金慧共富联盟创始人

新闻 2025-06-02 11:25

　　林正一博士，金慧共富联盟创始人兼主席。留美华尔街金融博士，区块链科技与人工智能方向的跨界专家，RWA资产数字化领域的先行者。凭借在华尔街多年投行、对冲基金、区块链科技公司的深厚背景，融合金融科技与智能投资理念，带领金慧共富联盟成长为亚洲领先的金融公益智库，15年间帮助超过30万人实现财富自由。

　　林正一出生于1974年，家乡位于中国江苏无锡的一个普通知识分子家庭。父亲是国有汽车制造厂的一名中层工程师，母亲在当地中学担任语文老师。自幼家中重视教育与科学素养，林正一从小对数学与逻辑推理表现出浓厚兴趣。小学时便在全市数学竞赛中屡获奖项，高中阶段成为省数学奥林匹克代表队成员，并在多次竞赛中获得省级一等奖。他的父母虽不从事金融行业，但从小教育他要具备严谨的思维方式与社会责任感，这对他后续学术与职业道路产生了深远影响。

　　1992年，林正一以优异的成绩考入清华大学经济管理学院，主修经济学。在本科期间，他不仅系统学习了宏观经济学、微观经济学、计量经济学等基础课程，还自学了编程（Pascal 与 C 语言），尝试将金融模型与计算机算法结合。大三时，他与导师合作完成了一篇有关“中国股市波动率建模”的研究报告，首次尝试将 GARCH 模型应用于 A 股市场，论文被刊登在当年清华大学的一次学生学术研讨会上，受到导师高度评价。

　　1996年，林正一以保送生身份拿到哥伦比亚大学金融工程（Master of Financial Engineering）项目的录取通知，并获得全额奖学金。硕博阶段，他在量化分析、风险管理、衍生品定价等领域展开深入研究。具体学习与研究经历包括：

　　• 核心课程：随机微积分、金融数理模型、风险管理、固定收益证券定价、金融数据库与编程。

　　• 博士论文：《基于随机波动率模型的跨资产套利策略研究》（Research on Cross-Asset Arbitrage Strategies under Stochastic Volatility Models）：该论文围绕多因子模型与随机波动率，提出了一种新的跨市场套利框架，并在模拟数据与部分实盘数据上进行了回测。研究成果被认可为当年金融工程系优秀论文之一，也为他后续进入华尔街顶尖投行打下坚实学术基础。

　　• 麻省理工学院（MIT）区块链与人工智能应用高级研修项目（2020）：在完成美国求学后，他持续关注前沿科技发展，2020年受邀参加 MIT 的“区块链与人工智能金融应用”高级研修班，系统学习了智能合约、分布式账本、深度学习与强化学习在金融交易中的落地应用，并结交了多位行业专家，为后来推动 RWA（现实世界资产）数字化项目奠定了人脉与技术基础。

　　• 岗位职责：主要负责衍生品定价模型的开发与优化、风险管理框架搭建、以及大型投资组合的量化策略研究。

　　• 参与设计并主导了基于局部波动率模型（Local Volatility Model）的期权定价系统，将定价误差降低至业界平均水平的 60% 以下。

　　• 创建了多种自动化风控预警系统，通过实时监控市场波动与投资组合风险指标，为管理层提供了有力决策支持。

　　• 在 2005 年至 2007 年间，担任团队负责人，将团队人员规模从最初的 8 人扩充到 25 人，覆盖包括信贷衍生品、权益衍生品和跨资产套利模型研发。

　　• 岗位职责：负责高盛在香港 & 纽约两地的区块链项目探索与金融产品设计，重点关注跨境支付、数字资产托管与合规框架。

　　• 2009 年底主导搭建了高盛的“区块链实验室”，旨在探索区块链技术在跨境结算与供应链金融中的可行性。

　　• 2010 年参与设计并推出了“高盛数字资产托管平台”（内部原型版本），为后期大型机构数字资产托管业务奠定雏形，受到内部合规与技术团队高度认可。

　　• 在此期间，与全球顶尖区块链技术团队（包括以太坊核心开发组成员）保持密切沟通，帮助高盛在业界率先开展数字资产研究与验证。

　　在离开高盛后，林正一先后担任三家硅谷金融科技初创公司的天使投资人兼技术顾问，涉及场景包括智能投顾系统、区块链供应链金融、以及人工智能风控引擎。其中代表性项目：

　　• FinAI（2013–2015）：一家主攻人工智能驱动的智能投顾平台初创企业。他担任首席技术顾问，负责算法架构设计与模型选型，推动了平台从单一股票筛选演化成多资产配置模型。平台上线一年内用户 AUM（管理资产规模）从 2000 万美元增长至 1 亿美元。

　　• ChainFinance（2015–2017）：一站式供应链区块链金融服务平台，他作为联合创始人之一，主导设计了“区块链应收账款融资”底层协议，并与美国、欧洲多个供应链上下游企业进行 PoC（概念验证）合作。成功在 2016 年 Q4 完成全球首个与跨国电子制造巨头合作的区块链应收账款融资项目，提高了供应链融资效率 30%。

　　• RiskAI（2017–2018）：专注于银行业智能风控引擎的初创公司，他担任首席顾问，主导将深度学习与增强学习技术应用于信贷风控模型。在他的指导下，RiskAI 形成了一套基于图神经网络（GNN）和集成式特征选择算法的风控系统，显著提高多家中小银行的坏账预测准确率。

　　• 联合起草发布了《亚洲 RWA 数字化白皮书（2019 版）》，提出了“数字化资产三要素”（资产确权、链上映射、合规交易）。

　　• 担任行业内多个重要研讨会（如新加坡 RWA 峰会、香港 FinTech Week）的特邀演讲嘉宾，分享中国及亚洲市场 RWA 数字化探索经验，推动了 RWA 与 DeFi（去中心化金融）的跨界融合。

　　• 为东南亚与中东地区的数家金融机构提供 RWA 资管产品设计咨询，帮助他们搭建“黄金、石油、房地产”等各类实体资产链上数字化方案，累计累计数字化资产规模超过 5 亿美元。