{AI防災達人}胡若菡 AI預測氣候災損 精準到樓 籲政府拓科企合作 再思基建
【明報專訊】今夏的雨不僅打破紀錄，打在山體與樓宇間，也打在市民身上。近年香港頻遭暴雨與颱風侵襲，清楚提醒氣候風險早已不是「預警」概念，而是迫在眉睫的現實挑戰，衝擊着城市基建與日常秩序；值得警惕的是，氣候極端化的衝擊在未來或將成倍放大。作為應對之策，2025年施政報告提出要拓展人工智能在公務範疇的應用，特別點名公共部門：發展局需利用AI進行防水浸預警，環境與生態局要開發極端天氣的預報系統，保安局則要求強化火警偵測……施政要點於9月17日印上了綠色封面的報告書，然而在此之前，已有民營科技企業率先精進技術投入氣候防災。施政報告發布前一日，以「科研、人工智能與國際法如何應對氣候變化」為題研討會（The Impact of Scientific Research, Artificial Intelligence and International Law on Climate Change）在港島舉行。有機數科技（YoujiVest）行政總裁胡若菡於會上介紹公司在氣候風險分析方面的最新成果。記者搜尋資料發現，該公司近年屢獲本港及國際獎項，多次見諸媒體，顯示其技術與產品在災損預測與資產風險管理等層面已有具體成效，數年前便已嘗試回應「雨打在身上」的現實挑戰。
從金融到氣候風險預測
胡若菡最初以金融背景切入ESG（Environmental、Social、Governance的縮寫，構成企業可持續發展和社會責任的核心指標），多年於外資機構工作參與相關產品設計，親歷2012年前後歐洲在政府主導下將ESG制度化並內嵌金融體系，「當時歐洲已相當關注ESG，從平權、伊斯蘭金融（提出無利息、風險共擔與道德合規等概念）到反戰思潮與切爾諾貝爾核泄漏後的環境意識」。胡若菡自述，最初入行仍是負責傳統金融產品，隨後在金融科技公司深耕，「其實當基金經理這條路很容易，但我真正想做的，是一間以科技為核心的公司」。而將重心鎖定在氣候議題，她的初衷說來也很樸素：「不希望自己曾經去過的地方、所目睹的景觀，到下一個世代便不存在。」市面雖已有各類技術產品用來預測風險，但在氣候領域卻缺乏理想模型；既想運用最新技術，又意圖「處理人類面臨的最大的問題」，她走出原公司，2017年創立有機數科技。
梳理ESG發展的脈絡，彼時香港在內的大中華地區仍顯空缺。2020年起，香港的監管部門開始逐步推行氣候風險披露，試與國際趨勢接軌，她和團隊遂將研究焦點投入至ESG大範疇中日益迫切的氣候風險領域。颱風來襲、黑雨連場，看似短暫的極端天氣是一連複雜的體系，「碳排放控制温度升高，氣溫升高零點幾度，大氣洋流的活動頻次增加導致水蒸氣變化，隨之風暴頻繁，影響對流和雨勢，再導致洪水……」胡若菡解釋氣候變化有多重因素疊加造成。因此，金融市場需更新評估，思考當下資產能否承受未來的氣候風險——這便不只關乎市場回報，更牽涉城市基建與防災系統的可靠性，政府須再思公共建設，企業與保險公司則要更新風險模型……上述現實啟發胡若菡與團隊將金融科技等範疇的專業轉化，結合模型演算與數據分析運用至氣候風險管理與災損預測。
整合大數據 跨學科合作 細化氣象預報
這一轉向得益於2020年以來人工智能的飛躍——模型訓練與算力爆發，商用化加速。胡若菡指出：「原本只有天文台才能完成的高成本建模與大量算力模擬，如今我們這些科技企業也能以更低成本實現，讓防災工作做到更細緻、便民且定向。」
問到如何做到如此精確的預測，胡若菡解釋，有機數的模型並不單靠香港天文台，而是集合全球不同的資料來源——如美國 NASA、國家海洋暨大氣總署（NOAA）、歐洲氣候實驗室，各地分散的氣象局對單次颱風強度的紀錄。上述數據再與某處地理位置、樓宇結構和材料結合評估，並考慮當地商業活動，便能推算哪些行業和資產在極端天氣下所受的影響及可能的損失。
她補充，人工智能令這種推算更快、更精細。例如颱風剛在海上生成時，系統就能模擬它接下來幾天的路徑和強度，並預測對不同地區資產的衝擊。「等於把傳統天文台的氣象預報商用化、細化。打風會影響到哪一區、哪幾座樓，我們都能結合建築結構，更準確地預判損失。」
「其實ESG和AI的交互應用一直在進行，我們科技企業的特點就是新技術一出，就立即嘗試運用到實際問題中。」AI調用大數據實現創新的背後，是氣象學、金融、農學、物理學等不同範疇知識的整合，胡若菡補充了一個跨學科轉化技術的例子——團隊引入紅外線日夜間燈光光譜估算水深，通過流體力學模擬水浸擴散。紅外線就像一副「熱感應眼鏡」，能分辨積水區域的溫差；夜間燈光則可把握到某片區域突然變暗，推算停電或被淹沒等狀况，再套入地形數據分析，便能預測、勾勒出氣候災害範圍與連鎖影響，比單一類型數據分析更立體、精細。
記者原以為這是有機數在本地化的應用，胡若菡卻篤定補充，他們的氣候風險建模早已走向全球。「在氣象這個領域，我們有信心做到全球領先。」她指出，團隊從大中華區起步，如今數據與模型已延伸至日本、美國等地。「全球任何一個地方，只要輸入地址，就能定位那棟樓、那個位置的歷史災害紀錄與風險。」
做防災判斷 政府數據共享、與科企對話有限
科技公司緊貼科研與開源社群，能第一時間測試新算法與算力資源。而問及香港政府對科技公司和AI相關的支持，胡若菡認為香港在算力儲備和基礎設施上走得相當快，數碼港與科學園在芯片和平台建設方面都給予不少支持。不過真正落到應用層面，仍有進一步結合的空間。「香港天文台已公開大量有效數據，如果能有其他部門公開的數據當然更好，例如一些城市運行、排水方面的數據」，她設想，若數據共享充分，有機數可憑細緻至街區層面的預報生成風險地圖供發展局、漁農署、水務署等部門使用，符合本地的應用場景。
結合矽谷等海外創科園區的經驗，胡若菡提出，除了基建與數據，政府要給予科技企業更多試驗的契機，如能建立合作則更好。她舉例，公司現在與海內外百多所大學、科研機構有合作，在颶風多發、山火等自然災害密集的美國對精準度要求很高，公司的方案給美國的大型金融機構提供了重要依據，數據精細度超過美國應急管理部門，因此政府部門以及科研機構會有意願引入科技企業的方案。2025年施政報告雖提出在防災領域引入AI且涉及多個公共部門，胡若菡認為政府與科技企業間的對話仍有限，眼下科技企業能落地的集中在商用化合作，如金融機構、企業和高校。
上述觀點亦體現在她參與的政策研究中。本年3月，港大經管學院發布《香港經濟政策綠皮書2025》，胡若菡與有機數參與撰寫了氣候風險對公共屋邨影響的章節。以廣福邨（低窪風險）、天恆邨（風暴潮） 和怡明邨（越堤浪）為例，測算預計到2100年，3個公共屋邨因海平面上升所遭受的資產損失將達45億元，而2050年，研究所選的24個公共屋邨因水浸造成的價值損失更可能增至當下的3倍。為妥善適應氣候變化，這份報告提出政府可以整合、公開數據用於氣候風險分析；同時要支援早期的氣候科技企業與適應技術應用，讓創新者能及時介入。更具突破性的建議是：政府不妨提供「競逐性資助」，在每次極端氣候事件中，根據事前或即時資訊，獎勵那些能做出最準確預測的產品。換言之，極端天氣不只是風雨成災的考驗，也可以成為推動技術更新的「實驗場」。在施政初期更早邀請科技企業參與，幫助基建層面的防災做判斷，這方面香港還可以做得更多。
AI助日常風險管理
AI在ESG領域的應用，早已不限於環境或氣候風險。有機數的系統也會檢測、標註企業的治理風險。胡若菡提到，早在瑞幸咖啡被證券監管部門調查、相關報告出爐之前，他們的AI模型就已將這家公司標為「高風險」，對財務造假迹象發出警示。她解釋， 這類演算並不依賴企業本身的披露，而是透過追溯主流新聞報道以及新聞源的可靠性，結合監管處罰信息及社交媒體上的公共討論，進一步抓取與比對數據。「除了財務造假，AI還能關注企業可能存在的貪腐問題、員工福利缺失等治理層面的風險。」科技企業不僅能開發技術，亦可在更廣領域承擔社會責任。
胡若菡也提到，科技與金融企業能為市民日常生活中的風險管理提供實際建議。她舉例，指數保險在海外乃至內地已是熱門，對於極端災害可針對具體氣候指標設計理賠方案，「例如，以風速為基準構建保險產品，遇上打風的士司機或漁民因無法開工，便可以申請理賠」。雖說有討論鼓勵推行，在香港沒有真正落地。作為同時提供科技與金融手段的企業，胡若菡建議應用這些工具在生活、生產等層面為頻遭氣候變化影響的群體提供支援。「在內地，部分應急管理部門逐步購買這些產品，定向支援特定領域。如果能在香港試點，也很有價值。」
文˙ 于惟嶼
{ 圖 } 受訪者提供
{ 美術 } 張欲琪
{ 編輯 } 梁曉菲