全球頂級對沖基金 Citadel 正大舉擴張其量化投資業務，並積極從美國矽谷招募人工智慧（AI）領域的頂尖人才，引領華爾街在金融科技領域掀起一波轉型浪潮。這項人才爭奪戰不僅凸顯 AI 在金融業的關鍵地位，也揭示了產業在擁抱新技術時所面臨的組織挑戰。
Citadel 是一家總部位於美國的跨國對沖基金金融服務公司，截至目前管理約 670 億美元資產。根據《Crypto Briefing》報導，該公司在今年 6 月的實習生招募中，從超過 11.59 萬名申請者中錄取了 350 多人，錄取率僅 0.36%，創下公司紀錄。這些實習生主要集中在量化研究、交易和工程職位，具備 AI 工具熟練度是基本要求。量化交易是一種透過數學模型和演算法來自動進行投資決策的交易方式，近年來隨著 AI 技術發展，其複雜度和效率持續提升。
Citadel 全球量化策略部門負責人 Navneet Arora 指出，公司計劃在未來一年內，讓其量化投資團隊（目前約 180 人）以兩位數的速度擴編。這波人才需求不僅針對金融背景專業人士，更將觸角伸向矽谷的 AI 實驗室，與 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 和 Meta AI 等科技巨頭爭奪人才。為強化系統化交易能力，Citadel 已新成立由 Alexey Poyarkov 領導的團隊，專注於全球股票的系統化交易。
公司創辦人肯·格里芬（Ken Griffin）曾提及，先進的代理式 AI 系統（Agentic AI systems）已能將過去需要數週才能完成的金融研究任務，大幅縮短至數小時或數天。這項技術潛力促使 Citadel 積極導入 AI 工具，例如已在內部部署 AI 助理以支援其股票研究團隊，並將於今年 6 月初推出新措施，向外部裁量型對沖基金經理支付交易訊號費用。
然而，儘管全球對 AI 的投資預計在 2026 年將年增 47% 達到 2.59 兆美元，但《FINCHANNEL》指出，麥肯錫公司（McKinsey）的報告顯示，僅有少數公司能將 AI 對利潤的貢獻提升至 5% 以上。這表明，AI 投資回報不彰的問題可能源於組織結構，而非單純的預算限制。例如，叫車與外送平台 Uber 甚至在四個月內就耗盡了 2026 年一整年的 AI 程式開發工具預算。
專家認為，AI 的實施需要組織進行結構性和文化上的變革。麥肯錫公司研究發現，有 55% 的高效能組織重新設計了內部流程以適應 AI 工具。換言之，AI 在金融領域並非取代人類研究員，而是降低了對程式開發技能的要求，轉而提升了研究員提出投資想法、並有效引導機器實現獲利的能力。這波轉型促使金融機構除了增加 AI 預算外，更需重新思考人才培養、組織流程與營運模式，才能真正從 AI 應用中獲益。
