来论|金管局冀提升普及金融服务

2022-04-13 00:00

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
 

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