誠哥在2019年底能在3 星期極速完成派錢,受到各界讚美。後來解畫,之所以能夠如此之快,全因和Google合作採用了Google Cloud Vision AI 技術。當中的OCR(Optical Character Reader) 光學字符識別技術,自動偵測、摘錄及分析圖像檔案中的相關資料,形象化地比喻一句:「就好比電影中的超級機械人」,有腦地分析圖片資料。這當然是誇張了,但現實職場中Artificial Intelligence(下稱AI)已漸漸發揮功用,小編請兩位行內IT小薯來說說AI在香港的真實發展情況,他們異口同聲笑說:慢就一定慢過人,但就急起直追中!
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Ryan:現在專門提供AI技術解決方案的公司擔任AI Specialist,入行2年,電腦本科畢業後就直接入行。
Paul:現職保險公司IT部門經理,前後在銀行等金融機構工作超過10多年,3年前開始專注AI Programming,負責開拓Machine Learning相關計劃。
乍聽AI,腦海中會出現甚麼?推翻人類社會的機械人、Iron Man創造的那個人工智慧電腦「賈維斯」(J.A.R.V.I.S.)、打敗棋王的Google AlphaGo⋯⋯這些統統都沒有,也沒有那麼神奇和萬能呀!放諸在現實職場中,AI大多呈現為不同技術,簡單如chatbot、人面辨識;複雜如大數據、雲端技術網、網絡錢包區塊鏈(Blockchain)。Ryan解釋:「其實AI一啲都唔高深,我哋生活中有好多行業都應用緊相關技術。例如零售行業,有啲鋪頭背後可能係智能店舖,佢地將CCTV嘅影片即時上傳到雲端系統。再由電腦視覺(Computer Vision)等AI技術識別,並進一步分析人流分布、顧客類型、消費行為等資料,進一步幫助商戶掌握鋪頭嘅KPI(關鍵績效指標)、Engagement(店員與客人的互動)等等,改善營銷策略,提高生意額。」
Ryan工作的公司正是提供這類AI技術方案的初創企業,他戲稱入行經過是「盲佬搵老婆」,一味靠自己摸索。笑說:「我大學本科係IT,學嘅都係寫Code,對AI嘅認識真係好少。好記得2016年中大電子工程學系開咗全香港第一個deep learning(DL,深度學習)嘅選修課程,我先知呢樣嘢原來係AI重要範疇,之後都無留意喇。之後到2017做畢業報告嗰時,就諗咗個同食物安全有關嘅APP,當中涉及Machine Learning(ML,機器學習),愈做愈感興趣,搵工都向呢方面埋手。」他表示香港的AI發展緩慢,只是在這兩年才受到重視,相關的科研公司陸續創立,對人才求賢若渴。
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Paul的工作經驗較多,一直在金融行業打滾,本地大銀行、國際投資機構、保險公司擔任IT職位。他在4年前開始專注AI範疇的工作,笑說:「香港無咩好大嘅AI研發公司,多數係Startup,勁嘅一定係美國和中國。但IT界都要與時並進㗎!所以喺香港,好多AI相關工種其實係傳統IT工作上面擴展,變咗職位名稱未可以清楚反映實際工作。好似我都係做System analyst,但就一直做緊啲Machine Learning嘅野。哈哈!大部分金融機構都有發展緊,例如銀行嘅Chatbot,每講中一個關鍵字,系統自動回覆;又例如保險公司近年來一直想做到嘅自動理賠。」透過AI技術,普通市民可以直接將理賠所需文件傳送至手機程式或網頁,系統可以識別文件類別及真偽,然後能在某個短暫的時間內自動作出賠償,從而改善客戶體驗,減低營運成本。他進一步表示,坊間不少保險公司都已開始研發,搶先推出市面。
「我哋多數會向Amazon Web Services(AWS)或者Google cloud買佢地嘅Services,再自己訓練。輸入唔同文件入去虛擬電腦,訓練個模型出嚟,咁佢就自己識得分析咩係醫生紙,咩係航班延誤嘅單⋯⋯ 」總括而言,AI是一個很大的範疇,ML是其中的範疇,而DL又是ML之中的範疇。可以理解AI為電腦程式模擬人類的行為動作; 而ML和DL即是在電腦程式模擬人類行為之前的一步:讓電腦透過大量的數據和演算法來進行學習的一個機制,學識判斷或預測現實世界裡的事物,以及執行任務。*(詳看下圖)
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兩人對於行業前景都非常樂觀,哪怕疲情仍未明朗,各行各業都傳來壞消息。Ryan認為:「因為AI喺香港先啱啱起步,需要嘅人才只會多不會少,各大院校都都係呢幾年先開如培養人才。」
Paul更加感嘆:「好似我部門,預算根本唔係問題,咁你知咩環境啦?雖然同新加坡、台灣等地比較,香港係慢咗幾拍,但重點係成個AI產業喺全球都未發展成熟,有心就唔怕遲。睇返金融行業,對於識AI嘅IT新人,100%歡迎,仲好渴求啊!」根據金管局2019年第3季本地銀行業調查,163間零售銀行中,接近9成已經採用或計劃在不同方面應用AI,並預期未來5年投放在該領域的投資將會增加7成。無論是即將畢業的新生,還是IT行內的普通打工仔,都不妨考慮向AI方面發展。
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