来论|金管局冀提升普及金融服务

踏入资讯发达的年代，要获得资金创业、做生意或银行服务，单单以「红簿仔」或详尽的财务报表，花费时间之馀亦不合时宜，近年不少银行已将服务数码化、智能化，普及金融成为大趋势，而本港金融管理局（金管局）亦看准需要，重视发展普及金融，应付市民日常生活或正当生意营运的资金往来的基本需要。

金管局去年发表「金融科技2025」，鼓励金融业界于二○二五年前全面应用金融科技，并提供合理、高效的金融服务，为推动经济发展和新兴产业，带来契机。
全新评估技术  加快中小企借贷

不少港人希望以小资本创业，而本港亦有九成八商业机构属于中小微企，并雇用约四成五私营机构员工。微中小企要站稳阵脚及突围便要看准商机，争分夺秒在市场分一杯羹。近日市民急于采购检测棒等，若要及早在市场发行新产品，或需向银行融资，惟「小本生意」往往缺乏详尽的财务资料及信贷能力证明，接受信贷评估需时较长，评估过后，可能已经失去最佳时机。

应科院最近研发了一项崭新的信贷评估技术，为金融机构的中小微企借贷业务取得突破。此技术利用确保私隐的「联盟式学习」（Federated Learning），在分布的设备内训练人工智能模型，运用大数据分析，再以经加密参数形式输出，提供金融机构「替代信贷评估」（Alternative Credit Scoring）作参考。有关数据夥伴及金融机构可以把各自的加密参数结合，建立一个共有的信贷评估模型。

数据分析过程中，双方合作方不会接触到任何消费者的个人资料，亦不能辨识商户身分，只在当商户申请融资并授权下，指定的金融机构才可获取其相关的参数，进行信贷评估，可避免把数据直接传往中央数据库。

这方面更全面地为中小微企进行信贷评估，协助企业加快融资速度。应科院早前与本地的一家银行、一家虚拟银行、一个著名的网上食评引擎，以及物流货运格价平台，深入研究采用方案，合作的银行在审核中小微企借贷申请时，可在获申请融资的商户授权后，运用营业参考指数，推算其在行业中的竞争力及信贷情况，作出参考。

本港私隐专员公署及英国权威学术研究组织皇家学会，亦分别提倡采用联盟式学习保障私隐，当中私隐署在去年发布的《开发及使用人工智能道德标准指引》提及机构采用联盟式学习方式训练人工智能模型，可避免不必要地共享不同来源的训练数据。
加强与内地创科合作

金融科技应用广泛，「替代数据」和「联盟式学习」当中的潜力无限，亦可应用于不同范畴，例如为保险公司利用投保人授权的日常做运动的纪录、定期量度的心率和血压等数据，得出替代数据，更全面分析其健康状态和风险，对于配合政府推动全民医保有一定帮助，而投资者和企业，也可以利用替代数据，评估企业的「环境、社会和管治（ESG）」状况，推动企业可持续发展，变得更「绿化」。

在内地，中央人民政府亦致力推动普及金融，以及采用金融科技推动数码金融，广东及青岛均分别利用替代信贷评估，协助中小企融资。根据内地传媒数字显示，以广东省为例，截至二○二一年底，其采用替代信贷评估的「中小融」平台正式启用后，有四百八十九家金融机构进驻，发布了一千三百六十八款金融产品；平台推出一年后，已处理四点七万宗中小企融资个案，融资金额达七百亿元人民币。

然而，现时香港必须把握十四五规划的机遇，深化与内地的创科合作关系，香港正掌握尖端的金融科技，而两地在推动普及金融、碳中和等目标一致，香港应积极把有关科技解决方案带进内地，加以推广应用，达至双赢。
李惠光工程师，JP
应科院研「联盟式学习」技术助小企融资保私隐
香港专业及资深行政人员协会副会长、
香港应用科技研究院董事局主席