金融行业巨变中的李晓涛：领导者的轨迹

陈辞

如今全行业谈及转型，必谈数字化；谈及数字化，必谈金融数字化。经过30多年的改革开放，中国金融业获得了巨大的发展，金融机构体系结构日臻完善，已经形成了由“一行三会”为主导、大中小型商业银行为主体、多种非银行金融机构为辅翼的层次丰富、种类较为齐全、服务功能比较完备的金融机构体系，在国民经济发展中，发挥了重要的作用。

然而，在从算盘时代走向键盘时代后，在二进制时代，金融业又该何去何从？

一以贯之地努力

纵观20世纪90年代中后期到千禧年后十年，如同今日的数字化，核心系统建设与升级换代，是各家银行共同的追求。

成为一位备受尊敬的领导者和专家并非一日之功，在诸如西南证券、国盛证券等多所大型金融机构担任核心职务的经历，使得李晓涛能够身处核心系统建设与升级中心，亲历中国金融业从浅显粗放式管理模式到精耕细作，能够为金融机构制定前瞻性的数字化战略，树立了在金融数字化领域的领导地位，并为金融行业的可持续发展做出了杰出的贡献。

从负责制定投资策略和方案，评估潜在投资机会的风险和回报，为公司的投资决策提供支持；到负责财务建模和分析，评估投资项目的财务可行性和盈利潜力；再到监测和评估公司的投资组合，提供投资组合管理策略和建议，确保投资组合的风险分散和回报最大化。与其拥有“关键leader”这一称号，用“金融投资、分析的大师级人物”这一title更能概括他从业多年的贡献。

而身为公司决策层的关键一员，制定和执行公司的战略规划，分析市场趋势、竞争环境和行业动态，为公司提供发展战略决策和方向的建议，只是作为一个领导者的“基本法”；李晓涛还负责制定内部控制政策，对内部控制体系的充分性与有效性进行监测和评估，以及建立识别、计量、监测并控制风险的程序和措施。

目前担任国内知名基金公司的首席战略官（CSO），李晓涛能够以“产品精致、获客精准、服务精益、管理精良”为目标和准则，建立覆盖全业务线、全产品线的品牌体系；为多元获客，李晓涛不仅深耕传统投行渠道，更拓展代销等非银行机构以及以BAT（百度、阿里、腾讯）为代表的互联网渠道；而在投研专业化方面，李晓涛带领研究团队成为“敏捷型组织”的先锋，并搭建了宏观-策略-行业-企业的“四位一体”研究体系；在客户管理方面，李晓涛布局的数字化转型战略面对不同类型的客户，既提供标准化、流程化的产品，也能够针对客户的个性化需求，不断进行产品创新，通过差异化的产品提高财富管理的覆盖率、使用率和渗透率，进而提升客户的获得感、幸福感和安全感。

深谙数字技术对金融行业的重要性，李晓涛在金融领域的职业经历和专业知识使他能够深刻理解数字化对金融的影响。在他的领导下的金融机构，正在适应数字时代的挑战，在实现系统性变革的道路上拔足狂奔。

不曾懈怠的人生

而在走马上任CSO前，在金融行业挥斥方遒的李晓涛，也曾急流勇退。

疫情停摆的时间里，“gap year”一词甚嚣尘上，从校园“出圈”，成为职场人士、高校研究人员重新思考职业规划、研究方向的代称。而在这之前，李晓涛就已经从鲜花着锦的职场拼搏生涯中，gap了两年多。

2013年后，互联网金融快速发展，引发中国金融业的创新，此时的李晓涛已经远离一线战场，受聘担任《北大商业评论》的顾问，站在中国最具深度和前瞻性的平台，凭借多年主持金融投资、分析、战略策划经验，立足本土实践向业内分享着最前沿、先进的金融管理理念以及全球范围内的成功管理实践。

不久，李晓涛重新回归校园，只不过这次不是中国政法或者对外经贸，也不是北京大学和清华大学，李晓涛走进了世界顶级学府——哈佛大学，担任卓越领导力学者，进修一年；并在完成研究后，加入肯尼迪学院ASH研究中心，以亚洲学者的身份继续深造。

在哈佛大学的两年向内自省、向外学习的进修经历，使得李晓涛提升了自身的领导能力和管理经验，对亚洲乃至全球的经济走势有着更深刻的理解，能够准确把握整体金融行业发展脉搏，洞察亚太地区经济发展趋势，为投资人、金融客户提供更为精准的金融投资分析报告。

已识乾坤大，这段经历也让李晓涛意识到，如果把银行过去的信息化、进行中的数字化和智能化喻为一盘棋，“数据”始终是这盘棋的“势”所在。数据不仅是银行最为重要的生产要素，更是银行经营管理和各项业务创新发展的平台，能够从根本上推动银行变革发展。

紧随时代步伐，李晓涛也致力于研究和评估新兴技术和趋势。为公司提供关于技术创新和数字化转型的建议，推动相关项目的执行以及与技术团队合作，确保技术解决方案的有效实施，并监督技术项目的进展和成果。

能否平衡好数据融合应用和安全保护是金融科技发展的“命门”。李晓涛把握住数据要素的流通和融合应用这一行业的主要痛点，指出金融领域的科技正处于爬坡过坎的深化应用阶段，业务拓展和运营管理各领域各环节均需要数据支持，对数据要素流通和融合应用的需求极为迫切，而数据共享和融合应用依然面临现实困难，数据要素价值难以充分发挥。他的多篇学术论文、技术创新就是基于这一行业背景。

与其他深度学习结构相比，卷积神经网络（CNN）在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为目前最为成熟的深度学习模型，也成为近年来人工智能蓬勃发展的重要推手之一。

今年年初，李晓涛正是基于这一深度学习衍生技术，设计开发了一套投资智能决策分析系统，针对目前数据来源多样、数据标准不同、数据质量不一，叠加对数据安全和隐私保护的考虑限制了数据融合应用这一系列痛点，将一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组合，搭建一个卷积结构架构模型。并通过卷积和池化操作，对输入的诸如历史价格数据、财务报表、市场指数等信息中的关键数据，不断进行数据特征降维，提取更深层次的特征。

这一技术基底加快了模型的训练速度，而且能够放弃无关的多余信息，避免将不必要的特征学习进模型，减少人为和外界环境因素的干扰，保证了模型的泛化性能，从而识别和预测潜在的投资机会和风险，为金融企业及机构提供了股价预测和提高收益的建模新方法，并为其提供投资建议，为决策层提供更明智、全面的数据支持。

从最初的“谋势者”到“思考者”，再从操盘手到决策者，李晓涛顺应了时代，也超越了时代。现在的他，正站在二进制的十字路口，以一位顶尖CSO的发展眼光，以领导的基金企业带动身处的金融行业，正快速转变经营模式，把握时代机遇，主动适应创新型经济发展趋势，在新的一轮竞争中脱颖而出。