【商業數據通】應科院夥金融機構、飲食及物流平台 研AI模型助中小企加快融資

科技 20:39 2021/10/18

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施政報告中提及,金管局正構建「商業數據通」,預計明年投入運作。香港應用科技研究院(應科院)將與渣打銀行、平安壹賬通銀行、OpenRice《開飯喇!》,以及物流貨運格價平台FreightAmigo,攜手利用保障私隱技術「聯盟式學習」,在各自的設備內訓練人工智能模型,再以經加密參數形式輸出,供金融機構參考,以協助中小微企進行信貸評估、加快融資速度。

應科院行政總裁葉成輝博士表示,期待與更多機構合作,共同推動開放數據。聯盟式學習技術亦將有效促進其他金融科技的發展,支持政府推動智慧城市。

OpenRice和FreightAmigo會運用其大數據,包括各項餐廳受歡迎程度指標、託運貨件商戶進行交易的情況,及商戶營運狀況等,利用人工智能及聯盟式學習,從替代數據中辨識影響企業信貸風險的元素,藉以訓練模型,從而得出參數,輔助進行信貸評估。

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渣打銀行及PAOB在審批中小微企借貸申請時,可在申請融資商戶之授權下,由數據夥伴利用已建立的模型,運用申請融資商戶的營業參數,推算其在行業中的競爭力及信貸情況,供銀行參考。

金融機構審批貸款時,可以同時參考其信貸評估模型的推算結果,及數據夥伴的評估,作出更可靠的信貸評估。預計應用聯盟式學習的模型,可於12個月內作首階段應用。

聯盟式學習有何好處?
「聯盟式學習」能避免把數據直接傳往中央數據庫,嚴密保障私隱,減低數據安全的風險。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;過程中,合作方不會接觸到任何消費者的個人資料,亦不能辨識到商戶身份。只有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。

本港私隱專員公署月前發佈《開發及使用人工智能道德標準指引》,亦建議機構採用聯盟式學習方式訓練人工智能模型,以避免不必要地共享不同來源的訓練數據。英國權威學術研究組織皇家學會在2019年發表的《Protecting privacy in practice》報告亦指出,聯盟式學習是以保障私隱為目的、用以訓練機器學習模型的新興模式。

編輯:梁巧恩

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