薪水2年翻一倍!OpenAI高薪挖角這類人才:「量化分析師」為何成AI界新寵?
薪水2年翻一倍!OpenAI高薪挖角這類人才:「量化分析師」為何成AI界新寵?

「是要在高頻交易中為減少奈秒延遲焦頭爛額、不知道自己存在的價值,還是要看看自己的技能能否運用在通用人工智慧。請申請參加本次聚會,與OpenAI團隊見面。」OpenAI執行長山姆.奧特曼(Sam Altman)在X上向量化分析師──金融界精英發出邀約,歡迎這些人才加入改變世界的科技革命。

今年5、6月,OpenAI在舊金山及紐約舉辦了兩場「派對」,提供數十名華爾街頂尖人才一場說明會,以及與AI研究人員交流的機會,希望吸引這些過去在金融界、量化交易領域闖蕩的數學家、工程師、物理學家、資料科學家投身AI開發。

AI界超夯量化交易人才:高同質性成挖角主因

量化交易是種利用數學模型、統計方法和大量數據來尋找交易機會,並藉此建立交易策略以獲利的投資模式。其中,也包含了運用演算法和機器學習進行自動化的高頻交易。

量化交易與研發AI技術有相當高的同質性,量化分析師需要挖掘大數據、建立系統並繳出研究成果,可說與研發AI要做的事如出一轍。並且兩者的文化也相當類似,交易策略可能很快就會落伍,需要持續調整才能維持投資報酬,而AI同樣需要不斷更新才能在激烈的競爭中脫穎而出。

這使得求才若渴的AI公司,開始將觸手伸到華爾街。加上現在AI領域的人才爭奪越來越激烈,Meta近幾個月成立超級智慧團隊,以數百萬到上億美元年薪的價碼,從各大AI公司挖角人才。OpenAI就有至少4位研究科學家選擇投奔祖克伯的懷抱。

金融人才也能是AI人才,AI公司大舉招募華爾街精英

實際上,金融人才在AI領域揮灑才能早有不少例子。OpenAI知名研究科學家諾姆.布朗(Noam Brown)就是金融領域出身,根據LinkedIn上的經歷,他曾在MJM trading group負責演算法交易,並於聯準會國際金融部門工作過。

而外界更為熟悉的案例,或許是今年初一炮而紅的中國AI公司深度求索(DeepSeek)。深度求索原本只是避險基金幻方量化的一個小部門,因此能運用的資金也有限,然而他們卻以遠低於主流AI公司的成本,打造出極高性價比的模型,在AI界投下震撼彈。

科技新聞記者高燦鳴(Tim Culpan)認為,DeepSeek的成功在於能免去不必要的運算,用最小的力氣實現接近主流模型的效果,這與量化交易排除不必要的數據、用最高效率執行交易獲利的策略可說如出一轍。

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科技新聞記者高燦鳴(Tim Culpan)指出,Deepseek的突破性進展,可歸功於其獨特的量化背景。
圖/ shutterstock

AI搜尋引擎Perplexity共同創辦人強尼.何(Johnny Ho) 2017年從哈佛畢業後也做過多年的量化交易,「那個年代最熱門的就是取得量化交易的實習機會,拿不到才會去科技業。但很明顯現在狀況反轉了。」

近年來,以OpenAI、Anthropic為首的AI公司就從量化交易領域延攬了大量人才。去年OpenAI便從頂尖量化交易公司Hudson River Trading挖角多名人才;Anthropic同樣在去年底從簡街資本招募數名工程師加入。

薪水兩年翻一倍,AI工作從「酷,但薪水少」變成「又酷又有錢」

且現在投身AI領域也較以前更具吸引力。對金融界精英來說,以前AI公司是很酷、但錢少很多的去處,只有個人有所追求才會選擇,但現在不一樣了。

根據《Business Insider》報導,一年多前,AI公司已經為這些有著幾年機器學習經驗的研究人員開出高達75萬美元(約新台幣2,200萬元)年薪的報價,現在金額更是水漲船高,有離開量化交易公司的研究人員透露,頂尖AI公司開出的價碼高達150萬美元(約新台幣4,400萬元)至300萬美元(約新台幣8,800萬元)。

「我不希望這輩子對人類的貢獻就是提昇了一點股票市場效率。為了AI研究減薪是我一生中做出最好的決定。現在你甚至不用減薪。」布朗曾為OpenAI招募量化交易人才的活動在LinkedIn發文表示。

另外,量化分析師離職後,往往受限於競業條款不能在同業公司任職,此時薪水相當的AI公司就成為優質選擇。假如他們不習慣或不喜歡AI公司的氛圍,也能在競業禁止期限結束後重返金融業。

AI數據平台Einblick創辦人尚澤遠在將公司賣給Databricks後,加入量化交易公司Citadel Securities,任職到今年初離職。他的競業禁止期限到2027年初,但現在他已經是OpenAI的技術人員。

尤其近年AI技術被宣傳為改變世界的技術,使得加入科技公司的選擇變得更具魅力。強尼.何指出,「你可以繼續在市場上買賣,為每筆交易轉取微薄利潤,或者你也可以真正有所作為,改善人們的生活。」

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年薪上看487萬!10大「AI最難取代」高薪職位出爐:不只工程師,這類非理科也超穩

資料來源:Business InsidereFinancialCareersOpentools

責任編輯:黃若彤

關鍵字: #AI #金融科技
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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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