科技園:港數據互換落後內地 推聯邦學習保私隱 助發展金融科技

撰文:歐陽德浩
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政府近年銳意發展金融科技,《香港01》聯同「巨子ICON」於今日(11日)合辦首屆「金融科技前瞻研討會」。科技園公司STP Platform總監霍露明均認為,數據為金融科技的重中之重,惟香港在數據交換的發展緩慢,而國內的數據已實現互換開放。她亦強調,數據交換亦能保護私隱,建議可推行聯邦學習環境,並舉例指應用例子有破產預測。

科技園公司STP Platform總監霍露明指,數據交換亦能保護私隱,建議可推行聯邦學習環境。(羅國輝攝)

香港科技園公司STP Platform總監霍露明指,金融科技最重要的環節並非辦公室,而是數據,「數據價值一定唔係零,係有好高嘅價值。」她認為,香港在數據交換的發展緩慢,而國內的數據已實現互換開放。但她強調,數據交換亦能保護私隱,建議可推行聯邦學習環境。

所謂聯邦學習(Federated Learning),它是一種機器學習技術,具體來說就是在多個去中央化的數據樣本或伺服器上訓練演算法,這方式並不涉及數據互換,有助保障個人私隱。

《香港01》聯同「巨子ICON」於今日(11日)合辦首屆「金融科技前瞻研討會」。(余俊亮攝)

霍露明進一步說明:「(數據)可以用,但唔可以掂。」聯邦學習的好處是能利用系統的數據學習,但數據不能取出。例如銀行可利用聯邦學習做破產預測,除了資產記錄外,部分個人及商務行為,因銀行不能完全擁有用戶相關數據,需與不同銀行合作數據交換,以聯邦學習的方法就可以做到有關預測,但卻能同時保護各平台上的私人數據。