1. 团队介绍

a. 柳崎峰，博士，教授，香港优才计划入选者，中国人工智能学会理事，香港人工智能与机器人学会常务副理事长兼秘书长，粤港澳大湾区人工智能与机器人联合会秘书长，香港互联网专业协会常务理事，大湾区科技金融促进总会副会长。目前是粤港澳大湾区人工智能应用技术研究院特聘教授。曾任平安集团加马人工智能研究院院长、雅虎Lab数据科学家、三星Lab研究员等职务。2004年博士毕业于中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室，师从国际著名人工智能科学家谭铁牛院士。之后带领团队，一直致力于人工智能技术在多个领域的突破性创新应用：2017年在香港开发了金融行业内第一个基于行为金融学与机器学习的交易员评价系统；2012年在雅虎开发了世界领先的服务上亿用户的新闻流个性化推荐系统；2006年在Powerlayer开发并量产了国内第一个超过5千万门的互联网视频增强与播放SOC芯片等。发表40+篇论文和专利（7项美国专利），曾与牛津大学、哥伦比亚大学、清华大学等高校建立联合实验室，致力于行为金融学、智能交易、智能投资等方面的理论与应用研究。

b. 王旭，中国科学院自动化研究所博士，2011-2016年就职于中广核，期间主持了中科华研究院研究项目，开发了中子物理并行计算软件并发表论文2篇以及软件著作权1个。2016-2017年就职于道通科技，开发无人机视觉算法，并申请专利两个；2017-2018参与金融行业内第一个基于行为金融学与机器学习的交易员评价系统的开发。后就职于联想深圳研究院，开发人工智能算法检测设备异常。长期致力于各类算法开发，包括反应堆中子物理并行算法、无人机视觉跟踪算法、人工智能异常检测算法等。在项目负责算法开发以及研究应用落地。

c. 匡国文，香港科技大学博士，目前是粤港澳大湾区人工智能应用技术研究院副研究员。曾任香港金融数据技术集团资深数据科学家，香港科技大学计算机科学与工程系科研助理。博士期间开展电子在分子导线中长程共振输运行为研究，极大的提高了电子共振传输距离，发现了特殊结构中存在的负微分电导现象，以第一作者身份发表国际高水平期刊三篇。在香港金融数据技术集团担任资深数据科学家期间，主攻大数据与人工智能在金融交易领域的应用研究。包括利用机器学习对股票收益率进行建模分析，寻找高质量的交易信号；构建特征对日内交易员的交易、风控、择时等能力进行综合评价；通过流动性、波动性等指标对日内交易标的进行评价与分类，并匹配到合适的交易员。在香港科技大学担任科研助理期间主要开展股票交易中的行为金融学研究。目前研究方向为大数据和人工智能在金融领域的应用，如财务报表信息自动提取，基于深度学习的股票市场形态识别，新闻热点追踪等。

d. 林浚豪，昆士兰大学自动化专业学士，获得了该校2019年度理工科优秀毕业生称号，曾于中国机械工业集团有限公司旗下工业机器人公司、阿里巴巴与商汤科技联合创办的HKAI LAB工作，有三年的计算机视觉经验和扎实的人工智能理论基础。

2. 科研项目

a. 香港身份证、住址证明自动识别

住址证明一般指水、电、煤气公司发出的月结单，用以证明某人在某地址居住。在香港的日常生活中，有大量的需要登记身份证和住址证明的场景，比如银行证券公司开户，电信公司开户等。目前登记过程均为手工录入，具有耗时长，出错率高等缺点。本项目旨在解决这个问题，实现身份证和住址证明信息提取自动化。本项目采用OpenCV和深度学习模型相结合的技术路线，先用OpenCV将证件从背景中剪裁出来，再用深度学习模型CRNN提取信息框及识别文字。

b. 非结构化文档信息提取与分析研究

上市公司每个季度都会公布自己公司的财务情况，包括资产负债表，利润表和现金流量表。这些财务信息会被其他多种类型公司利用，包括数据商，提取数据然后为客户提供数据服务；金融分析师，分析公司财务状况；财经媒体，发布上市公司财务评论等。由于财报形式多样，格式内容各异，目前以人工提取为主。如果能将此流程实现自动化，能节省大量人力成本，提高工作效率。本项目根据报表情况：有无表格线，文本还是图片分别应用不同模型处理。对于文本报表，首先对内容进行解析，然后应用语言模型和自然语言处理模型定位表格并提取字段内容，对于图片报表，首先应用OCR技术提取文本信息，再定位表格提取内容。本项目的重点和难点是解决字段的分行和表格的跨页问题。

c. 基于深度学习的股票形态识别

股票形态是一段时间内具有特殊形状的股票行情，投资者会根据自己的经验，用特定的股票形态来预测接下来股价的涨跌走势。有些股票形态具有明确的数值上的定义，但是有些形态只有模糊的定义，比如双顶，双底。及时有效的识别出这些形态，并提醒投资者，具有重要意义。形态识别本身是一个视觉问题，而金融数据具有天然的时间序列特征。本项目采用深度学习中的视觉模型（CNN）与时间序列模型（RNN）相结合的技术路线，提高识别精确度。