近年來，香港公屋濫用問題日益嚴重，引發社會各界關注。為了打擊濫用公屋的行為，香港房屋協會（房協）正積極探索運用科技手段，其中人工智能（AI）技術的引入備受期待。據悉，房協正計劃利用 AI 分析停泊在屋邨的車輛照片，估算其價值，以加強打擊濫用公屋的行為。
房協 AI 查車價：以科技手段打擊公屋濫用
房協助理總監（物業管理）楊展鵬表示，傳統的實地觀察可能帶有主觀性，難以準確判斷車輛價值。透過 AI 技術，僅憑車頭燈款式等特徵，便可得知車輛的出廠年份及估計價值。此技術利用深度學習模型，分析大量車輛數據，建立起車輛特徵與價值的關聯性。例如，不同車款的車頭燈設計往往反映了車輛的出廠年份，而車燈的材質和款式也能反映出車輛的價格定位。
其他科技手段
房協正研發「家訪易」數碼平台，透過數據分析，精準找出單位是否空置或有非戶籍人士居住的情況。平台整合了不同數據來源，例如水電費繳費記錄、訪客出入記錄等，進行分析，並根據分析結果安排家訪。此平台可以有效提高家訪的效率和準確性。
實例分析
房協自去年 12 月推出多項打擊濫用公屋的措施，舉報個案大幅增加。今年首 10 個月共接獲 397 宗舉報，經查核後已收回 36 個單位，全部涉及租戶擁有香港住宅物業。這些個案表明，科技手段在打擊公屋濫用方面發揮了重要作用。
優勢和劣勢
1. 提高效率：AI 分析車輛照片可以有效提高效率，減輕人工審查的負擔。
2. 降低成本：AI 技術可以減少人力資源的投入，降低運營成本。
3. 提升準確性：AI 分析結果更具客觀性和準確性，減少主觀判斷的影響。
4. 降低風險：AI 分析可以有效識別可疑個案，降低濫用公屋的風險。
1. 数据依赖：AI 技術需要大量數據進行訓練，才能達到較高的準確性。
2. 模型更新：隨著時間推移，車輛款式和市場價格會發生變化，需要定期更新 AI 模型。
3. 隱私保護：AI 分析需要收集車輛照片，需要妥善保護租戶的個人資料私隱。
未來動向
未來，房協可能會將 AI 技術應用於其他領域，例如：
1. 監控公屋單位內部的狀況，例如是否出現違規改裝或出租。
2. 分析公屋居民的生活模式，例如是否有非戶籍人士長期居住。
3. 自動處理公屋申請和分配，提高效率和透明度。
常見問題QA
A: 房協表示，收集的照片將避免拍攝車牌號碼，以保障租戶的個人資料私隱。AI 分析僅根據車輛特徵進行判斷，不會涉及個人身份信息。
A: AI 技術的準確性取決於訓練數據的質量和數量。房協表示，會不斷收集數據，並優化 AI 模型，提高準確性。
A: 目前，房協並沒有使用「人臉識別」技術。房協的
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