددة، وهو خيار دقيق لكنه مكلف حسابياً، أو تركز على أسوأ نطاق ممكن، وهو خيار أكثر أماناً لكنه قد يكون شديد التحفظ.
مقارنة مع أساليب التحسين التقليدية
لقياس أداء النهج الجديد، قارن الفريق نتائجه بحل دقيق قادر، إذا مُنح وقتاً كافياً، على الوصول إلى الإجابة المثبتة الأفضل. كما قارنه بأربع طرق تقريبية شائعة توازن بين السرعة والدقة:
- التلدين المحاكى.
- البحث المحظور.
- التخمير المتوازي.
- الخوارزمية الجينية.
حصلت كل طريقة على 30 دقيقة لكل مسألة. وفي المسائل التي تضم ما يصل إلى 75 عنصراً، وصلت الطرق كلها إلى النتيجة الأفضل المثبتة. ومع زيادة حجم المسائل، ظل النهج الكمي-الكلاسيكي منافساً لأقوى الأساليب الاستدلالية الكلاسيكية، إذ اقترب من أدائها وتفوق عليها هامشياً في القيود الصارمة.
مع ذلك، لا يستطيع هذا النهج بعدُ التعامل مع الأحجام التي تصبح فيها الحلول الدقيقة بطيئة إلى درجة تفقد معها فائدتها. لذلك تمثل النتائج إشارة مبكرة إلى إمكانية تحقيق قيمة عملية مستقبلاً، لا دليلاً على أن الحوسبة الكمية حلت بالفعل مشكلة بناء محافظ التأمين على نطاق تجاري واسع.
ما الذي تتعلمه Allstate من التجربة؟
ترى Allstate أن الهدف هو بناء جسر من جهتين: فهم ما تستطيع الأجهزة الكمية فعله في الوقت الحالي، وتحديد مشكلات الأعمال التي قد تستفيد منها مع تحسن الأجهزة، ثم معرفة مواضع التقاء الإمكانات التقنية بالاحتياجات العملية.
وقال هولز إن عدم وضوح الجدول الزمني للوصول إلى قيمة تجارية لا يعني الانتظار، لأن الشركات التي تبني مهاراتها وتحدد المشكلات المناسبة مبكراً قد تكون أكثر استعداداً عندما تتقدم التقنية. وأشار كل من هولز وجان أوتك، عالمة البيانات والمديرة التقنية في منظمة منتجات التأمين لدى Allstate، إلى أهمية البدء بمشكلة حقيقية تهم النشاط التجاري، بدلاً من دراسة التقنية بمعزل عن الاستخدامات.
بدأت الشراكة عبر برنامج Quantum Accelerator من IBM للمنظمات الجديدة على المجال، ثم تطورت إلى بحث مشترك امتد عامين. وبحسب أوتك، اتسم العمل بالشفافية من خلال نشر النتائج والكود والبيانات، بما يتيح للآخرين فحصها والبناء عليها.
لا تزال هناك أسئلة مفتوحة حول الدور الذي ستؤديه سير العمل الكمية في قرارات شركات التأمين وبناء المحافظ. لكن التجربة منحت Allstate خبرة عملية في صياغة المشكلة، واختيار المهام المناسبة، ودمج المعالجة الكمية مع الأساليب الكلاسيكية. ومع تحسن العتاد وانخفاض الضوضاء، تتوقع IBM أن يتراجع الجزء من العمل الذي يتعين تنفيذه على الجانب الكلاسيكي.