來論|金管局冀提升普及金融服務

踏入資訊發達的年代，要獲得資金創業、做生意或銀行服務，單單以「紅簿仔」或詳盡的財務報表，花費時間之餘亦不合時宜，近年不少銀行已將服務數碼化、智能化，普及金融成為大趨勢，而本港金融管理局（金管局）亦看準需要，重視發展普及金融，應付市民日常生活或正當生意營運的資金往來的基本需要。

金管局去年發表「金融科技2025」，鼓勵金融業界於二○二五年前全面應用金融科技，並提供合理、高效的金融服務，為推動經濟發展和新興產業，帶來契機。
全新評估技術  加快中小企借貸

不少港人希望以小資本創業，而本港亦有九成八商業機構屬於中小微企，並僱用約四成五私營機構員工。微中小企要站穩陣腳及突圍便要看準商機，爭分奪秒在市場分一杯羹。近日市民急於採購檢測棒等，若要及早在市場發行新產品，或需向銀行融資，惟「小本生意」往往缺乏詳盡的財務資料及信貸能力證明，接受信貸評估需時較長，評估過後，可能已經失去最佳時機。

應科院最近研發了一項嶄新的信貸評估技術，為金融機構的中小微企借貸業務取得突破。此技術利用確保私隱的「聯盟式學習」（Federated Learning），在分布的設備內訓練人工智能模型，運用大數據分析，再以經加密參數形式輸出，提供金融機構「替代信貸評估」（Alternative Credit Scoring）作參考。有關數據夥伴及金融機構可以把各自的加密參數結合，建立一個共有的信貸評估模型。

數據分析過程中，雙方合作方不會接觸到任何消費者的個人資料，亦不能辨識商戶身分，只在當商戶申請融資並授權下，指定的金融機構才可獲取其相關的參數，進行信貸評估，可避免把數據直接傳往中央數據庫。

這方面更全面地為中小微企進行信貸評估，協助企業加快融資速度。應科院早前與本地的一家銀行、一家虛擬銀行、一個著名的網上食評引擎，以及物流貨運格價平台，深入研究採用方案，合作的銀行在審核中小微企借貸申請時，可在獲申請融資的商戶授權後，運用營業參考指數，推算其在行業中的競爭力及信貸情況，作出參考。

本港私隱專員公署及英國權威學術研究組織皇家學會，亦分別提倡採用聯盟式學習保障私隱，當中私隱署在去年發布的《開發及使用人工智能道德標準指引》提及機構採用聯盟式學習方式訓練人工智能模型，可避免不必要地共享不同來源的訓練數據。
加強與內地創科合作

金融科技應用廣泛，「替代數據」和「聯盟式學習」當中的潛力無限，亦可應用於不同範疇，例如為保險公司利用投保人授權的日常做運動的紀錄、定期量度的心率和血壓等數據，得出替代數據，更全面分析其健康狀態和風險，對於配合政府推動全民醫保有一定幫助，而投資者和企業，也可以利用替代數據，評估企業的「環境、社會和管治（ESG）」狀況，推動企業可持續發展，變得更「綠化」。

在內地，中央人民政府亦致力推動普及金融，以及採用金融科技推動數碼金融，廣東及青島均分別利用替代信貸評估，協助中小企融資。根據內地傳媒數字顯示，以廣東省為例，截至二○二一年底，其採用替代信貸評估的「中小融」平台正式啟用後，有四百八十九家金融機構進駐，發布了一千三百六十八款金融產品；平台推出一年後，已處理四點七萬宗中小企融資個案，融資金額達七百億元人民幣。

然而，現時香港必須把握十四五規劃的機遇，深化與內地的創科合作關係，香港正掌握尖端的金融科技，而兩地在推動普及金融、碳中和等目標一致，香港應積極把有關科技解決方案帶進內地，加以推廣應用，達至雙贏。
李惠光工程師，JP
應科院研「聯盟式學習」技術助小企融資保私隱
香港專業及資深行政人員協會副會長、
香港應用科技研究院董事局主席