郭健是IDEA首席科学家、（署理）院长，并兼任香港科技大学（广州）人工智能学域兼职教授（博士生导师）、上海交通大学上海高级金融学院（SAIF）兼聘教授、清华大学深圳国际研究生院（数据与信息研究院）实践教授。郭健2003年从清华大学数学科学系本科毕业后在IT领域创业多年，2006年赴美国密西根大学（University of Michigan）统计系深造并取得机器学习专业的博士学位。郭健自2011年起任美国哈佛大学（Harvard University）计算统计学助理教授（Tenure-track、博士生导师），深钻人工智能的数学和统计学算法研究，特别是在机器学习和深度学习的理论、算法和应用领域取得一系列研究成果，并广泛应用于搜索推荐引擎、金融量化投资、基因疾病预测等领域。2016年郭健回国创业，将其在人工智能领域的研究积累应用于金融市场投资与风险管理研究，创建DeepX。2020年，郭健因其在学术研究和产业创新方面的贡献被授予国家特聘专家荣誉。同年他协助美国和英国工程院外籍院士、前微软公司全球执行副总裁沈向洋博士共同创建了粤港澳大湾区数字经济研究院（International Digital Economy Academy, 简称IDEA），汇聚全球具有“科学家头脑、企业家素质、创业者精神”的科创实干家共同推动人工智能前沿技术与新兴产业发展。
郭健长期深耕人工智能与深度学习理论、算法与应用研究，并聚焦新一代AI量化投资技术的前沿探索和系统研发，发表研究论文50+篇，开源技术报告20+篇，技术发明专利10+项，人工智能开源项目5+项。在AI基础研究方面，郭健研发了增强大语言模型知识推理能力和逻辑链可追溯能力的“思维图谱（Think-on-Graph）”技术，提出了面向大语言模型的下一代知识图谱技术范式与开源自动化知识库构建技术“语境图谱（Context Graph）”，为解决制约大模型进化的私域数据共享瓶颈而研发了新一代大模型加密数据合成技术。在AI算法研究方面，郭健提出了解决多阶段决策问题中端到端深度学习训练难题的“向导学习（Guided Learning）”技术，在端到端自动驾驶和端到端量化投资决策建模中有广泛应用。在AI量化投资研究方面，郭健与沈向洋院士共同提出了新一代AI量化投资技术范式Quant4.0和并研发了全流程自动化AI量化投资研究平台ideaQuant。在此基础上，郭健与沈向洋提出Quant5.0，研究了跨市场、跨品种、跨周期的端到端金融时间序列预训练底座大模型(Large Investment Model)，提升量化投资的模型研发效率和策略迁移能力。与此同时，郭健还研发了世界首个基于大语言模型的AI量化投资建模智能体Alpha-GPT，在WorldQuant Brain全球量化投资策略比赛等多个竞赛中取得领先名次。
