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商学院一向积极参与业界活动，包括分享学术研究。在去年十月假香港会议及展览中心举行的香港金融科技周上，学院同侪与来自金融服务业的资深管理层及商界，就金融科技的未来进行互动讨论。
智能数据交易
在金融科技周上，科大分别探讨了三个金融科技议题。首先，学院信息、商业统计及营运学系敎授苏家培，以「高频率融资及风险管理的智能数据应用」，作为第一节的题目。
座谈会以苏教授简介何谓高频股票交易揭开序幕。「透过高速运算，当计算机发现市场有获利的迹象或机会，便可使用指定的算法或程序去进行买卖。」当中过程究竟有多迅速，取决于网速及处理运算的速度、计算机之间的距离，以及进行交易的地点等因素。
不过，苏教授亦指出，高频率买卖可以是一把「双刃剑」──它可促进流动性并降低市场波动，但亦有机会增加市场的波幅。基于这原因，透过科技去捕捉不同股票的动向及个中的关联，变得尤其重要。他表示：「透过量化这些联动关系，有助我们将风险量化。」
人与计算机间的比拼
紧接苏教授的讲者，是来自学院会计学系的黄昊教授，他的题目是「人类判断的价值」。
黄教授在会上就自己当年在投资银行工作期间，利用计算机及程序算法将投资程序自动化的做法，提供了详尽的解说。他指出，投资程序自动化的背后牵涉到来自不同渠道的数据整合、分析，然后给予不同股票不同的比重，再管理组合的风险。
就比较股票分析员及计算机表现的学术研究前，他先有以下的定调：「我们发现，即使在今天，在（投资）过程中我们依然需要在某程度上、依赖人的判断。我们发现，不管使用那种算法或程序，与计算机相比，在某些工作上，人的表现始终较占优。举例，由人所作的收益预测，平均而言较计算机所做的更准确。」
他指出，这优势来自人有能力接收定性(qualitative)、而非数量(quantitative)上数据。
大银行与大数据
座谈会最后一位讲者，是汇丰银行环球创新及策略投资主管汤复基博士。他负责银行对初创企业的投资，并集中研究金融科技对市场越趋重要的影响。
「今天，银行渐成为了高科技公司。」他说：「汇丰支持不同的新科技发展，例如区块链（blockchain）、量子计算(quantum computing)及物联网(IoT)。」
他补充道，银行拥有大量来自个人及机构的数据，而如何有效运用这些数据，变得越来越重要。「大数据及人工智能需同步向前；大数据例如可用在打击洗黑钱、了解客户、评估客户的信贷评级，以及预测那种金融产品适合那类客户。」
重视人的能力
三位讲者在个别演说环节后，参加了讨论环节，检视大数据、智能数据及人类判断的价值。负责主持讨论环节的是财务学系兼任教授陈家强，他提出了一个问题──是否能将定性数据输入计算机，让计算机透过深入学习(deep learning)作出演绎？
黄教授认为，这问题并不简单。「由于定性数据来自人，因此倾向凌乱、欠缺组织或结构，需先整理后才能使用。」
苏教授同意，数据的质素较数量重要。他解释这是因为珍贵有用的信息，有机会来自对话、面部表情，或影像等。「即使是今天，我们依然没法量化所有事，或许在数年后，人工智能有能力在这领域担当重要角色。」
至于传统银行的运作，汤复基博士指出，观乎近年的科技发展，银行有更大机会配合金融界的发展趋势，而非改变业界。
他表示，当评估初创企业时，不能只从一份商业计划书入手，因为计划书有机会因应环境变化而需不断修正。这彰显人类在这关键时刻所能发挥的重要性。
「最终，我们重视的是团队──人。」汤博士说。
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