声明
认证处于开发中。尚未开放报名，且不具备监管认可。知识领域、考试形式与报考要求源自 Quantum Computing Labs 的蓝图与本院的主蓝图，并可能在开放之前调整。
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01 — 概述Quantum Financial Professional (QFP™)
全球五十大银行中，近 80 % 已在投资量子技术。JPMorgan 持有一百余项量子专利；Goldman Sachs 与 QC Ware 合作，将量子蒙特卡洛用于衍生品估值；HSBC 正在其外汇交易台试用量子密钥分发。2024 年 8 月，NIST 发布了三项后量子密码标准，领先银行已着手部署。这项技术在银行内部已有预算科目；判断如何运用与治理它的能力，依然稀缺。
Quantum Financial Professional (QFP™) 认证持证人理解量子计算机今天能为一家金融机构做什么、不能做什么，并能把这一判断落到决策上：以振幅估计进行衍生品估值、投资组合优化、向后量子密码迁移、在金融文档上部署语言模型，以及对由此产生的模型进行治理与验证。这是一项短期证书：每套试卷 60 道试题，共两套试卷，知识体系中包含 Qiskit 实验室。
该认证正在开发中。备考课程由集团旗下专注于量子计算与人工智能的机构 Quantum Computing Labs 设计，其日程与价格待确认。考试费用为 USD 1,000 + IVA，首次开考尚无日期。该认证不具备监管认可。RiskMathics Certificate Institute 成立于 2025 年，建立在 RiskMathics 作为教学机构二十年的积累之上，其设立目的是将认证与教学分离；本院以独立第三方身份构建这项认证。希望关注其开放进展者可索取信息。
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02 — 行业行业动态
量子计算已从研究课题转为战略投资。2024 年该市场规模达到 14 亿至 27 亿美元，预计 2030 年将达到 94 亿至 202 亿美元；McKinsey 估计到 2035 年，其对金融服务业的潜在价值为 4,000 亿至 6,000 亿美元。硬件进展快于预期：Google 的 Willow 芯片于 2024 年 12 月首次实现低于阈值的纠错，IBM 的路线图则将容错量子计算机的目标定在 2029 年。
密码学是第一个硬性期限。NIST 于 2024 年 8 月 13 日发布 FIPS 203、204 和 205（ML-KEM、ML-DSA 与 SLH-DSA），美国 CNSA 2.0 指令要求其国家安全系统的新采购自 2027 年 1 月 1 日起符合该标准。harvest now, decrypt later（先收割、后解密：今日截获加密数据，待未来量子计算机可用时再行破解）这一威胁使迁移变得紧迫：JPMorgan、HSBC 和 Goldman Sachs 已经启动迁移，法兰西银行（Banque de France）将全面迁移的期限定为 2027 年。目前尚无金融监管机构对私营机构提出此项强制要求，拉丁美洲也没有任何司法辖区制定专门的量子监管规则。
人才供给不足。全球约有 30,000 名量子计算专业人员，每一名合格候选人对应三个空缺职位；2020 年至 2024 年间相关招聘职位增长 180 %，预计到 2030 年将新增 250,000 个岗位。相关资格认证仍处于萌芽阶段：IBM 的 Qiskit Developer Certification 在 71 个国家和地区仅有一千三百余名持证人，CQF 自 2022 年起对该主题只安排了一节课，GARP 的 RAI 则不含任何量子内容。在拉丁美洲，巴西和墨西哥贡献了区域研究成果的 80 %，2025 年 UNAM 成为该区域首家拥有自有量子设备的机构。
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03 — 为何为何选择这项认证
支撑该蓝图的 33 项以上资格认证评估，未发现任何一项以专业认证的严谨程度考核金融情境下的量子计算。CQF 设计于语言模型时代之前，仅用一节课涉及该主题；GARP 的 RAI 没有量子内容，也不要求编写代码；IBM 的 Qiskit 认证核验的是开发者，而非金融专业人员；没有任何大学提供独立的量子金融资格认证。空白之处非常明确：需要一项衡量在金融机构内部应用并治理量子计算与语言模型能力的资格认证。
Quantum Financial Professional (QFP™) 证明持证人能够区分真实的量子优势与商业承诺，能把金融问题表述为量子优化问题，能读懂 Qiskit 中的电路，能规划向后量子密码的迁移，能在金融文档上以检索增强方式部署语言模型，并依据 SR 11-7 与《欧盟人工智能法案》（EU AI Act）验证由此产生的模型。本认证是本院模型治理、验证与人工智能共同模块的编制归属方，目录中的其他认证继承该模块。认证由 RiskMathics Certificate Institute 以独立第三方身份授予；备考课程由 Quantum Computing Labs 提供。
- 目录中唯一容纳量子计算的知识体系：Machine Learner Certification™ 明确将其排除，并指向本认证。
- 短期证书形式：每套试卷 60 道试题，共两套试卷，其中 63.3 % 取自本认证自有题库，36.7 % 继承自模型治理与人工智能共同模块。
- 包含 Qiskit 实验室：蓝图设想量子模拟环境与基于开源模型的语言模型沙盒，而不仅是选择题式的理论。
- 纳入后量子密码——NIST 的 FIPS 203、204 和 205 标准——依据蓝图的评估，尚无任何金融类认证对此进行深入覆盖。
- 备考课程由 Quantum Computing Labs 提供；该机构建立在量子计算与金融应用的交汇处，蓝图提出自首次开考起以西班牙语授课。
- 考试由独立第三方依据布鲁姆分类法第 1、2、3 层级编制，及格分数以修正 Angoff 法确定。
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04 — 成果培养的能力
- 01
向投资委员会或技术委员会解释什么是量子比特，叠加与纠缠带来了什么，以及量子计算机为何以不同于经典计算机的方式解决某些金融问题。
- 02
将投资组合优化问题表述为 QUBO，在模拟器上用 VQE 或 QAOA 求解，并与经典方法的结果比较。
- 03
描述用于衍生品估值的量子振幅估计与量子蒙特卡洛，并判断在何种硬件发展阶段它们将不再属于实验性方法。
- 04
读取、修改并运行 Qiskit 或 PennyLane 中的电路，解释其输出并以可复现的方式记录。
- 05
盘点一家机构的密码资产，识别其对 harvest now, decrypt later（先收割、后解密）的暴露，并制定向 ML-KEM 与 ML-DSA 迁移的优先级计划。
- 06
在金融文档语料上以检索增强方式部署语言模型，在适宜时以 LoRA 进行微调，并用验证人员认可的指标加以衡量。
- 07
运用 SR 11-7 与 PRA SS1/23 的工具验证机器学习模型：跨期样本划分、数据泄漏、以 PSI 计量的漂移、冠军-挑战者比较，以及针对不利授信决定的 SHAP 解释。
- 08
依据《欧盟人工智能法案》与 NIST AI RMF 对人工智能系统进行分类，并在董事会或监管机构面前说明其适用的义务。
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05 — 机构录用分界线
今天，一家为其量子实验室、模型部门或数据团队招聘的机构只有两项信号：研究生学位与代码仓库。两者都不衡量金融判断力。学位证明的是物理学或数据科学，仓库证明的是代码可以运行。要求持有本认证的机构获得第三项信号，且可在候选人之间比较：此人知道量子算法何时带来优势、何时不会，知道哪些密钥必须优先迁移、按何种顺序迁移，也知道一个语言模型在触及授信档案之前应当如何验证。
对董事会而言，本认证造就的是能把供应商的量子路线图转化为预算决策的对话者。对风险职能与内部审计而言，本认证造就的是与模型开发者使用同一套语言的验证人员。有必要明确指出：本认证不具备监管认可，也不是执业许可；它是一项由机构自行决定采用的录用与晋升标准。
- 以同一标准筛选量化人员、数据科学家、机器学习工程师和风险技术负责人，而不要求物理学博士学位。
- 为董事会和技术委员会提供一位能区分可验证的量子优势与商业承诺的对话者。
- 依据 SR 11-7、PRA SS1/23 和《欧盟人工智能法案》，为模型验证职能与内部审计提供与人工智能模型开发者共通的词汇。
- 可核验：该资格通过独立第三方实施的考试取得，试题取自本认证自有题库，及格分数以修正 Angoff 法确定。
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06 — 适用对象适合人群
适合人群
- 银行、券商、资产管理公司、Afores 和保险公司的量化人员与模型分析师，他们须就估值、优化和风险领域的量子与人工智能应用作出决定。
- 接收机器学习模型与语言模型并须对其进行验证的模型验证、模型风险与内部审计团队。
- 金融机构与金融科技公司中探索量子计算或部署语言模型的数据团队、机器学习工程师和技术架构师。
- 负责规划向后量子密码迁移的信息安全与基础设施负责人。
- 需要与其服务对象具备同等技术深度的顾问及金融监管机构工作人员。
不适合人群
- 希望在机器学习及生产环境人工智能系统方面获得完整深度者：该路径为 Machine Learner Certification™，它排除量子计算并指向本认证。
- 需要量子物理研究或硬件开发资格者：为此设有研究生项目和 IBM 的 Qiskit Developer Certification。
- 需要取得其监管制度所要求认证的 Afores 与保险公司人员：该认证属于本院的 CONSAR 与 CNSF 系列，本认证不能替代。
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07 — 知识体系知识体系
六个知识领域。本认证自有的知识体系——量子计算在金融中的应用、语言模型的应用以及 Qiskit 实验室——占考试的 63.3 %；模型治理、验证与人工智能共同模块（本认证为其编制归属方）占 36.7 %（每套试卷 22 道试题）。各自有领域在该 63.3 % 内部的权重待确认；相关主题源自 Quantum Computing Labs 的蓝图与本院的主蓝图，并可能在开放之前调整。
01面向金融的量子计算基础待确认（自有内容 63.3 % 的一部分）
- 量子比特、叠加与纠缠
- 量子门与量子电路
- 量子计算与经典计算：什么改变了，什么没有改变
- 量子算法导论：Grover 与 Shor
- 错误缓解与纠错；通往容错的时间表
- 供应商格局：IBM、Google、IonQ、Quantinuum 与 D-Wave
- 银行案例：专利、量子蒙特卡洛与量子密钥分发
02量子算法在金融中的应用待确认（自有内容 63.3 % 的一部分）
- 用于衍生品估值的量子振幅估计
- 量子蒙特卡洛
- 量子投资组合优化：QUBO、VQE 与 QAOA
- 用于优化问题的量子退火
- 量子机器学习基础
- 量子优势评估框架：何时有用，何时无用
- 金融机构的量子就绪路线图
03Qiskit 实验室与量子编程待确认（自有内容 63.3 % 的一部分）
- Qiskit：电路的构建、转译与运行
- 用于量子机器学习的 PennyLane
- 模拟器与云端硬件访问：IBM Quantum 与 Amazon Braket
- 可复现的 Jupyter 环境与版本控制
- 在真实硬件上的基准比较练习
- 面向验证人员的结果记录
04后量子密码与量子安全迁移待确认（自有内容 63.3 % 的一部分）
- Shor 算法为何威胁 RSA 与椭圆曲线密码
- NIST 标准：FIPS 203（ML-KEM）、FIPS 204（ML-DSA）与 FIPS 205（SLH-DSA）
- harvest now, decrypt later 威胁
- CNSA 2.0 时间表与各国央行的参考做法
- 密码资产盘点与系统优先级排序
- 量子安全迁移计划及其治理
05语言模型在金融中的应用待确认（自有内容 63.3 % 的一部分）
- 大语言模型架构与基础模型
- 面向金融任务的 LoRA 与 QLoRA 微调
- 在金融文档上的检索增强生成（RAG）
- 面向银行业的提示工程：授信备忘录、研究报告与合规
- 大语言模型的评估与基准比较
- 用于文档处理的多模态人工智能
- 大语言模型特有的风险：幻觉、非确定性、第三方与集中度
06模型治理、验证与人工智能（共同模块）36.7 %
- 模型风险的概念框架与模型生命周期：SR 11-7 与 PRA SS1/23
- 开发、文档编制与实施；变更控制
- 独立验证、回测与持续监控
- 治理、角色、政策与第三方模型
- 已实现的模型风险：量化与案例
- 人工智能与机器学习风险分类：漂移、偏差、数据泄漏、可复现性
- 可解释性：SHAP、LIME、反事实与拒绝原因代码
- 人工智能监管：《欧盟人工智能法案》、NIST AI RMF、ISO/IEC 42001 及拉丁美洲的参照
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08 — 两个产品备考课程 · 认证考试
备考课程
备考课程
课程提供机构 Quantum Computing Labs
备考课程由集团旗下专注于量子计算与人工智能的机构 Quantum Computing Labs 设计并讲授。课程尚在设计中：其日程、形式和价格将在本院批准后公布。课程将覆盖认证考试的全部大纲——六个知识领域——并包含依据与考试相同配比编制的模拟考试以及量子模拟实验室。课程与考试是两项独立的产品，各有其费用：完成课程者获得课程结业证明；Quantum Financial Professional (QFP™) 资格仅能通过 RiskMathics Certificate Institute 的考试取得。
Quantum Financial Professional Program（名称待确认）
待确认该形式覆盖考试的全部大纲：六个知识领域，配有量子模拟实验室、语言模型沙盒和模拟考试。蓝图设想为期八周的强化课程，采用在线直播与点播相结合的方式，提供 IBM Quantum 与 Amazon Braket 的访问权限、包含 Qiskit 与 PennyLane 的 Jupyter 笔记本，以及基于开源模型的语言模型沙盒，用于检索增强与微调练习。时长、日程和价格待确认。
- 覆盖六个知识领域，并标明各领域在考试中的权重
- 依据考试配比及布鲁姆分类法第 1、2、3 层级编制的模拟考试
- 基于金融数据的量子模拟实验室与语言模型沙盒
- 按知识领域的反馈，用以规划考前数周的学习
课程设计中。考试首次开考尚无日期；课程日程将先行公布，并留出足以覆盖全部大纲的时间。
认证考试
认证考试
考试由 RiskMathics Certificate Institute 以独立第三方身份编制、审核并实施。考生可选择参加或不参加备考课程。首次开考待确认。本院的主蓝图将其定义为短期证书：两套试卷，每套 60 道试题，适用本院统一的心理测量规程（每道试题的难度与区分度、按考生的曝光控制，以及以修正 Angoff 法确定的及格分数）；蓝图另增加跨语言的项目功能差异分析。ISO/IEC 17024 认可是蓝图的目标，并未作为已取得的资质呈现。
未通过考试的情形
认证理事会正在制定未通过与重考政策：每个周期允许的考试次数、两次之间的最短间隔，以及重新参加考试的费用。政策获批后即在本页公布；在此之前，可致函 growth@riskmathics.com 索取该数据。 考试治理 →
试题依据布鲁姆分类法第 1、2、3 层级编制：记忆、理解与应用。每套试卷按知识领域和层级遵循固定配比，使两名考生面对同等的要求。模型治理与人工智能共同模块要求其试题中至少 30 % 属于第 3 层级：机器学习验证案例、SHAP 输出的解读，以及依据《欧盟人工智能法案》进行的风险分类。 布鲁姆分类法 →
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09 — 模拟考试模拟考试
模拟考试复现考试的配比：按知识领域和布鲁姆层级的相同分布、相同题量和相同的试题类型。它不是复习，而是在真实条件下的演练。
模拟试题取自本院题库，采用布鲁姆分类法第 1、2、3 层级编制，并在与正式考试相同的曝光控制下实施。成绩按知识领域报告：备考者由此得知问题出在量子算法、后量子密码还是模型验证，以及应把剩余数周的时间集中在何处。
- 形式与题量与一套正式试卷完全相同：60 道试题
- 按知识领域和布鲁姆层级的反馈
- 包含在备考课程中；未修读课程而直接应考者的可用性待确认
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10 — 路径学习路径
- 第一阶段
量子基础待确认
量子比特、量子门与电路；相对经典计算发生了什么变化；供应商与硬件路线图；在 Qiskit 中构建首批电路。
- 第二阶段
算法与实验室待确认
振幅估计、量子蒙特卡洛，以及运用 QUBO、VQE 与 QAOA 的投资组合优化；在模拟器和云端硬件上的练习；量子优势评估框架。
- 第三阶段
后量子密码与语言模型待确认
FIPS 203、204 和 205 标准，密码资产盘点与迁移计划；在金融文档上以检索增强方式部署语言模型并进行微调。
- 第四阶段
模型治理、验证与人工智能待确认
SR 11-7 与 PRA SS1/23、机器学习模型验证、可解释性、《欧盟人工智能法案》与 NIST AI RMF：本认证所属的共同模块。
- 第五阶段
模拟考试与认证考试待确认
依据考试配比进行演练、获得按知识领域的反馈，并参加 RiskMathics Certificate Institute 首次开考的认证考试。
投入
11课程与考试，分别计价
费用以美元计价，另加账单所在国家应缴的税款。课程与考试分别签约；任一金额均不包含另一项。
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12 — 常见问题常见问题
何时可以参加考试？
首次开考的日期待确认。认证处于开发阶段期间不开放报名；希望收到日程、招考公告及课程开放通知者，可致函 growth@riskmathics.com 索取信息。考试可在修读或未修读备考课程的情况下参加。
本认证是否具有监管认可？
没有。Quantum Financial Professional (QFP™) 认证的是知识与能力；它未获得任何监管机构的背书。本院在 CONSAR 与 CNSF 面前获得的认可，对应的是衍生品与结构性工具的现行认证，本认证不继承该认可。
与 Machine Learner Certification™ 有何区别？
两者是互补的认证。Machine Learner Certification™ 从机器学习的数学基础一直延伸到生产环境中的人工智能系统，共十四个模块、三个层级，并明确排除量子计算。Quantum Financial Professional (QFP™) 容纳量子计算在金融中的应用、Qiskit 实验室、后量子密码与语言模型的应用，并且是模型治理、验证与人工智能共同模块的归属方。
是否需要量子物理或编程基础？
报考资格要求待确认。知识体系不要求物理学研究生学位：内容从基础出发，直至 Qiskit 实验室；蓝图将其基础层级面向具有零至三年经验的分析师与数据专业人员。具备 Python、线性代数与概率的基础知识有所助益；备考课程会加以复习。
与蓝图中出现的 CAIQF 是什么关系？
Quantum Computing Labs 的蓝图使用了工作代号 CAIQF，即 Certified AI & Quantum Finance Professional，设三个层级，从机器学习基础延伸至战略领导力。本院将其重新定位为短期证书，取消第二、第三层级，并定名为 Quantum Financial Professional (QFP™)；深入的机器学习内容在 Machine Learner Certification™ 中考核。本页的知识领域与主题源自该蓝图及本院的主蓝图。
是否要求继续教育？
蓝图为本认证提出了整个认证组合中最短的继续教育周期：18 个月，设有必修学分，且每个周期含一个必修的更新模块，因为蓝图估计人工智能与量子计算知识的半衰期为 12 至 18 个月。最终的学分、费用与日程待确认，并随招考公告一并公布。