步入大數據和人工智能科技年代，資訊爆炸，資本巿場訊息可謂瞬息萬變，就算是金融界精英也難掌握所有重要和相關訊息。曾在投資銀行工作十多年的陳敬倫，與同來自金融界的內地合夥人創辦Farseer公司，利用大數據技術，收集各地媒體、網上論壇、社交媒體、投資銀行研究報告、港交所（00388）上巿公司資料、私募基金報告等，將資訊過濾甚至連正、負面分類，省卻客戶逐項搜尋。 團隊利用新科技服務金融行業，其創新概念在一項大數據應用挑戰賽中贏得「智慧城巿」組冠軍，該比賽由推動發展大數據和人工智能創新發展的社企B4B主辦，今年第二屆，昨日舉行頒獎禮。 30多歲的陳敬倫兩年前離開投行，與內地拍檔投資近百萬元，現時客戶主要為上巿公司企業傳訊部、投資關係部，銀行或金融機構的投資部和風險管理部門等，陳說未來不排除擴展服務至散戶。 獲「健康護理組」冠軍的Sucabot MedTech，結合大數據和自動化機械導航系統的機械臂，在分析病人電腦掃描（CT）等影像數據後，協助醫生找出腫瘤等病灶位置，利用機械臂更準確進行手術；該款醫療儀器正向美國FDA、歐盟和內地申請證認，成功後可推出巿場

圖：奪得第二屆“大數據應用挑戰賽”供應鏈管理組冠軍的SagaDigits。右二為該公司數據分析師劉衍鋒 市場調查員將被人工智能（AI）取代？本港AI公司“SagaDigits”利用AI圖像識別功能，結合大數據，開發一套專門分析消費者的購物動作的解決方案，協助產品供應商分析消費者的習慣及意欲等，為供應商提供市場分析、調查報告等。該公司數據分析師表示，新技術優勢是毋須人手，可全天候運作，效率達八成，已應用於購買奶粉的場景，今年內擴至連鎖藥房。 奪得第二屆“大數據應用挑戰賽”供應鏈管理組冠軍的SagaDigits，該公司數據分析師劉衍鋒表示，新方案利用三個鏡頭，分別針對人臉、肢體動作及商品進行識別、分析等工作。他稱，商品供應商要了解商品銷情，傳統方法是派人定時定點進行市場調查，而新方案可全面記錄並分析消費者的數據，包括性別、年齡、購買產品及其數量，以及最多或少人買的商品等。 劉衍鋒稱，新方案全天候運作，成本也較便宜，相信足以吸引供應商使用，但在本港推行仍有困難，即使方案已符合私隱條例，供應商亦擔憂消費者不接受，目前只用商品識別的鏡頭。 http://n

大數據應用有助科技創新。數名中大醫學院畢業的年輕醫生，利用大數據為病人設計完善的手術程序，以提高手術的成功率，勇奪第二屆B4B香港大數據應用挑戰賽「健康護理組冠軍」。主辦單位指，透過賽事成功發掘年輕專才，鞏固香港作為亞太區大數據的樞紐地位。 　　第二屆B4B香港大數據應用挑戰賽，誕生四個組別冠軍團隊，其中由中大醫學院畢業生組成的Sucabot MedTech International Limited，利用大數據為病人設計手術程序，包括手術落刀位置及力度等，藉以令手術成功率增加，獲得「健康護理組冠軍」。 證券分析員智慧城市組封冠 　　獲得「智慧城市組冠軍」的Farseer Limited，則以大數據收集證券分析員感興趣的財經新聞及資料，經甄選及分類後，讓分析員最快收到最新的財經資訊，以節省客戶的調研時間及費用。 　　比賽評審分別根據「創新與創意」、「方案功能與品質」、「方案效益與市場潛力」及「團隊專業性與表述表現」等四項準則選取冠軍團隊。有獲獎團隊正通過B4B平台連結的機構磋商，爭取商業合作。 　　B4B董事、伊諾倍德創新與孵

圖：王德峰表示，研發的手術機械人，能夠協助醫生為患者進行精準、穩定的手術，料產品未來一、兩年應用於臨牀醫學　　 大公報記者楊州攝 機械手術臂將取代醫生！本港醫療科技公司“術康醫療”研發手術機器人，結合人工智能（AI）及大數據（Big Data）分析，有別於傳統機械手術臂，加入手術自動導航系統，醫生毋須操作機器，可避免人為錯誤。該公司負責人表示，基於病症進行數據分析，如癌症可識別腫瘤，準繩度達九成，料未來一、兩年可應用於臨牀。該公司今年亦于大數據比賽獲組別冠軍。/大公報記者 楊州 落刀位置力度更精準 數碼港與社企“B4B”合辦第二屆“大數據應用挑戰賽”，分為四個組別、共14支入圍團隊，包括健康護理組、智慧城市組、供應鏈管理組，以及學生組，各組設一個冠軍。奪得健康護理組冠軍的“術康醫療”，研發手術機器人產品及其系統，利用大數據為患者設計相應的手術方案，包括手術落刀位置及力度等，協助醫生完成手術，系統由軟體和硬件組成，硬件包括機械臂等，軟體則包括電腦斷層掃描（CT）、磁力共振掃描（MRI）的分析功能。 該公司創辦人及首席技術官王德峰表示，正研發三款手術

不少球迷在一些焦點球賽前都喜歡對球賽賽果作預測，以對賽兩隊誰勝誰負為談資。 中大兩名碩士研究生參加一項以大數據為主題的比賽，成功研發一個估算球賽賽果的程式，分析不同場次中對賽隊伍、以至隊內球員的技術數據。經過一個賽季的驗證，程式準確度高達67%。團隊亦憑這程式獲得比賽的學生組冠軍。 中大系統工程與工程管理學系碩士生林永業代表其團隊Wimax領獎。（林炳坤攝） 以意甲賽事作估算 相比港人更熟悉的英超、西甲等聯賽，團隊選擇近年較少球迷關注的意大利甲組聯賽賽事作為估算對象。團隊成員之一的林永業解釋，由於意甲聯賽中明顯有一至兩支球隊如祖雲達斯實力較高，故能更易測試出他們的程式的準確程度。因若這些強隊面對一般球隊較佔優，賽果亦較一面倒，若程式甚至連這些強弱懸殊的比賽都未能準確估算，則說明本身存在明顯漏洞。 程式由本球季（2017/18球季）起開始對聯賽賽事勝負作估算，至目前為止，最佳估算率為67%。 若以賽馬會在相同場次中為對賽兩隊所定的賠率，假設賽馬會給予較低賠率的一隊視為其估算之勝者，其命中率為61%。 分析個別球員表現 林永業指，程式會從網上一些記錄

For Immediate Release 2018/04/26 The Second B4B Big Data for Business Challenge Competition Champion Teams were Established (26 April 2018, Hong Kong) The 4 champion teams of the second B4B Big Data for Business Challenge Competition (B4B Challenge) were established today. Some of the 14 finalists have received business cooperation through the competition and some are still communicating with organisations through the B4B network. Wimax is the champion team of Student stream.