超越轉錄：為何香港獨特的商業文化需要具備文化流暢性的會議副駕駛

引言：香港高風險會議中的效率悖論

想像一下香港中環上空的一間董事會室。下方，城市以無情的節奏運轉，作為全球樞紐，由對效率和成功不屈不撓的追求所驅動。1 室內，一場高風險的會議正在進行。氣氛融合了現代活力與根深蒂固的禮儀和尊重傳統，錯綜複雜。這就是香港商業的效率悖論：對底線成果的強烈追求，必須在一個由複雜、未言明的規則所主導的環境中前行，這些規則支配著每一次互動。1 在這樣的環境中，每一個字、每一次停頓、每一個手勢都至關重要。

在全球範圍內，AI 會議助理（或稱「copilot」）的興起，有望解決會議生產力這一普遍挑戰。這些工具旨在自動化轉錄、摘要和行動項目追蹤等繁瑣任務，釋放寶貴的人力資本，專注於戰略和決策。3 其價值主張頗具說服力：節省時間、提高準確性，確保無一遺漏。

然而，對於在香港經營的企業而言，一個至關重要的問題是：一個主要針對西方商業環境設計的通用現成 AI copilot，是否真的足夠？證據表明，此類工具不僅不足，甚至可能有害。它可能誤解關鍵的文化線索，無法通過真實世界對話的複雜語言測試，並忽視重要的數據隱私法規。香港的商業環境不僅需要一個記錄所言內容的數位記錄員，還需要一個具備文化流暢性的戰略合作夥伴，能夠理解話語的真正含義。本報告將探討香港商業文化的獨特結構，分析當前的 AI copilot 生態系統，並論證為何專門構建的解決方案不是奢侈品，而是成功的必要條件。

第一部分：香港商業會議的結構：解讀未言明的記錄

要理解香港有效 AI copilot 的需求，必須首先了解定義本地商業會議的複雜動態。這些互動受一些原則支配，這些原則通常對標準 AI 模型來說是不可見的，但卻是溝通和決策的基礎。

1.1 等級制度和面子的首要性（面，miàn）

香港商業會議的結構深受儒家原則的影響，這些原則強調等級制度和對長輩的尊重。2 這不僅僅是禮貌問題，而是討論和決策的運作框架。2 下屬應表現出尊重，打斷或公開質疑上級被視為極為不恰當。1 雖然可能會進行團隊討論，但最終決策權通常是自上而下的。1

這種等級現實與至關重要的「面子」（面，miàn）概念交織在一起，面子涵蓋了個人的尊嚴、聲譽和社會地位。6 維護自己的面子，以及同樣重要的給他人面子，是一項持續的社會責任。這導致了一種溝通方式，積極避免直接對抗和公開分歧，以維持和諧。1

對於 AI 會議助理而言，這種文化背景帶來了深刻的分析挑戰。一個簡單地民主轉錄和摘要會議、給予每位發言者同等權重的通用工具，將產生危險的誤導性記錄。它未能認識到，在這種等級結構中，並非所有貢獻都是平等的。最關鍵的行動項目和約束性決定可能僅來自房間裡最資深的人，而其他冗長的討論可能主要是作為背景、資訊共享或尊重的表現。

這導致需要一種可被概念化為「加權逐字稿」的東西。標準逐字稿是一份平面、未加權的文字檔案。然而，一份真正有用的香港會議紀錄必須隱含地根據發言者的資歷和職位進行加權。「信號」—關鍵決策和指令—通常來自單一的權威來源，而其餘大部分對話則是「雜訊」或對建立關係至關重要的社交潤滑劑。通用人工智慧無法區分兩者。它缺乏上下文來理解，即使措辭相似，基層團隊成員的建議與CEO的指令在本質上是不同的輸出。因此，針對這個市場的有效工具必須超越簡單的轉錄，提供能反映會議真實權力結構的輸出，根據既定的階層優先處理摘要和行動項目。

1.2 語言迷宮：超越廣東話，實現真正的語碼轉換流暢度

香港商業的語言環境是另一個重大障礙。雖然廣東話和英語是主要語言，但專業對話很少僅使用其中一種語言進行。相反，它們的特點是「語碼轉換」—流暢地、經常在句中混合使用廣東話和英語。7 這不是例外；這是許多企業環境中的默認溝通模式。此外，這些對話充斥著本地俚語和高度專業的行業術語。9

這種語言現實因廣東話本身的固有複雜性而加劇。作為一種聲調語言，一個音節的含義會根據其音高而完全改變。7 例如，音節「si」根據使用的聲調，可以表示「試」、「時」、「市」或「事」。這種聲調的微妙之處對未經過大量母語廣東話語音數據集專門訓練的自動語音識別系統來說是一個巨大的挑戰。7

對於人工智慧副駕駛來說，這種環境使得簡單的語言選擇（「選擇英語或廣東話」）完全過時。如果在說話者切換語言或使用其模型無法識別的聲調變化時性能就崩潰，那麼在單一語言中聲稱99%準確率的工具實際上毫無用處。人工智慧必須從頭開始設計，以處理無縫、實時的混合語言流，在不丟失上下文或準確性的情況下區分聲調、口音和術語。

這揭示了香港市場的一個基本設計原則：語碼轉換是核心功能，而不是需要管理的邊緣案例。全球平台通常將多語言能力視為一個問題，要求用戶手動設置會議的主要語言，否則面臨轉錄質量不佳的風險。11 與此相反，成功的本地競爭對手明確將其處理粵英混合對話的能力作為主要賣點進行營銷，表明市場已經將此認定為一項至關重要、不可談判的能力。8 任何旨在在香港獲得廣泛採用的工具都必須將流暢的實時語碼轉換視為核心運營要求，而不是附加功能。

1.3 間接溝通的藝術與關係（Guanxi）

對和諧及維護「面子」的重視催生了一種經常間接且模糊的溝通風格。1 在談判或討論中，直接說「不」被認為是對抗的，很少使用。6 相反，不同意或拒絕通過微妙的編碼短語來表達，例如「這可能非常困難」、「我們必須等待」或「我會調查一下」。6 「是」可能僅僅意味著「我理解你在說什麼」，而不是「我同意你的提議」。6 這種溝通風格是有意的；沉默和停頓用於表示深思熟慮。1

這種間接性與建立關係（guanxi）的基礎商業實踐密切相關，關係是一種基於信任的長期人脈網絡。1 香港的商業以長遠的眼光看待，交易很少在一次會議中敲定。5 因此，大量時間用於建立融洽關係，通常通過會議開始時的閒聊和之後的社交活動（如聚餐）來實現。1 這些互動並非瑣事；它們對於建立未來合作所需的信任至關重要。

這種文化細微差別也許是人工智能面臨的最深刻挑戰。一個接受基於關鍵詞的行動項目檢測訓練的人工智能模型——尋找諸如「我會」、「我們需要」或「截止日期是」之類的短語——將完全無法解析香港商務談判的真正含義。它會生成所說內容的字面記錄，但完全無視其背後的含義。它可能會將「我們會研究這個提案」標記為後續任務，但實際上，這是一種禮貌的拒絕。

因此，要想發揮作用，面向香港的人工智能副駕駛必須具備「文化智能」層。它需要超越自然語言處理（NLP），進入更複雜的文化語言理解（CLU）領域。這需要一個情感和意圖分析引擎，不僅要在全球文本語料庫上進行訓練，還要專門針對香港商務中常見的文化編碼短語、委婉語和間接表達進行訓練。這樣的系統能夠標記模糊短語，並根據上下文建議其可能的解釋，有效地為可能不太熟悉這些細微差別的與會者擔任文化翻譯。這種能力將把工具從簡單的記錄者提升為不可或缺的戰略顧問，防止因字面轉錄被誤認為真正理解而產生的嚴重誤解。

第 2 部分：當前的 AI 副駕駛生態系統：一個充滿不完美解決方案的領域

考慮到香港市場獨特的文化、語言和程序需求，現有的人工智能會議助理格局呈現出一個強大但最終不完整的解決方案領域。無論是全球巨頭還是新興的本地企業，其產品與香港專業人士的具體需求相比都存在重大差距。

2.1 全球巨頭：強大的平台，文化盲點

主要的國際企業提供成熟、功能豐富的平台，但其「一體適用於多數」的方法無法滿足香港的細緻需求。

• Zoom AI Companion： 作為視頻會議領域的主導平台，Zoom 的集成 AI 伴侶是一個便捷的選擇。它支持多種語言——會議中功能預覽支持 36 種語言——並能自動檢測正在使用的主要語言。16 然而，其文檔僅對「中文（繁體）」提供通用支持，並未對粵語聲調準確性或至關重要的實時語碼轉換做出具體保證。18 用戶報告證實了這種差異性，一些用戶認為摘要「非常簡潔準確」，而另一些用戶則認為「完全不准確」。19 此外，該工具對香港市場存在重大功能限制：它缺乏處理本地術語的自定義詞彙功能，並且作為平台原生工具，無法轉錄面對面會議的內容，而面對面會議是建立關係的重要場合。20
• Microsoft Teams Copilot： 微軟的產品深度集成到其 365 生態系統中。雖然該平台在某些功能（如音頻會議提示）中支持粵語，並提供中文（香港）用戶界面，但其核心 AI 功能更為有限。21 微軟自己指出，Copilot 支持的處理語言少於用戶界面可用的語言，這可能導致錯誤。23 用戶體驗反映了這一點，有具體報告稱在混合語言會議中，人工智能會混淆並用錯誤的葡萄牙語單詞替換英語術語——這對其處理粵語-英語語碼轉換的能力來說是一個嚴重警告。24 其複雜的設置以及對微軟生態系統內部通話的主要關注，進一步限制了其對香港動態、多平台商務性質的實用性。25
• Otter.ai 與 Fireflies.ai： 這些受歡迎的第三方工具從根本上不適合香港市場。Otter.ai 明確不支持粵語，僅提供英語、西班牙語和法語的轉錄服務，因此立即被排除在外。26 Fireflies.ai 聲稱支持 100 多種語言，其 API 文檔列出了通用的「中文」代碼（zh），但未提供有關其模型訓練、準確性或處理粵語聲調和語碼轉換能力的具體細節。28 對於粵語這種複雜且獨特的語言來說，這種缺乏具體保證的情況使其成為任何關鍵業務應用的高風險選擇。

2.2 本地挑戰者：解決語言問題，但企業需求呢？

新一波本地競爭者涌現，以彌補全球巨頭留下的語言空白。雖然它們正確識別了核心市場需求，但在企業就緒度以及除基本轉錄之外的功能複雜性方面仍存在疑問。

• Lucy AI (由 Parami.ai 提供)： Lucy AI 直接將自己定位為「香港 AI 會議助理」，精通廣東話和英語。13 其行銷重點強調其處理語碼轉換的能力，並提供本地部署選項，這是一項精明的功能，旨在吸引政府和金融等重視安全的行業。13 這表明其清楚了解當地的關鍵需求。然而，作為 Parami.ai 廣泛 AI 解決方案套件中的一款產品，其與其他商業工具的整合深度並未明確說明，且可能不是該公司的唯一戰略重點。13
• Oak Meeting AI： Oak 大膽宣稱提供「業界領先的廣東話音頻轉文字服務」，並引用在英粵混合對話中達 99% 的準確度。14 其模型針對香港的三語環境進行了微調，能夠識別本地俚語和行業術語，並藉由自訂短語庫進一步提高準確度。9 這種對主要語言痛點的專注使其成為強有力的競爭者。然而，對於精明的企業買家而言，關鍵問題在於其成熟度。其與 Zoom 的整合仍列為「即將推出」，雖然它聲稱擁有安全的「單一租戶架構」，但其企業級安全協議和合規認證的完整範圍仍不如成熟的全球業者詳細。10

2.3 競爭格局概覽

直接比較顯示，現有解決方案之間存在明顯的權衡。全球平台提供強大的企業功能，但在文化和語言流暢度方面表現欠佳。本地挑戰者在語言方面表現出色，但可能尚未具備大型組織所需的完整整合套件和安全保證。這項分析凸顯了市場上的一個明顯缺口，即需要一種結合本地語言和文化掌握能力與世界級企業功能的解決方案。

功能	SeaMeet	Zoom AI Companion	MS Teams Copilot	Oak Meeting AI	Lucy AI	Otter.ai
廣東話轉錄準確度	優秀（專為此設計）	一般（通用中文支援，用戶回報問題 19）	一般（通用中文支援，用戶回報問題 24）	優秀（聲稱 99% 準確度 14）	良好（宣稱流利 13）	不適用（不支援 26）
即時語碼轉換	優秀（核心架構）	不佳（需要語言設定 11）	不佳（已知會導致錯誤 24）	優秀（核心功能 9）	良好（宣傳功能 13）	不適用
文化智慧（例如間接語言）	良好（功能開發中）	不適用	不適用	不適用	不適用	不適用
PDPO 合規性與數據駐留	優秀（本地駐留選項，政策明確）	一般（全球基礎設施，用戶負責合規 30）	一般（全球基礎設施，數據移動規則複雜 21）	一般（提供隱私政策，細節不明 14）	良好（本地部署選項 13）	不佳（以美國為中心）
香港主要整合（例如 WhatsApp）	良好（提供 WhatsApp 整合 31）	不佳（僅標準整合 33）	不佳（僅微軟生態系統 25）	不佳（Zoom「即將推出」14）	未說明	不佳（僅標準整合）
企業級安全性	優秀（SOC 2、ISO 27001）	優秀（成熟平台）	優秀（成熟平台）	一般（聲稱單一租戶 10）	良好（本地部署選項 13）	良好（SOC 2、ISO 27001 4）

第三部分：數據隱私的必要性：應對香港的 PDPO

除了文化和語言契合度之外，在香港選擇 AI 會議副駕駛還涉及重大的法律和監管問題。香港是亞洲最早頒布全面數據隱私立法的司法管轄區之一，即《個人資料(私隱)條例》（PDPO），其要求對任何收集、處理或使用個人資料的組織施加了重大的合規負擔。34 包含姓名、意見和其他識別資訊的會議紀錄，完全屬於 PDPO 的管轄範圍。

3.1 了解您的義務：六項數據保護原則（DPPs）

PDPO 的基礎是一套規範個人資料整個生命週期的六項數據保護原則（DPPs）。35 對於使用 AI 會議助理的企業而言，這些原則轉化為直接的運營要求：

• DPP1（收集目的和方式）： 資料必須為合法目的而收集，且必須告知個人此目的。這意味著必須通知員工和外部各方會議正在被AI錄音和轉錄。
• DPP2（準確性和保留期限）： 資料必須準確，且保留時間不得超過必要期限。這對企業而言是一個關鍵點。無限期保留會議紀錄是不符合規定的。組織必須有明確的資料保留政策，規定何時刪除這些資訊。35
• DPP3（個人資料的使用）： 資料只能用於其收集時的目的，除非個人明確同意用於新目的。例如，為內部記錄而收集的會議資料，在未經同意的情況下不得重新用於直接營銷。37
• DPP4（資料安全）： 組織必須採取一切切實可行的措施，保護個人資料免受未經授權的訪問、丟失或使用。這一原則直接延伸至所選AI供應商的安全措施。35
• DPP5（公開性和透明度）： 組織必須公開其資料政策和做法。
• DPP6（資料訪問和更正）： 個人有權訪問其個人資料並要求更正。AI平台必須提供一種機制來協助這些請求。

3.2 資料使用者的責任：對AI供應商的法律責任

PDPO的一個關鍵且常被誤解的方面是，法律責任堅定地落在使用該技術的組織身上，而不僅僅是技術提供商。在該條例的術語中，公司是「資料使用者」，而AI供應商是「資料處理者」。37 PDPO明確規定，資料使用者對其資料處理者的作為或不作為仍需承擔責任。37

這意味著企業不能簡單地將其合規義務委託出去。它必須通過「合同或其他方式」積極確保其所選供應商符合PDPO標準，以防止資料保留時間超過必要期限，並保護其免受未經授權的訪問。30 這創造了強大的法律和財務動力，促使企業與不僅聲稱安全，而且能夠提供透明、符合PDPO的合同和資料處理協議的供應商合作。選擇具有模糊或消費級隱私政策的供應商會使企業面臨重大的監管風險。

3.3 跨境問題：資料駐留和信任

資料存儲位置的問題增加了另一層複雜性。目前，PDPO第33條（該條將正式限制個人資料向香港以外轉移）尚未實施。38 這意味著目前沒有嚴格的資料本地化或駐留法律生效。40

然而，缺乏嚴格的法律授權並不意味著該問題無關緊要。個人資料私隱專員公署（PCPD）已發布非約束性指導意見，鼓勵資料使用者確保轉移到國外的任何個人資料得到與在香港相同水平的保護。30 這一指導意見，加上資料使用者責任的一般原則，在高信任行業創造了強大的事實上的資料駐留要求。

對於金融、政府、法律或醫療保健等敏感行業的任何組織而言，風險最小的途徑是完全避免跨境資料轉移。資料洩露的法律和聲譽後果嚴重，審核其他司法管轄區法律框架的合規負擔也很大。圍繞第33條未來實施的不確定性只會加劇這種風險規避。因此，主動提供本地資料駐留選項（保證所有會議資料僅在香港境內處理和存儲）的供應商消除了一個主要的合規難題。它將供應商從潛在責任轉變為風險管理的戰略合作夥伴，使其成為任何認真的企業的默認「安全選擇」。

第4部分：SeaMeet解決方案：專為香港商界精英打造

了解香港根深蒂固的文化差異、複雜的語言需求和嚴格的監管環境是第一步。下一步是構建一個解決方案，將這些挑戰作為核心設計原則，而不是事後考慮。SeaMeet就是這樣一個解決方案——一個專為香港商業環境的獨特壓力和協議而從頭設計的AI會議副駕駛。

4.1 無與倫比的語言流暢度：理解所說內容

當全球平台提供通用語言支持時，SeaMeet 提供專業的流暢度。我們的 AI 引擎並非簡單地為廣東話進行調適，而是建立在數百萬小時香港特定商務音頻的基礎上，確保其捕捉到真實世界對話中獨特的節奏、術語和語調複雜性。

• 卓越的廣東話與語碼轉換引擎： SeaMeet 提供粵英混合對話的無縫即時轉錄。我們的架構設計用於處理句中語碼轉換，不會出現困擾通用模型的錯誤或混淆。24 這不是一個可選擇的「模式」，而是默認操作狀態，反映了香港實際的商務運作方式。
• 自定義術語庫： 我們認識到每個行業都有自己的詞彙。SeaMeet 允許組織建立一個包含公司名稱、技術術語、縮寫詞甚至本地俚語的自定義庫。9 這極大地提高了金融、法律和科技等專業領域的轉錄準確性，確保每次都能完美捕捉關鍵術語。

4.2 文化智能功能：理解話語背後的含義

轉錄僅僅是第一層。真正的價值在於理解話語背後的意圖和層級。SeaMeet 正在開創一類新的文化智能功能，提供其他工具無法比擬的洞察力。

• 分層摘要： 不同於有缺陷的「民主式」摘要，SeaMeet 的分層摘要功能允許用戶生成按發言者資歷加權的會議回顧。這確保了主要決策者的指令、決定和行動項目被優先考慮並突出顯示，提供了一個清晰且可操作的記錄，反映了會議的真實權力動態。
• 間接語言偵測： 為了解決誤解禮貌但堅決的拒絕這一關鍵問題，SeaMeet 開發了專有的情感和意圖分析引擎。它經過訓練，能夠識別諸如「這可能有困難」或「我們會研究這個」之類的文化編碼短語。系統可以在轉錄本中標記這些短語，並提供潛在解釋（例如，「這可能表示否定回應」），從而避免所有與會者產生昂貴的誤解。
• 「關係」與議程模式： SeaMeet 的 AI 能夠智能地區分會議中正式的、議程驅動的部分與通常作為開頭和結尾的非正式閒聊和建立關係的部分。這使得能夠生成乾淨、專注的摘要，專注於業務成果，同時仍保留完整轉錄本以供上下文參考。

4.3 堡壘級安全與合規：建立數字信任

在一個信任和法規遵循至關重要的市場中，SeaMeet 被設計為香港企業最安全、最合規的選擇。我們通過將 PDPO 原則直接內置於平台中，減輕您的合規負擔。

• 香港數據駐留： SeaMeet 為所有客戶提供選擇，將其數據專門在香港境內的安全一級數據中心進行處理和存儲。這消除了跨境數據傳輸風險，為敏感行業的組織提供了完全的安心，直接滿足了市場對本地數據處理的事實要求。
• 設計上符合 PDPO： 我們的平台架構旨在符合六項數據保護原則（DPPs）。我們為客戶提供可配置的數據保留政策，以遵守 DPP2；提供包括端到端加密在內的強大安全措施，以滿足 DPP4；並提供直觀的工具，供個人按照 DPP6 的要求訪問和糾正其數據。
• 透明的數據處理協議： 我們提供清晰、簡明的合同，明確定義我們作為數據處理者的角色，並詳述我們保護客戶數據的承諾。這滿足了 PDPO 的「合同方式」要求，並為您的法律和合規團隊提供所需的保證。37

4.4 無縫工作流程整合：超越會議室

香港的工作節奏快且多平台。一個侷限於單一視頻會議應用程序的工具，會錯過一半的對話。SeaMeet 旨在整合到您現有的工作流程中，無論它發生在何處。

• 通用相容性： SeaMeet 可與所有主要視訊會議平台無縫協作，包括 Zoom、Microsoft Teams 和 Google Meet。至關重要的是，我們還提供功能強大的行動應用程式，可對親自出席的會議進行高精度轉錄——這是平台原生工具的主要弱點，也是關係驅動型商業文化的重要功能。20
• WhatsApp 整合： 我們了解香港有大量商業溝通是透過 WhatsApp 語音備忘錄進行的。31 SeaMeet 是唯一提供直接整合功能的 AI 副駕駛，可匯入、轉錄並彙總這些語音備忘錄，確保此管道的重要資訊被擷取並整合到您的正式記錄中。僅此功能就展現了對本地市場的理解程度，這是全球競爭對手根本無法比擬的。

結論：將您的會議從義務提升為機遇

香港獨特的商業環境——高速效率、複雜語言規範、等級文化和嚴格隱私法的動態融合——帶來了一系列挑戰，而通用的、一刀切的 AI 工具根本無法應對這些挑戰。簡單的轉錄工具可以捕捉文字，但無法掌握上下文、意圖或等級關係。依賴此類工具可能會面臨誤解、溝通失誤和違反法規的風險。

市場需要的不僅僅是轉錄，而是理解。它需要一個從頭開始構建的解決方案，其程式碼中嵌入了香港商業的基因。SeaMeet 就是這樣的解決方案。它不僅僅是另一個會議助理，而是市場上唯一具備文化流暢性的副駕駛。透過將無與倫比的粵語和語碼轉換準確性與開創性的文化智慧功能、堡壘級安全性與本地數據駐留，以及與本地工作流程的無縫整合相結合，SeaMeet 將會議從必要的義務轉變為戰略機遇。

不要再讓細微差別在翻譯中流失。不要再冒誤解和違反法規的風險。是時候為您的團隊配備一個能以各種意義上的「語言」與他們交流的工具了。立即探索 SeaMeet 的獨特之處。

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34. 隱私、數據保護和網絡安全法評論，於2025年9月6日檢索，https://datamatters.sidley.com/wp-content/uploads/sites/2/2018/11/Hong-Kong.pdf
35. 個人資料（私隱）條例 - 個人資料私隱專員公署，於2025年9月6日檢索，https://www.pcpd.org.hk/english/data_privacy_law/ordinance_at_a_Glance/ordinance.html
36. 個人資料（私隱）條例簡介 - 保安局禁毒處，於2025年9月6日檢索，https://www.nd.gov.hk/en/HSP_privacy_brief.html
37. 數據隱私和安全 | 香港 | 雲端合規中心，於2025年9月6日檢索，https://resourcehub.bakermckenzie.com/en/resources/cloud-compliance-center/apac/hong-kong/topics/data-privacy-and-security
38. 香港 2022 年跨境數據轉移指南 - 對數據使用者和處理者的影響 | 見解 | Mayer Brown，於2025年9月6日檢索，https://www.mayerbrown.com/en/insights/publications/2022/06/hong-kongs-2022-guidance-on-cross-border-data-transfers-implications-for-data-users-and-processors
39. 香港 | 司法管轄區 - DataGuidance，於2025年9月6日檢索，https://www.dataguidance.com/jurisdictions/hong-kong
40. 香港特別行政區的數據保護法，於2025年9月6日檢索，https://www.dlapiperdataprotection.com/index.html?t=law&c=HK
41. 探討香港的數據本地化和駐留要求 - PrivacyRules，於2025年9月6日檢索，https://www.privacyrules.com/exploring-hong-kongs-data-localization-and-residency-requirements/
42. 數據本地化和非個人數據的監管 | 香港 | 全球數據和網絡手冊 | Baker McKenzie 資源中心，於2025年9月6日檢索，https://resourcehub.bakermckenzie.com/en/resources/global-data-and-cyber-handbook/asia-pacific/hong-kong/topics/data-localization-and-regulation-of-non-personal-data