香港賽馬會首席AI數據科學家林靜：AI尚處起步階段 大學可成創新樞紐

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• 香港城市大學商學院哲學博士
• 香港賽馬會首席人工智能數據科學家、香港城市大學計算學院客座教授、香港人工智能和機器人學會理事

「我自小對科學背後的原理充滿好奇，然而我最後發現物質規律最終還是服務人類社會，所以轉而研究經濟及金融。」現於香港賽馬會擔任首席人工智能數據科學家的林靜，自小對物理相當感興趣，促成她在大學主修航天工程，因緣際會兼讀金融及統計學，為前往香港城市大學（城大）研修經濟及金融學哲學博士紮穩根基，配合靈活運用數據科學與人工智能對包含賽馬在內的體育相關服務進行分析，開發切實幫助公司相關從業人員、客戶的新技術，並且回到母校執教，以經驗和學識培育新一代。

提到AI數據科學在提供體育訊息上的應用，林靜指出，賽馬及其他體育博彩被視為近似金融產品的資訊密集型產品，AI正可發揮資訊處理和提升客戶體驗的作用，如通過分析馬匹的過往表現、場地狀況、運動動作等，一方面改善馬匹的培訓成效和動物福利；另一方面也可助客戶根據大量資訊和數據作出更有信心的判斷。「有關數據亦讓我們可深入體察客戶的需要，從而提供更精準的資訊、服務和產品，提升客戶服務的精準度。」

回溯大學初接觸金融學科，林靜憶述，當時升讀二年級可兼修第二學位，為加深對商業社會的瞭解而選擇金融及統計。「影響猶深是閱讀了N. Gregory Mankiw的《經濟學原理》一書，啟發我對人類社會的行為模式產生興趣，也意識到科研的最終目標離不開服務群眾，有感必須持續探索人與經濟及商業發展之間的關係，才可更好地滿足他們的需求。」

這份信念伴隨林靜踏足職場並不斷滋長，轉化為攻讀經濟及金融學哲學博士課程的驅動力。她直言，在城大鑽研學問留下許多深刻經歷，特別難忘是一位本身是資深銀行家的特約教授，每星期都由日本前赴香港執教「商業銀行」學科。「我從他身上學習到兩大優點：其一是守時，儘管他的行程繁忙，卻從未遲到；其二是他樂於分享自身經驗，除出版銀行專業的書籍外，他也因熱愛紅酒而寫了一本書，令我明白分享知識層面不僅限於專業領域。」

針對研究範疇，林靜補充，曾在教授指導下撰寫小型論文，並選取上海與香港的關係為主題。不少人認為這兩個亞洲金融中心存在競爭關係，惟從研究卻得到不同的結論。「分析過去百年的歷史數據後發現，兩地分別作為華東和華南的貿易與金融中心，當一個城市的金融業發展向好時，另一個城市亦隨之繁榮。」她不諱言，由此反映健康的市場生態系統需要多方共同發展，才可促進更多資金流動。

「最重要的一點是不能先入為主。若早已預設結論，然後尋找證據支持，最終只會得出錯誤的研究結果。是次經驗也使我掌握科研與數據分析的正確方法。」她強調，任何研究要取得成功，唯一方法是以客觀方式收集並分析真實數據，才可獲得正確的結論。

深信AI與數據科學是收集、處理資訊和數據，以至分析潛在規律的最佳工具，林靜形容AI為第四次工業革命，雖仍處於早期發展階段，惟應用於賽馬等不同行業，可更快速、更有效地收集、傳輸和分析數據與資訊，同時建立相應的知識體系，瞭解事物背後的深層機制，充分發揮「賦能」（enablement）作用。

此前重返城大擔任計算學院客座教授，林靜指在回饋母校以外，也瞄準香港的獨特優勢之一在於擁有五所Quacquarelli Symonds(QS)世界百強大學，對發展為科技創新中心帶來巨大潛力。「香港的大學可成為創新的起點，再透過與大灣區其他城市合作，將研究轉化為產品或服務，進而回到香港，結合普通法體系、國際化人才和金融中心的地位，將產品推向全球。」

她認為AI數據領域的專才，可細分為進行技術研發的研究型專才，以及作為使用者的應用型專才。「前者需要紮實的數學、物理和電腦科學根基，理解基礎原理才能進行創新；應用型專才最重要是懂得提問，以便清晰地定義商業需求。新一代最大的資本是時間，不妨勇於嘗試，找出真正的興趣作為事業方向，而非盲目追逐熱門趨勢。一旦找到熱情所在，便應耐心地累積經驗和進步，最終成為所在領域的專家。」

（出版日期：2025年9月30日）