Category: AISG_Publications

在2021年，相信每個人對 人工智能（AI）都應該不會感到陌生。它已經融入了我們的日常生活中，由數碼化應用程序、家居、工作空間，以至任何地方。由於AI目的是讓機器模擬人類功能，因此AI系統，以複制人類能力的程度，作為AI類型的標準。 根據機器在多功能性和性能方面與人類的比較，AI的類型，可以歸類為以下幾種： Artificial Narrow Intelligence (ANI) 這種類型的AI，涵蓋了所有AI，甚至包括現今最複雜和最強大的AI。ANI是指只能使用模仿人類能力，自主執行特定任務的AI系統。 Artificial General Intelligence (AGI) 這種類型的AI，是指AI能夠完全像人類一樣學習、感知、理解和運作的能力。這些系統將能夠獨立構建多種能力，並形成跨領域的聯繫，從而大大減少培訓所需的時間。 Artificial Super Intelligence (ASI) 這種類型AI的發展，標誌著AI研究的頂峰。 ASI 除了能夠複製人類的多方面智能之外，它們能夠做得比人類更出色和更多，因為它擁有更大的記憶力，以及更快的數據處理、分析與決策能力。 現在世界處於AI哪一個階段？我們是否會在不久的將來，被AI取代嗎？到目前為止，在大多數情況下，除非你說的是棋藝比賽，我們還處於ANI 或 AGI時代。AI都是為了幫助和協助我們實現更多、更快的目標。 從基本原則來說，AI目標是幫助和協助人類，而不是取代人類或他們的工作。創造AI，也衍生了 21 世紀最吸引的工作──數據科學家 (Data Scientist) 和其他與數據相關的工種，如數據分析師 (Data Analyst)、數據工程師 (Data Engineer) 等…… 這些工種都需要良好的統計 (Statistics)、數學(Mathematics) 和編程 (Programming) 技能。筆者呼籲大家做好準備，共同創造AI的未來。 作者介紹：賴志偉 (Eason Lai) 香港電腦學會企業架構專家小組執行委員會成員，是經驗豐富的首席數字與創新解決方案架構師，在基礎架構、應用程式開發、數據平台和最新雲端技術（PaaS、IaaS、混合雲、大數據/機器學習/人工智能、物聯網）方面擁有 20 多年的經驗，曾任職跨國科技公司、Microsoft 和 IBM等。

根據政府統計處2020年4月公佈的香港金融服務業專題文章，金融服務業佔本地生產總值的比例,由2004年的13%上升至2018年的約20%。在金融服務業中，銀行業一直擔當關鍵的角色。在2018年，銀行業的就業人數及增加價值，分別佔整個金融服務業的40%及66%。 2019年8月，金管局向業界所作的調查，以及2020年8月香港貨幣及金融研究中心《銀行業人工智能的應用》報告提到，香港的銀行在所有主要的職能範圍，均採用了人工智能，包括反洗錢 (AML)、網絡安全、了解您的客戶 (KYC) 、算法交易、財務諮詢服務、信用評分、遙距開戶服務、使用聊天機器人等。同時，銀行認為人工智能的風險，包括數據質量和隱私、模型可靠性和可解釋性、公平及模型驗證等。 雖然暫時沒有明確數據知道新冠肺炎疫情對香港銀行業人工智能應用的影響，但在歐洲，疾情反而加強銀行對人工智能的應用。加速了的數碼化步伐，產生了新的數據處理需求，而銀行面對超低利率和疲軟的收入環境，則需要節省成本。 歐洲的證據表明，在疫情期間，銀行對採用人工智能的興趣，一直在持續，並且可能有所增加。2020年接受調查的銀行中，有一半表示，疫情使人工智能在未來變得更加重要。超過三分之一的受訪者，計劃增加用例數量，例如客戶參與。 許多銀行會尋求通過成本控制策略，來提高盈利能力。對於人工智能，這可能意味著資源的重新分配，從開發新的交易模型轉向用自動化程序取代現有的手動流程，例如抵押貸款評估。 監管的明確性，還可以進一步促進人工智能的採用。中央銀行和監管機構，本身就是人工智能的熱心採用者，他們正在與公司進行對話，以支持安全採用，並了解現有政策框架，如何影響和包含人工智能。一些歐洲國家的監管機構，已經發表了討論文件，概述了監督銀行使用人工智能的一些考慮因素。歐盟委員會今年將提出人工智能監管框架，該框架將解決責任方面的不確定性，並提供防止算法偏見的保障。 疫情可能暫時抑制了銀行對人工智能項目的支出，但削減成本和實現自動化的壓力，比以往任何時候都大。人工智能的使用，可以幫助銀行增加收入、降低成本，並發現新的機會。與此同時，在線和手機銀行的使用，預計將繼續保持較高水平， 一定數目的消費者，預計在疫情危機結束後，會減少到訪分支機構。儘管目前預算有限，但歐洲各地的銀行，似乎可能會繼續建設其人工智能能力。 另一方面，人工智能和雲計算的合併，提供預先訓練好的人工智能服務，為應用程式提供現成的智能，使用戶可以在較短的時間內，有效地應用機器學習算法，以解決常見的用例，例如個性化建議、提高安全性和增加客戶參與度。 雖然預計疫情還可能會持續一段時間，但從長遠來看，這是一個機會，促使銀行業更多採用人工智能，去幫助增強未來的收入來源和運營能力。而銀行業人工智能在疫情之前和期間的應用，也可以對非銀行業有所借鏡或啟示。 撰文：李子圖 香港電腦學會人工智能專家小組執行委員會成員

近月發生了一宗用偽造身份證在手機銀行成功開戶口洗黑錢的新聞，因此，筆者想和大家分享一下應用在遙距開戶，或者簡稱eKYC（認識你的客戶）的金融科技，和其中衍生的風險。 遙距開戶不離3個步驟：真證、真人、人證合一。要檢查證件真偽，就是透過手機拍攝證件，然後上載到銀行系統，利用人工智能判別。因為香港沒有數據庫可查詢身份證資料，所以一般做法，是根據入境處公布的身份證防偽特徵檢查。 遙距開戶 辨識存漏洞 然而，以手機拍攝難以辨別某些防偽特徵，如觸感、紫外光圖案、縮微文字等；同時，要在有限像素的手機照片上，訓練人工智能能準確判斷證件真假，需要用大量的正反測試案例，才能幫助人工智能有效學習。 由於香港目前正通行新舊兩種智能身份證，新證在2018年才發出，未必能找到足夠的正反測試案例，因而會令辨別真假證件的準確度有偏差。上述案件，騙徒將自己的相片換到假身份證上，最後在3間銀行成功開戶，顯示其技術方案抵擋不了換相的假證。 要解決手機開戶辨識真假證件問題，可以有多種方法。其中之一是政府開放數據，在需要應用身份證實名的各種場景，可供查詢身份證資訊。例如內地公安部屬下的全國公民身份證查詢服務中心，就能為政府部門及社會公眾，提供全國公民身份資訊及辨別證件真偽服務。 另一方法是使用電子護照的防偽設計。電子護照是符合國際民用航空組織所訂立的標準，包括載有聚碳酸不碎膠的個人資料數據頁，以及用以儲存容貌圖像和個人資料的非接觸式晶片。個人資訊同時存於護照的數據頁上和晶片中。晶片的數據，以公開金鑰基礎建設（PKI）加密存儲，可以用特定的流動應用程式讀取和驗證，而且因成本高昂而難以偽造；香港特區護照就採用了電子護照標準。 防範措施要同步跟上 此外，亦可利用數碼身份證。香港政府推出的「智方便」，就很接近數碼身份證。但如果用於金融服務級別的身份實名，網上登記的「智方便」可能保安強度未足；而必須親臨自助登記站登記的「智方便+」，就具有更高級別的防偽，會更適合作為銀行開戶的身份證明。然而，目前全港的登記站只有179個，政府須增加數量方便市民登記。 金融科技的商業應用發展一日千里，相對的風險防範和合規措施，亦要同步跟上。這方面需要政府部門與商業機構一同合作，否則在客戶體驗改善的同時，詐騙和犯罪的風險也上升，這絕對不是一個智慧城市發展所樂見的情況。 香港電腦學會金融科技專家小組執行委員會成員 陳頴峯

雖然我們知道襯衫應放在衣櫃，但人工智能（AI）曉得嗎？未必。 我們可藉虛擬的環境，讓AI學習並了解真實的世界。「強化學習」（Reinforcement Learning） 是AI中的一個技術領域，會使用獎罰機制來訓練。當AI做出正確行為便會得到獎勵；反之，做錯將受到懲罰。因此，AI就會避免犯錯，繼而遵循正確的行為，最終達到最大化的預期效益。 現實中，「強化學習」常用作改善決策系統，在許多行業中都有廣泛的應用。典型的例子包括自動駕駛技術、遙控機械人、圍棋博弈、統計學等。 在現階段，「強化學習」進入了新的領域，除了涉及獎罰的機制之外，研究員正加入「常識」（Common Sense）來訓練AI；將「常識」以「眾包文本」（Crowdsourced Text）的形式，注入AI模型中。藉着「眾包文本」，我們希望AI系統懂得普遍的常識。 為了測試AI在家居層面的應用，研究員參照普通住宅製造一個虛擬場景，其中包括廚房、浴室、睡房等。另外，研究員將「人工智能代理人」（AI Agent）放在虛擬單位中，其任務是要將凌亂的物件放回正確的位置。例如水果要存放在雪櫃內、襯衫應放在衣櫃等。 模仿人類思考模式 研究員發現，經過「常識」訓練的AI代理人表現好過沒有經過訓練的，並可用較少的頻率活動，準確性亦更高；主因「常識」訓練能收窄隨機選擇的範圍，從而更快地幫助AI代理人可將凌亂的物件放回正確位置。另外，「常識」訓練能夠讓AI代理人模仿人類思考模式，在未知領域和現有知識之間找到平衡。 戴劍寒 香港電腦學會人工智能專家小組執行委員會成員

市場學上曾經有這樣的一個經典案例──「啤酒與尿片」。雜貨零售店通過數據挖掘，發現逢星期五晚，尿片和啤酒的銷量具有關聯性。後來，發現這種關聯性，源於男士下班後，往往會被要求順路購買尿片回家，而男士又會順便為自己採購啤酒，於是令兩者出現關連性。 儘管這只是一個市場學的舊故事，但其啟發性和影響力，仍常出現於很多數據密集型行業的應用程式設計上。例如，今時今日的屋宇工程系統，為我們提供了大量關於裝置、設備和設施日常運作的數據。收集適當的數據後，進行分析，就可識別出屋宇系統的運作模式，例如耗電、人流、承重、熱舒適度水平和裝備的維修保養等。 要為屋宇工程作出明智決策，必先了解每個工程部分，均非由孤立的系統集合而成，而是一個相互聯繫的生態系統，當中每個部分，都以獨特的方式進行互動。行業專家們會根據每個案例，累積自己的一套經驗；然而，要了解一個更為龐大的生態系統中，每個子部分間極為巨大的互連關係，對於人類而言，即使並非近乎不可能，但必然耗力極巨。 電梯電纜出現異常，就是一個有趣的例子。從行業專家的角度來看，如果電梯電纜突然跳動，顯示問題與電梯本身有關，例如是發動機或制動器故障。但是，如果在同一個地區，所有電梯電纜都同時出現同一事故，就表明可能發生了一個連行業專家都沒有經驗過的問題。透過數據查核，可能會發現問題源於區內電力故障；但這類問題已非屋宇本身可以自行解決，更絕非行業專家能力所及。只有通過數據主導的方法，找出並解釋各種數據之間的關聯性，才能及時發現問題並予以即時處理。 數據主導的方法，不僅適用於屋宇維修保養，更可用於許多其他方面，例如評估節能功效、提升用戶體驗，以及開拓超出行業專家經驗以外的機會。 然而，即使這種方法明顯易於執行，但從不同系統收集的數據，卻很少能完全解讀及應用；意思非指我們在培訓上或行業內，數據科學家的數量不足，而是在現實中，理解和解讀屋宇系統數據的技術，其障礙非常高。關於數據及其彼此間關係的定義，尚未有被廣泛執行的統一標準；而業內所常用的專門術語，亦非廣為數據科學家所熟悉。數據的質量低，加上缺乏解讀特定行業大數據集的有效方法，就成為了兩個普遍存在的問題。 為解決這些問題，應該開發一種通用的語義模式，能表述出屋宇設備系統及其子系統、組件和零件間如何彼此互動。 現時已有一些大學的屋宇工程學系和業內組織，正積極研究此一主題，希望不久之後，我們將能看到類似市場學中，解讀「啤酒和尿片」相互關係的經典案例，在屋宇工程行業的數據解讀中出現。 戴劍寒 香港電腦學會人工智能專家小組執行委員會成員

Forced to adapt quickly, Hong Kong’s banking and financial services industry has hastened its adoption of digital transformation and AI in the name of survival, supported by a rapidly evolving regulatory environment Andy Chun   Covid-19 has changed consumer behaviour forever and Hong Kong’s banking and financial services industry urgently needs to adapt. Digital transformation...

人工智能（AI）科技日漸成熟，對現今企業來說已不再是遙不可及的名詞。不過，不少企業對這種科技能帶來甚麼具體效益，又或怎樣才能充分利用它，仍感到無從入手，而科技供應商在推廣方面也遇到不同挑戰。 香港科技園公司正計劃構建一個 AI 驗證平台（AI Validation Platform），以一個中立的角色，讓企業根據業務，在統一標準下評估各種AI解決方案的表現。企業可從中釐清自己的需求和期望，逐漸了解和掌握這種科技，並發展最佳實踐方法。 以信任為基礎推廣創新科技 根據科技界多年經驗，一項新科技要成功在各行業普及，必須擁有信任（Trustworthiness）、資源（Resources）、規管（Regulations）三大核心條件。而取得企業的信任是一切的基礎，這代表該項新科技是有用和安全，企業既了解其運作原理，也對其表現有信心。 AI 驗證平台就是首先要對信任問題對症下藥。透過考慮AI 解決方案的技術指標及企業的商業及環境參數，平台將根據個別項目而特別設計一系列的矩陣模型（Matrix）及運算方法（Algorithms），再以沙盒（Sandbox）的形式來模擬各種企業場景，並運算出應用 AI 可達至的成效。企業只需把業務需求及樣本數據輸入到平台，就能快速獲得推算的成效報告；即使業務需求有不同程度的調整，只需微調參數的比重便可獲得準確推算。平台將可連繫企業和AI科技公司，一方面為企業更快更準確地揀選合適AI解決方案，優化現時的採購流程，同時讓AI科技公司有機會與企業接軌，將研究技術落地應用。 召集各地企業參與 這個新平台是針對日趨成熟及普及的AI解決方案而設立，希望透過模擬的結果來增加企業應用AI的信心。所以香港科技園公司會召集本港和世界各地的 AI 解決方案以及來自不同行業的企業，盡可能擴充成員陣容和提高使用量以超過關鍵規模（Critical Mass），在此基礎上把平台發展為不同企業評估 AI 效益的信心首選。另一方面，供應商也可透過該平台搜集不同行業應用 AI 的模式，發展更適合客戶的AI 解決方案。 香港科技園公司預期今年底完成 AI 驗證平台的原型，明年初展開運行測試，並將透過香港電腦學會等夥伴機構，招募 AI 科技的研發公司，以及有意引入AI的企業加入平台，合力提升應用 AI 的成效。當有效的驗證平台出現後，料將有助香港AI行業進一步發展，屆時香港對AI人材的需求，亦會與日俱增。 霍露明博士 香港電腦學會人工智能專家小組執行委員會成員、香港科技園公司總監（人工智能、機械人技術平台）

人工智能（AI）的發展，對各行各業影響深遠，然而，經常見到AI專家的文章，都提到不易請到AI專才。有老闆說要在香港請一個數據科學家（Data Scientist），難過登天，就算只是請一個對數據分析有點認識的，薪金也極高。主要原因，在於真正的AI人才，需要非常傑出的技術和溝通能力，才能幫助企業賺錢。 AI人才荒，究竟是香港的教育和培訓出了問題？還是香港根本沒有足夠的AI產業去吸引好的學生入行呢？真是一個先有雞還是先有蛋的問題。 蛋還是要孵好的 要討論這個問題，不容易有好答案。但如果你看一看新加坡和北京的大學本科生，最優秀的一班，都選讀電腦科學（Computer Science）或數據科學（Data Science），與香港的畢業生比較，真有很大分別。 我認為，香港現在的中學電腦科課程與人才需求之間，還有很大的差距。既然AI對各行各業有如此大的影響，我們更需要一套有系統的、本地化的AI學習課程，一定要從小培養學生對AI的興趣，而且教育他們AI的缺陷和影響，特別是AI倫理、社會影響、未來就業等方面。 AI會否毁滅世界？這個問題的答案，取決於我們如何教育下一代。你不能預測，但可以做好準備。 無論你是中學或是大學畢業生，無論你選擇哪一種行業，都要對AI有最基本的認識，以及分辨真偽的能力。特別是AI倫理，因為AI內的算法（Algorithm）和數據（Dataset）全部都是由人去設計和處理的，心腸壞的人往往會令到善良的科技變成害人武器。我們要從小開始教育學生AI對社會各個層面的影響，用同理心和客觀的態度，分析它的好與壞。除了有一套全面的AI課程之外，政府、學界及業界，也應為老師及家長提供訓練及支援。 世上無難事，只怕有心人。我相信香港有能力成為AI人才的集中地！ 邱志南 香港電腦學會人工智能專家小組執行委員會成員

In China, AI is being used to fight the virus on all fronts. With its ability to learn quickly, AI saves humans time in sequencing the genome of Sars-CoV-2, designing lab tests, analysing CAT scans and making new vaccines Artificial intelligence is typically presented in Hollywood movies as a human-hating robot in a doomsday scenario....