【名家筆陣】電腦學會:健康碼與智能信貸的背後理據

2020年09月23日 07:45
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最近有輿論促請港府在進行全民檢測後,盡快推出「港版健康碼(港康碼)」。到底健康碼是甚麼?
健康碼是一個裝在手機App上的二維碼,在今年2月由杭州率先推出,然後在全國範圍內推廣使用。用戶需先在App申報健康情況,例如14天內是否有外遊、發燒發熱、接觸確診病人等,再加上病毒檢測結果,然後經過系統審核,自動生成一個健康碼,分成「綠碼」、「黃碼」、「紅碼」。持有「綠碼」者,可自由出入各種公共場所;不幸變成「黃碼」者需要隔離七天,而「紅碼」則要隔離14天。凡在內地出入各種公共場所,例如地鐵站、商場、超市、商業大廈等等,都必須要出示健康碼。
如何審核一個人的健康碼呢?除了自己申報的健康資料和病毒檢測結果外,系統還會收集手機上的大數據,包括定位、流動網絡資訊、WIFI連接、支付等數據,然後系統可以計算過去14日,手機用戶甚麼時段到過哪些地方。
當有新確診個案發生時,系統就可以從數據庫中,迅速辨認出誰曾和確診者有密切接觸,例如曾在同一時間在同一個場所聚集,甚至曾在確診者的前面或後面,在超市一同排隊用過支付系統等。此時,當事人手機上的健康碼,就會被轉成「黃碼」或者「紅碼」,須盡快安排隔離,因而能有效阻止潛在的傳播病毒機會。
大數據分析除用於健康碼外,還有很多其他應用。例如手機的地圖App,為何能精確地辨認你的家居和辦公室地址?其實是系統將手機每天出現的位置和經過路線,進行過大數據分析。舉例而言,經常從晚上逗留到早上的位置,很大機會是你的住所;而每周從星期一至五,白天大部分時間逗留的地方,大約就是辦公地點。
在金融科技方面,大數據分析應用更為廣泛。例如傳統的信貸評分,通常是根據申請人的個人資料和信貸紀錄,計算出信貸等級。而使用大數據的智能信貸評分系統,就會在傳統資料上,再參考如線上購物、乘車出行、社交平台、流動電訊商等的數據來作判斷。
傳統分析重視「因果」,而大數據就更重視數據和評分之間的「關係」。例如大數據分析發現,工作時間經常四處跑的貸款申請人,比每天規律地「兩點一線」的出行者,過去的還款表現是比較差的。根據這種關係,以大數據進行信貸評分時,行為數據偏向前一種的申請人可能得分較低。如此,金融機構在審批貸款時,就可考慮更多方面的維度,提高信貸評分的準確性,甚至可以處理之前不能審批的申請,這也就是金融科技可以有助實現「普惠金融」的理想。
大數據的分析雖有眾多優點,但作為一門新興科技,必然會衍生出道德倫理的問題,例如原生和衍生數據產權歸屬、個人私隱保護、算法出錯責任誰屬等有待解決的議題。
陳穎峯
香港電腦學會金融科技專家小組執行委員會委員
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