香港金融初創公司Apoidea其中一項業務是以人工智能（AI）技術，向金融機構提供文件資料整理及分析服務。聯合創辦人鄭其森表示，過往所採用的字元辨識（Optical character recognition、OCR）技術已沿用30年，而且需要為個別文件設立樣板才可再作分析，但金融機構所處理的文件種類繁多，就算是同一類文件，不同機構的排版設計亦各有不同，因此公司研發近20個針對金融機構處理文件的深度學習模型，以節省分析時間。

鄭其森指，現時針對文件資料提取的公司不多，仍然有龐大市場，根據非正式統計，金融機構約有6至7成中後勤員工，他們大部份工作時間用作核對財務報表和月結單等資料，因為工作性質單一，所以員工流失率很高，因此公司便以AI技術，提供文件資料提取服務，例如一份400頁的財報需要抽取約400個會計項目作信貸分析，以人手處理需時4至5小時，但公司可以協助客戶在5分鐘內整理整份財報資料，再在15分鐘內轉化成較方便查閱的介面。

Apoidea的服務建基於AWS的基礎設施。鄭其森指，公司有客戶要求在5分鐘處理一份400頁的財報，因為除轉化成文字外，亦要作深度分析，需要用到大量顯示卡（GPU）在同一時間作運算，不過公司自行設立數據中心不合乎成本效益，所以便採用AWS的基礎設施服務。

鄭其森說，公司目前研發近20個針對金融機構處理文件的深度學習模型，包括可以處理圖表、以及皺了的文件、甚至模糊的字體，但效果只和常人相近，即肉眼辨識不了的話，深度學習模型亦無法辨識。他續指，該20個深度學習模型主要可分為視覺訊息人工智能和自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）兩種，前者和OCR類似，後者則可以嘗試判斷字元之間的關係，例如財報有一個項目為或有負債（Contingent Liability），即該公司有沒有潛在法律責任和潛在罰款，通常會在財報中以句子表達，透過NLP可以釐清該公司與其他公司的法律責任。

鄭其森表示，Apoidea在2017年成立，有70多位員工，有一半為研發人員，在海外如澳洲、日本等有設立分公司。現時主要為金融機構處理財報和月結單，為全球約30個客戶提供AI文件處理服務，正計劃和大型零售商合作，協助其處理收據和發票分析，未來可能擴展至處理半正式法律文件。

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