李韵：在发展的潮流中乘风破浪
走访同学：牛皓玥
李韵校友，2005年毕业于复旦大学数学科学学院信息与计算科学专业，2013至2016年在复旦经济学院国际贸易专业攻读学术硕士，现就职于子午投资，从事智能投顾和量化策略研究的相关工作。
从知识的消费者转换为知识的生产者
李韵校友本科毕业后做过一些创业性的尝试，这段经历也让他重新规划了自己的职业发展，重新认识了自己。相比于常规性的工作，他发现自己还是更喜欢研究性质的工作，因此决定重回复旦，考取经济学院的国际贸易学术硕士，毕业后从事的也是研究性质的工作。
谈及在复旦的两段学习经历，李韵校友认为本科和硕士阶段的学习确实有很大不同。从本科到硕士，最好能够完成一个观念的转换，从被动接受书本、文献、老师滋养的“知识消费者”，转换成为更加主动的“知识生产者”。无论是完成硕士论文的过程中，需要将文献中的很小的点串联成线面，还是实际工作中需要在繁杂的信息中做筛选甄别，都需要围绕明确的目标去判断解释，获取到的资料素材到底对不对，是不是那样，要去检查核对它，而不是说听了就信，拿来就用。
“复旦精神深入我心”
两次走进复旦的他，对复旦的精神也有一些深入的感悟。除了“博学而笃志，切问而近思”这条校训，李韵校友对同学们之间广为流传的“自由而无用的灵魂”这句话也记忆犹新。他谈到，其实他自己早先觉得这两句话有些冲突的，但现在认为并不矛盾。自由而无用的灵魂是个内在的品质或者说是精神倾向，它不意味着以无知无畏为荣，而是说在内心不以功利的方式来框定自己。至于求学以及做人做事，还是要“博学而笃志，切问而近思”。除了思想上可以自由无用之外，其它的还是踏踏实实地走。多年的学习和工作使他认识到要把这两者融合起来。
选择比努力更重要
李韵校友在分享这段经历的过程中，多次提到了选择的重要性。无论是作为研究生重回复旦，还是重新选择就业方向，他认为在考虑客观条件的同时，还是要做自己喜欢的事情。对于他自己来说，选择产业风口的发展方向，不断有新技术和突破涌现的行业，切身参与其中并推动它，是一件很值得开心的事情。
他分享了自己硕士期间的一段研究经历。那时他所研究的国际贸易领域有了一个新的数据集，之前研究者没有掌握，因此这个问题上有很大空白，也有很大的探索空间。在新的领域自己琢磨，做一些有价值的分析，给他带来了很大的乐趣和成就感。他认为，领域本身的新资源可以打开新的局面，进入这个领域就容易很快的做出成绩。李韵校友谈到，他现在从事的智能投顾方向也是如此。其实回想起来量化投资在国内也就是近10年20年才发展起来的，算力算法真正成熟更是在近几年才完成的，现在把这些跟企业场景结合起来，会做出一些之前不容易得到的结果。
“在一个有发展的潮流中努力，你会有事半功倍的效果，然后自己幸福感会更高些，这也就是所说的成就感吧”，他这样总结道。
金融领域的前沿高地——金融科技
李韵校友可以说是真正的金融科技领域的从业者，作为这一专业的新生，我也很荣幸地与李韵校友交流了行业现状及发展的相关问题。
目前李韵校友的工作重心是基于人工智能的投顾系统，也就是将量化领域或其他股票研究领域的场景系统化、算法化，整合成一个可服务于包括基金、券商等其他金融机构的综合系统。他认为，近年来人工智能、大数据技术和算力上的巨大突破，为许多金融领域之前无法完成的事提供了实践条件，利用智能算法辅助投资研究和量化交易也是其中一种应用场景。李韵校友表示，金融科技的基石是数据，但数据本身不会说话，因此需要从业者建立业务场景，引入新的智能算法，把系统化的场景与算法结合。传统的量化投资也算是数据分析，但现在可以把它做的更深入，更模块化，并引入更深度的算法，在更丰富的数据和算力的帮助下甚至可能重构一些业务的逻辑。
从李韵校友自身的经历出发，他认为金融科技就是金融业务与数据科学的结合。当下他所在的公司转型，就是把量化投资跟其他投资业务整合到一个智能投顾系统中。从最初的量化投资研究，到如今的模块化系统，公司所服务的资管规模已远远大于一般量化基金的规模。通过打通数据、场景、算法、服务的智能闭环，可以有效地提高效率降低成本，而利用机器学习、深度学习算法等前沿算法的模块实际上也起到了为投资决策做增益的作用。
李韵校友也谈到，金融科技本身就处在发展的前沿，领域的高速蓬勃发展也使得同学们可以在该领域大展身手，未来可期，大有可为。相关专业或未来希望从事相关领域的学弟学妹们可以从现在开始就多多关注这些行业的最新进展。进入这个行业，扎实的理论基础，相关行业的业务实践，数据挖掘的比赛经历都是他看重的特质和能力。作为一个应用学科，在懂得前沿算法的同时如何更好地应用它们，才是我们最需要思考和琢磨的问题。
