應科院「聯盟式學習」科技 擊退中小企融資痛點

政府一直積極推動金融科技，例如鼓勵更多金融科技服務及產品進行概念驗證測試、推出創新的金融科技基建設施等。應科院積極配合政府政策，研發出多項金融科技，並且已落地應用。主要項目包括與國際清算銀行和香港金融管理局合作，建立安全、靈活且保護私隱的中央銀行數字貨幣（CBDC）概念驗證系統。

數據轉化為洞見

同時構建私有、可控及基於分布式計算的沙盒環境，為智能合約的性能和安全性提供全面評估，以及研發保護數據私隱的聯盟式機器學習模型，有助銀行探索新的替代信貸模式，以及中小企獲得融資。應科院研發的「聯盟式學習」（federated learning）的特點，在於毋須把數據傳送至中央數據庫，有效保障客戶私隱。

應科院行政總裁葉成輝博士說：「『聯盟式學習』是一種機器學習方法，把每個電腦設備或服務器的數據，在分散的終端設備或服務器之間作運算。」「聯盟式學習」可以把不同機構提供的原始數據轉化為洞見，再整合為信貸評分。而通過綜合不同企業的機器學習模型，有助增強整體準確度。除了做到保護私隱、精簡貸款流程、加快審批速度外，它的好處還包括提供更全面數據讓銀行參考，令「磚頭」（資產）、信用狀（LC）不再是唯一的借貸依據。有了這種金融科技，可有效降低信貸成本、提升信貸風險管理，讓銀行進一步擴大融資服務對象。同時，中小微企更容易和便捷地獲得融資，有較寛鬆的現金流去營運和擴充業務，尤其近年中港關係更加緊密，不少中小微企均對開拓大灣區市場感到興趣。

提升客戶體驗

過去數年，應科院做了不少基礎工作，例如與金管局聯合發表白皮書，提供金融科技解決方案框架。葉成輝博士說：「我們樂見愈來愈多企業都擁抱金融科技，加入『聯盟式學習』行列，期望與更多不同行業、不同範疇的企業成為數據夥伴，令信貸評估更為精準，發揮『聯盟式學習』的最大功效。」展望未來，「聯盟式學習」科技可以在不同行業應用，例如保險業。在保護私隱的情況下，以人工智能（AI）分析不同數據，例如社交媒體、醫療紀錄等，制定更符合客戶需求的個性化保單，不單可以提升效率，降低成本，還可以提升客戶體驗。

葉成輝博士說：「應科院作為全港最具規模的科研機構之一， 積極推動政、產、學、研合作，鼓勵產業應用科技轉型升級。繼往開來，我們將會研發更多滿足社會所需、利商惠民的創新科技，助力香港邁向智慧城市。」

早前FreightAmigo及渣打銀行（香港）合作推出創新金融方案，正採用了由應科院開發的「聯盟式學習」技術，讓中小企業更容易找到合適的金融產品及方案，同時有效簡化中小企業融資及信貸的申請及審批流程。

配對金融解決方案

憑藉應科院開發的「聯盟式學習」技術，渣打香港與FreightAmigo得以建立一個共有的機器學習模型，分析FreightAmigo所提供的客戶數據，辨識企業的營運模式。從而協助企業更方便地獲取由渣打香港所提供的合適金融產品及服務，藉此針對中小企業資料過剩的問題，更快速地將他們配對最合適的金融解決方案。渣打香港區中小企業銀行主管董美怡說：「我們成功透過應科院的「聯盟式學習」技術，與FreightAmigo完成『聯盟式學習』平台的測試，透過雙方的點對點連接去訓練人工智能模型，推算並找出潛在對本行有融資需求的客戶。

「這將會大大簡化融資評估及審核流程，亦能免卻中小企業花費大量資源搜尋及申請合適金融產品的時間和煩惱，讓我們更好支援中小企業客戶的需要。」

FreightAmigo聯合首席執行官兼創辦人謝凱澄說：「作為推動貿易科技（TradeTech）生態系統發展的先驅及一站式國際供應鏈金融平台，我們視『讓貿易更簡單』為核心使命，這亦推動了我們運用『聯盟式學習』及物流科技（FreighTech）人工智能的頂尖技術革新貿易行業，藉此簡化供應鏈運作及貿易融資。」謝凱澄希望透過與渣打香港等重要夥伴合作，藉此輸出有用的行業參數，同時確保客戶的數據私隱及安全性得到保障。「我們將持續探索更多合作模式，以簡化貿易融資的流程，更精準地為中小企業提供合適的金融產品和服務，完善整體客戶體驗，並一同革新及重新定義物流體驗。」謝凱澄說。

何謂「聯盟式學習」？

「聯盟式學習」或稱「聯邦學習」，是一種機器學習技術，人們可以在多個擁有本地數據樣本的分散式邊緣裝置或伺服器上訓練演算法。傳統的集中式機器學習技術，是將所有的本地數據樣本，上傳到一個伺服器上，然後進行訓練；「聯盟式學習」確保樣本一直存在於本身的位置。「聯盟式學習」能夠讓參與者在不共享資料的情況下，建立一個共同的、強大的機器學習模型，從而解決資料隱私、資料安全、資料存取權限等問題。
在這種科技協助下，兩間或以上的機構，或者同一機構下的不同業務單位，可以在平台上整合數據，而數據本身從未離開原本位置，讓私隱得到保障。