「联邦学习」技术方案(Federated Learning) ，能为金融机构提供安全途径，在不泄露各自客户数据的同时，共同建立机器学习模型。天星银行首席合规官余力平于11月1日（星期一）出席业内金融科技周系列活动 – 「Regtech Innovation Day」活动时指，天星银行作为于反洗钱工作上应用联邦学习技术的先驱，期望提升团队的整体效率。
行政长官于上月公布的新一份施政报告中重申，将致力巩固香港作为国际金融中心的竞争力。当局近年持续完善洗钱相关监管措施，并推动将金融科技与监管结合，以应对相关金融犯罪风险。金管局月前发表有关反洗钱合规科技的报告，指过去两年本港银行在采用反洗钱合规科技上已取得显著进展。当中，本地虚拟银行天星银行在得到行政总裁的大力支持下，已于反洗钱工作上应用联邦学习技术，以提升整体效率。余力平指，由于虚拟银行间的客户类型较为相似，所以在联邦学习上共同合作将带来更大效能。他又指，「联邦学习」技术应用过程中，各银行共享的成果并不会涉及客户的敏感信息，客户无需忧虑个人资料外泄风险。
余力平坦言，香港的虚拟银行仍处于起步阶段，因此做到「降本增效」是最为重要，应用联邦学习正能提升银行的反欺诈工作效能。目前多间银行已建立起「联邦学习」网络，他又认为，香港的最大优势不单止是走在科技前沿，更能够广泛于不同场景中应用科技。
天星银行首席合规官余力平（左二）出席「Regtech Innovation Day」活动并作出分享
