月份：2022年7月

DSE上周三放榜，一如所料今届多数「超级状元」均矢志读医，但随着香港社会数码转型，数码科技人才近年非常吃香。对萃萃学子来说，投身数码科技亦相当有前途，但教育方面一直未能培育足够人才，满足各行各业需求，因此近日有私营企业尝试自行找出路。

Google香港一项研究显示，至2025年人和机器协作将创造9700个新工作单位；但目前64%大企业及51%中小企面对数码人才招聘困难。为此，推出一个Google Career Certificates智慧数码人才计划，提供一系列热门数码技能培训课程，涵盖数据分析、数码营销和电子商贸、IT支援、IT自动化、项目管理和用户体验设计，希望能打破传统招聘模式，透过计划培育来自不同背景的人才。更有意义的是计划将透过与香港青年协会合作，支援1000位有需要的16至35岁本地青年免费修读，既帮助青年提高就业能力，又能满足市场需求，缔造双赢。

当然要推动行业长远健康发展，单靠私营企业努力并不足够。政府于2020年推出「抗疫基金金融科技人才计划」，拨款1.2亿港元，资助合资格企业开设新职位，每间企业限一名额，提供最长12个月、每月1万港元的薪金资助，也是值得鼓励的措施。记得上一轮计划创造超过700个职位，获聘员工不少为年轻人，很高兴政府上周一再度推出这个计划，以支援更多有需要的企业，并为有志投身金融科技行业的人士提供就业机会。实在很希望未来能见到有DSE「超级状元」的志向是投身数码科技。

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暑假旺季将至，大小商户趁疫情稳定举办促销活动，久违了的商场表演复活，大型展览也蓄势待发。每年一度的重头戏香港书展周三（20日）开锣，与紧随其后的香港动漫电玩节及香港电脑通讯节，以往都吸引大批市民入场消费。

今次是政府连派两年消费券以来首个书展，很想知道电子支付随着派消费券而普及后，场内会有多少商户和消费者选用电子支付、跟往年比较有何变化等。若主办方能有系统地做调查，并开放数据供往后其他展览商参考，如在8月7日发放第二期消费券后举办的美食博览、家电．家品．博览、香港电脑通讯节等，让参展商及早部署是否引入电子支付，迎接消费券庞大商机，未尝不是一件有意思的事。

顺便提提大家领取第二期消费券的「转会」窗口，到周六（23日）便关闭。政府早前公布截至7月8日，暂时只有18万个转会申请，比起逾600万人的已登记人数，实在不算多。可能一些用户仍然心大心细，观望各电子支付平台最后冲刺会拿出什么撒手锏，难怪新加入的PayMe，除了登记即赏25元折扣券、推荐朋友转会赏15元和Tesla大抽奖，也不断丰富奖赏。

近日伙拍美心集团、麦当劳、日本城等推出购物满指定金额即减优惠；又与新地23个商场和MegaBox联手推出电子折扣券和优惠券；并预告万宁、惠康和同系超市、食肆也会加入；连串商户优惠攻势就连Zoff眼镜、Price网购、GOPOP Station、Klook和Trip.com等也有参加。

还在比较哪个平台优惠最多，才决定转会的话，记得在死线前辧妥手续！

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记得数月前曾在这里提及，中国央行今年初推出了数码人民币（e-CNY）的官方手机App。同时，两大电子支付巨头支付宝和微信支付，也开始把e-CNY整合到各自的平台中，在不同场景和用户中进行测试，把e-CNY逐渐融入日常生活中。

事隔几个月，原来已有了重大进展，中国主要网购平台之一的京东，在今年的「618」网上购物节后，披露期间用户在京东平台使用e-CNY消费金额高达4亿元人民币，按年增长逾18倍，超过了2020年12月在京东试点至2022年5月以来的交易总和。另外，在商业层面的应用也有突破，上海银行7月初在上海数据交易所交易系统中，与一家数据科技公司成交首笔用e-CNY支付的数据产品交易。

e-CNY与港人接触较多，这与由电脑加密程式挖掘的虚拟货币不同，它是由人民银行发行的法定货币，价值与现金相同。 e-CNY按照依法合规、安全便携、开放包容等原则设计，主要特点是兼具帐户和价值特征，拥有低成本、支付即结算、不计付利息、匿名性、安全性和可编程性，在丰富现金形态外，也有助提升零售支付的公平、效率和安全，内地央行更着力探索其在助力普惠金融和改善跨境支付的功能。

e-CNY与我们用开的传统电子支付交易，背后运作亦是大不同，其支付即结算特征，让支付双方即时过帐，毋须像传统电子支付般经银行间的清算中心结算，少了一个中介人不但可提升效率，也可省回结算行的费用，尤其是跨境汇款多重结算的叠加成本，在商业层面应用时，可大大提升竞争力

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早前提过香港IT界缺人，老实讲是一个大难题，培育人才不能一蹴而就，企业要解燃眉之急，除了借助云服务和IT方案服务商，未来可考虑找AI帮手，做一些刻板重复的工作，让开发人员可专注于功能改进及用户体验等任务。

继微软旗下GitHub正式推出人工智能编码辅助工具Copilot，Amazon也推出其CodeWhisperer服务，同样可藉由人工智能方式协助开发者编写程式内容。两者皆标榜透过大量程式编码与自然语言进行训练，可让程式依照工程人员撰写的程式编码，自动提出整行或是完整程式编码内容撰写建议，借此加快整体编码作业效率。

打个譬喻，就像平时用Gmail撰写电邮，系统会根据前文后理，自动建议下一句，让用户选择是否采用；而为了解决AI编码可能遇到的版权问题，CodeWhisperer标榜所有编码内容都会以原生模式产生，并提供安全扫描和追踪器，可以透过人工智能技术检视任何潜在的安全问题。

比起编写数千行复杂的代码与语法，这些低程式编码（低代码/Low Code）平台让开发人员可透过拖拉式界面，快速地建造出一个拥有现代化使用者界面、整合兼容性强、数码化和高逻辑性的应用程式。去年Google旗下DeepMind也曾推出可自主撰写程式的AI系统AlphaCode，甚至声称实力可击败近半数工程师。

不过，对于开发人员而言，这项技术不仅能加快程式编写效率，更重要是能释放人力资源，让他们可专注于功能改进及用户体验，提供更具创意的服务，又怎会怕被AI抢去饭碗？

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