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商學院一向積極參與業界活動，包括分享學術研究。在去年十月假香港會議及展覽中心舉行的香港金融科技周上，學院同儕與來自金融服務業的資深管理層及商界，就金融科技的未來進行互動討論。
智能數據交易
在金融科技周上，科大分別探討了三個金融科技議題。首先，學院資訊、商業統計及營運學系敎授蘇家培，以「高頻率融資及風險管理的智能數據應用」，作為第一節的題目。
座談會以蘇教授簡介何謂高頻股票交易揭開序幕。「透過高速運算，當電腦發現市場有獲利的跡象或機會，便可使用指定的算法或程式去進行買賣。」當中過程究竟有多迅速，取決於網速及處理運算的速度、電腦之間的距離，以及進行交易的地點等因素。
不過，蘇教授亦指出，高頻率買賣可以是一把「雙刃劍」──它可促進流動性並降低市場波動，但亦有機會增加市場的波幅。基於這原因，透過科技去捕捉不同股票的動向及箇中的關聯，變得尤其重要。他表示：「透過量化這些聯動關係，有助我們將風險量化。」
人與電腦間的比拼
緊接蘇教授的講者，是來自學院會計學系的黃昊教授，他的題目是「人類判斷的價值」。
黄教授在會上就自己當年在投資銀行工作期間，利用電腦及程式算法將投資程序自動化的做法，提供了詳盡的解說。他指出，投資程序自動化的背後牽涉到來自不同渠道的數據整合、分析，然後給予不同股票不同的比重，再管理組合的風險。
就比較股票分析員及電腦表現的學術研究前，他先有以下的定調：「我們發現，即使在今天，在（投資）過程中我們依然需要在某程度上、依賴人的判斷。我們發現，不管使用那種算法或程式，與電腦相比，在某些工作上，人的表現始終較佔優。舉例，由人所作的收益預測，平均而言較電腦所做的更準確。」
他指出，這優勢來自人有能力接收定性(qualitative)、而非數量(quantitative)上資料。
大銀行與大數據
座談會最後一位講者，是匯豐銀行環球創新及策略投資主管湯復基博士。他負責銀行對初創企業的投資，並集中研究金融科技對市場越趨重要的影響。
「今天，銀行漸成為了高科技公司。」他說：「匯豐支持不同的新科技發展，例如區塊鏈（blockchain）、量子計算(quantum computing)及物聯網(IoT)。」
他補充道，銀行擁有大量來自個人及機構的數據，而如何有效運用這些數據，變得越來越重要。「大數據及人工智能需同步向前；大數據例如可用在打擊洗黑錢、瞭解客戶、評估客戶的信貸評級，以及預測那種金融產品適合那類客戶。」
重視人的能力
三位講者在個別演說環節後，參加了討論環節，檢視大數據、智能數據及人類判斷的價值。負責主持討論環節的是財務學系兼任教授陳家強，他提出了一個問題──是否能將定性數據輸入電腦，讓電腦透過深入學習(deep learning)作出演繹？
黃教授認為，這問題並不簡單。「由於定性數據來自人，因此傾向凌亂、欠缺組織或結構，需先整理後才能使用。」
蘇教授同意，數據的質素較數量重要。他解釋這是因為珍貴有用的資訊，有機會來自對話、面部表情，或影像等。「即使是今天，我們依然沒法量化所有事，或許在數年後，人工智能有能力在這領域擔當重要角色。」
至於傳統銀行的運作，湯復基博士指出，觀乎近年的科技發展，銀行有更大機會配合金融界的發展趨勢，而非改變業界。
他表示，當評估初創企業時，不能只從一份商業計劃書入手，因為計劃書有機會因應環境變化而需不斷修正。這彰顯人類在這關鍵時刻所能發揮的重要性。
「最終，我們重視的是團隊──人。」湯博士說。
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