2020可說是多事之秋的一年。新冠肺炎疫情來襲，打亂了不同行業的陣腳，經濟蕭條，生意額大受打擊。面對如此嚴峻之境，為兼顧防疫與經濟發展的平衡，各行各業紛紛絞盡腦汁以維持自身業務發展。無人化與零接觸服務模式因此應運而生，開啟了「低接觸經濟時代」 (Low touch economy) 。

「低接觸經濟」常見的例子有：遙距營商、網上娛樂、電子支付、外賣平台軟件甚至由機械人取代人類進行溝通等等。不難發現，以上的例子均有一個共通點－改變了原有的生活習慣。不論是人工智能，電子錢包、對話營銷平台或是外賣平台，其實早在疫情前便已經開始發展，只是一直以來，大眾也慣以使用面對面的方式在實體經濟上進行交易。若然要轉換成主流模式，也需長時間適應。無獨有偶地， 是次疫情卻意外地改變了顧客與企業的消費習慣。以美國為例，疫情爆發前，超過三分一市民未曾在網上購物。但在疫情爆發後，當中超過25%的市民，成為首次使用網上購物的客戶。香港也不例外，今年使用外賣平台的次數，可能已是幾年加起來的總和，不少家庭甚至直接在網上平台採購食材，改變平日到超級市場及街市的習慣。

疫情不幸為全球帶來災難性影響，其伴隨的低接觸經濟卻或許成為了金融科技發展的 「加速劑」。過去中小企需要獲得銀行貸款，必須透過面對面走訪銀行，提交一堆紙質申請文件和財務報告等，然而靜候經理撰寫授信報告和其後的放款手續，過程漫長又充滿不確定性。在疫情之下，銀行分行提早關門，貸款經理在家辦公，更令中小企不停在結業的危險邊緣試探。與此同時，在疫境下卻孕育了簡化借貸程序的金融技術，協助中小企更容易，更快速取得貸款，解決燃眉之急，渡過難關。例如在今年香港新冠肺炎疫情期間，FinMonster利用人工智能採集和分析中小企在銀行的現金流信息，免費協助超過2000家中小企評估「百分百擔保特惠貸款」的申請資格和連接合適銀行經理處理申請。長遠而言，為協助中小企在疫情後重建業務發展，金融科技公司更應該把握低接觸經濟下的機遇，協助改革企業銀行服務，將借貸流程數碼化，節省申請和審批時間，並改善中小企難以獲得足夠銀行貸款和利息收費太高的痛點。

過去或許中小企沒有足夠抵押品以支持銀行批出貸款，更重要是銀行需要充足、及時可夠的企業信息去監控公司最新的財務和營運狀況。然而，在另類數據和區塊鏈技術的應用下，更多的即時營運數據配合傳統的財務資訊，將更有效透過人工智能模型全面了解公司的信貸能力，為中小企提供更佳銀行貸款的必要條件。運用區塊鏈技術儲存不可逆轉的企業資料及貸款協議，可提供更具透明度的資訊，供銀行審批融資貸款時參考，藉以提升企業財務及營運狀況的可信性和議價能力。這樣一來，透過不斷分析，跟進和收集不同企業數據的過程中，成為大數庫的一部分，為經濟建構一個全新的企業銀行生態圈。既能讓金融科技公司針對客戶需求推出新的產品，同時能夠提高貸款審批時的成數及準確度。

任何創新科技的成功，也是從改變開始。金融科技的出現不單為了技術上的比拼，更多的是要為用戶帶來改變。中小企和銀行借貸再不受地域、時間和信息所限。同時，中小企亦不再處於不對等局面，而是能夠選擇擇，享有一定的議價能力。“It always seems impossible until it’s done”，相信經歷這次歷練後，金融科技業將會是一番新氣象。

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