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。
