月份：七月 2022

DSE上周三放榜，一如所料今屆多數「超級狀元」均矢志讀醫，但隨着香港社會數碼轉型，數碼科技人才近年非常吃香。對萃萃學子來說，投身數碼科技亦相當有前途，但教育方面一直未能培育足夠人才，滿足各行各業需求，因此近日有私營企業嘗試自行找出路。

Google香港一項研究顯示，至2025年人和機器協作將創造9700個新工作單位；但目前64%大企業及51%中小企面對數碼人才招聘困難。為此，推出一個Google Career Certificates智慧數碼人才計劃，提供一系列熱門數碼技能培訓課程，涵蓋數據分析、數碼營銷和電子商貿、IT支援、IT自動化、項目管理和用戶體驗設計，希望能打破傳統招聘模式，透過計劃培育來自不同背景的人才。更有意義的是計劃將透過與香港青年協會合作，支援1000位有需要的16至35歲本地青年免費修讀，既幫助青年提高就業能力，又能滿足市場需求，締造雙贏。

當然要推動行業長遠健康發展，單靠私營企業努力並不足夠。政府於2020年推出「抗疫基金金融科技人才計劃」，撥款1.2億港元，資助合資格企業開設新職位，每間企業限一名額，提供最長12個月、每月1萬港元的薪金資助，也是值得鼓勵的措施。記得上一輪計劃創造超過700個職位，獲聘員工不少為年輕人，很高興政府上周一再度推出這個計劃，以支援更多有需要的企業，並為有志投身金融科技行業的人士提供就業機會。實在很希望未來能見到有DSE「超級狀元」的志向是投身數碼科技。

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暑假旺季將至，大小商戶趁疫情穩定舉辦促銷活動，久違了的商場表演復活，大型展覽也蓄勢待發。每年一度的重頭戲香港書展周三（20日）開鑼，與緊隨其後的香港動漫電玩節及香港電腦通訊節，以往都吸引大批市民入場消費。

今次是政府連派兩年消費券以來首個書展，很想知道電子支付隨著派消費券而普及後，場內會有多少商戶和消費者選用電子支付、跟往年比較有何變化等。若主辦方能有系統地做調查，並開放數據供往後其他展覽商參考，如在8月7日發放第二期消費券後舉辦的美食博覽、家電．家品．博覽、香港電腦通訊節等，讓參展商及早部署是否引入電子支付，迎接消費券龐大商機，未嘗不是一件有意思的事。

順便提提大家領取第二期消費券的「轉會」窗口，到周六（23日）便關閉。政府早前公佈截至7月8日，暫時只有18萬個轉會申請，比起逾600萬人的已登記人數，實在不算多。可能一些用戶仍然心大心細，觀望各電子支付平台最後衝刺會拿出甚麼撒手鐧，難怪新加入的PayMe，除了登記即賞25元折扣券、推薦朋友轉會賞15元和Tesla大抽獎，也不斷豐富獎賞。

近日夥拍美心集團、麥當勞、日本城等推出購物滿指定金額即減優惠；又與新地23個商場和MegaBox聯手推出電子折扣券和優惠券；並預告萬寧、惠康和同系超市、食肆也會加入；連串商戶優惠攻勢就連Zoff眼鏡、Price網購、GOPOP Station、Klook和Trip.com等也有參加。

還在比較哪個平台優惠最多，才決定轉會的話，記得在死線前辧妥手續！

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記得數月前曾在這裏提及，中國央行今年初推出了數碼人民幣（e-CNY）的官方手機App。同時，兩大電子支付巨頭支付寶和微信支付，也開始把e-CNY整合到各自的平台中，在不同場景和用戶中進行測試，把e-CNY逐漸融入日常生活中。

事隔幾個月，原來已有了重大進展，中國主要網購平台之一的京東，在今年的「618」網上購物節後，披露期間用戶在京東平台使用e-CNY消費金額高達4億元人民幣，按年增長逾18倍，超過了2020年12月在京東試點至2022年5月以來的交易總和。另外，在商業層面的應用也有突破，上海銀行7月初在上海數據交易所交易系統中，與一家數據科技公司成交首筆用e-CNY支付的數據產品交易。

e-CNY與港人接觸較多，這與由電腦加密程式挖掘的虛擬貨幣不同，它是由人民銀行發行的法定貨幣，價值與現金相同。e-CNY按照依法合規、安全便攜、開放包容等原則設計，主要特點是兼具帳戶和價值特徵，擁有低成本、支付即結算、不計付利息、匿名性、安全性和可編程性，在豐富現金形態外，也有助提升零售支付的公平、效率和安全，內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與我們用開的傳統電子支付交易，背後運作亦是大不同，其支付即結算特徵，讓支付雙方即時過帳，毋須像傳統電子支付般經銀行間的清算中心結算，少了一個中介人不但可提升效率，也可省回結算行的費用，尤其是跨境匯款多重結算的疊加成本，在商業層面應用時，可大大提升競爭力

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早前提過香港IT界缺人，老實講是一個大難題，培育人才不能一蹴而就，企業要解燃眉之急，除了借助雲服務和IT方案服務商，未來可考慮找AI幫手，做一些刻板重複的工作，讓開發人員可專注於功能改進及用戶體驗等任務。

繼微軟旗下GitHub正式推出人工智能編碼輔助工具Copilot，Amazon也推出其CodeWhisperer服務，同樣可藉由人工智能方式協助開發者編寫程式內容。兩者皆標榜透過大量程式編碼與自然語言進行訓練，可讓程式依照工程人員撰寫的程式編碼，自動提出整行或是完整程式編碼內容撰寫建議，藉此加快整體編碼作業效率。

打個譬喻，就像平時用Gmail撰寫電郵，系統會根據前文後理，自動建議下一句，讓用戶選擇是否採用；而為了解決AI編碼可能遇到的版權問題，CodeWhisperer標榜所有編碼內容都會以原生模式產生，並提供安全掃描和追蹤器，可以透過人工智能技術檢視任何潛在的安全問題。

比起編寫數千行複雜的代碼與語法，這些低程式編碼（低代碼/Low Code）平台讓開發人員可透過拖拉式界面，快速地建造出一個擁有現代化使用者界面、整合兼容性強、數碼化和高邏輯性的應用程式。去年Google旗下DeepMind也曾推出可自主撰寫程式的AI系統AlphaCode，甚至聲稱實力可擊敗近半數工程師。

不過，對於開發人員而言，這項技術不僅能加快程式編寫效率，更重要是能釋放人力資源，讓他們可專注於功能改進及用戶體驗，提供更具創意的服務，又怎會怕被AI搶去飯碗？

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