导师简介
如果你想申请香港大学 市场营销学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港大学的Prof. CHOW的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
Prof. Alan Kin San CHOW现任香港大学及多所中国高校兼职教授，是横跨学术与产业的复合型专家。他兼具多重身份：连续创业者、AI与创业领域倡导者（覆盖金融、教育、健康、法律、伦理、机器人及房地产行业）、创业导师与投资者，同时拥有上市公司联合创始人及财富50强企业管理经验。
学术资质方面，Prof. Alan Chow履历扎实：计算机科学博士后研究员背景，金融博士学位，电子商务与互联网计算硕士，以及工商管理硕士与学士学位。专业资质覆盖多领域，包括FIPA、FAIA、FIFA、MIET、MCAAI、MACM、MIEEE、MCIM（特许营销师），同时是NVIDIA认证的学术界与非学术界讲师，及NVIDIA Inception项目评审与成员。
研究分析
代表性论文解读
教授的两篇核心论文均聚焦审计机制与资本市场的关联，兼具学术深度与实践价值：
- Auditors’ Organizational Form and Stock Price Synchronicity：该研究探索审计师组织形式（如合伙制、公司制）对股票价格同步性的影响。股票价格同步性反映个股与市场走势的联动程度，而审计师作为资本市场信息中介，其组织形式决定了风险承担模式与审计质量。研究可能揭示：合伙制审计师因连带责任更强，审计独立性更高，或能降低股价同步性，提升市场信息效率——这为监管层优化审计机构管理制度提供了实证参考。
- Auditors’ Organizational Form and Corporate Fraud：此研究围绕审计师组织形式与企业欺诈行为的关系展开。不同组织形式下，审计师的问责机制与风险偏好存在差异。例如，公司制审计师可能受股东利润目标影响，而合伙制审计师更注重长期声誉。研究或证实：合伙制审计师对公司欺诈的识别率更高，为企业选聘审计机构、监管层防范财务造假提供了决策依据。
学术项目实践
教授指导的学术项目集中体现AI在教育领域的落地应用，形成“识别-分析-优化”的技术闭环：
- 智能识别类项目：包括“Intelligent Online Education Expression Recognition System”“Facial Expression Recognition System”项目利用计算机视觉技术捕捉学习者微表情（如专注、困惑、疲惫），将主观情绪转化为客观数据——突破传统在线教育“无法感知学习者状态”的瓶颈，为教学互动提供数据支撑。
- 个性化学习系统：“Adaptive Online Learning System Based on Facial Recognition”“AI-Powered Learner Engagement Assessment System”。系统将表情数据与学习行为（如答题速度、重复观看率）结合，通过AI算法构建学习者画像，自动调整内容难度与教学节奏。例如，当识别到学习者困惑表情时，系统可推送知识点解析视频，实现“千人千面”的精准教学。
研究想法
- AI赋能绿色金融风险动态评估：绿色金融依赖传统定性分析，风险评估滞后。可利用AI整合企业碳排放数据、ESG评级、政策变动等多维度信息，构建实时风险预警模型。例如，通过LSTM神经网络预测绿色债券违约概率，结合卫星遥感数据验证企业环保承诺执行情况——既拓展AI在金融领域的应用场景，又响应全球碳中和目标。
- 老年健康管理的AI伦理框架构建：AI在老年健康监测（如跌倒预警、慢性病管理）中应用广泛，但存在数据隐私泄露、算法偏见（如忽视特殊体质老人需求）等问题。可研究：基于联邦学习技术实现“数据可用不可见”，同时建立多利益方（老人、家属、医疗机构、科技企业）参与的伦理审查机制，明确AI决策的责任边界——填补健康AI伦理研究在特定群体中的空白。
- 智能合约在跨境房地产交易中的合规性优化：粤港澳大湾区跨境房产交易存在法律差异、流程繁琐等问题。可利用NLP技术解析三地房地产法规，将合规条款转化为智能合约代码；通过AI实时校验交易双方资质、税费计算等环节，自动触发合规预警——实现交易流程“去中介化”与“零合规风险”，推动AI与法律、房地产的深度融合。
申请建议
1.学术背景：构建交叉知识体系
- 优先修读三类课程：AI基础（机器学习、深度学习、计算机视觉）、金融核心（公司金融、金融科技）、交叉学科（科技伦理、数字经济法律）。
- 参与科研项目时，侧重AI+教育/金融的应用方向，例如加入高校智能教育实验室、金融科技创新团队，尝试撰写相关领域研究报告——教授注重“学术落地能力”，有实践成果的申请人更具竞争力。
2.技能储备：强化技术与工具应用
- 编程能力需掌握Python/Java，熟练使用TensorFlow/PyTorch框架；
- 数据分析工具需精通SQL、SPSS、R，具备数据清洗与可视化能力。
- 建议考取NVIDIA AI认证（如NVIDIA Deep Learning Institute认证），熟悉Bloomberg终端、Wind数据库等金融工具——这些技能是开展交叉学科研究的基础，也是文书中需重点体现的硬实力。
3.文书优化：突出匹配度与独特性
- 个人陈述（PS）需避免泛泛而谈，要结合具体经历说明与教授研究方向的契合点。
- 推荐信优先选择AI或金融领域教授，需具体提及申请人的科研态度与解决问题的能力。
博士背景
Charlotte，本硕985，新加坡市场营销博士毕业，博士后，研究方向包括：消费者行为，品牌管理，网络营销等。在国际权威学术期刊《Journal of Marketing》和《Journal of Consumer Research》上发表论文。擅长市场营销相关领域的文书写作辅导，熟悉相关领域的PhD，DBA申请流程及技巧。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
