محصلو الفواتير والحسابات
المكتب والدعم الإداريالتعرّض للذكاء الاصطناعي
- مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08
مرتفع جدًا· نسبي
منخفضأربع فئات نسبيةمرتفع جدًاقيمة على مستوى المجموعة المهنية
المقياس والأساس والمصدر
أربع فئات نسبية (منخفض / متوسط / مرتفع / مرتفع جدًا)
831 مهنة تفصيلية في جدول توقعات التوظيف لدى BLS. وتُسند القيمة على مستوى رمز مصفوفة التوظيف الوطنية (NEM)، فالمهن التي تشترك في الرمز نفسه تأخذ النطاق نفسه
- مصدر البيانات: Anthropicتاريخ النشر: 2026-03
0.299
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.43
0.09نطاق القيم المعروضة هنا0.70قيمة على مستوى المجموعة المهنية
المقياس والأساس والمصدر
مؤشر التعرّض للذكاء الاصطناعي التوليدي، 0–1 كما نُشر
وحدة التصنيف ISCO-08 — تأخذ كل المهن ذات الرمز نفسه هذه القيمة
محسوب من قِبل هذا الموقع وليس منشورًا من منظمة العمل الدولية: من بين 1,012 مهنة يربطها هذا الموقع بمجموعة بيانات المنظمة، تبلغ نسبة التي تساوي هذه القيمة أو تتجاوزها 30%.
ما نوع القيمة التي ينشرها هذا المصدر
فئة BLS رتبة نسبية لا مستوى مطلق، وليست قياسًا مباشرًا: فهي تجمع الرتب المئينية للمهنة في عدة دراسات منشورة في أربع فئات. وهي ليست توقّعًا للتوظيف أو الأجور، ولا احتمالًا للتبني، ولا تفرّق بين الأتمتة والتعزيز.
Task-level exposure
عرض 9 مهمة مخفية| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Advise customers of necessary actions and strategies for debt repayment.43-3011 | 0.015452.4 | 0.00507.3 |
Locate and notify customers of delinquent accounts by mail, telephone, or personal visits to solicit payment.43-3011 | 0.004816.3 | 0.039457.4 |
Arrange for debt repayment or establish repayment schedules, based on customers' financial situations.43-3011 | 0.003712.6 | 0.00253.6 |
Record information about financial status of customers and status of collection efforts.43-3011 | 0.003411.6 | 0.014821.6 |
Confer with customers by telephone or in person to determine reasons for overdue payments and to review the terms of sales, service, or credit contracts.43-3011 | 0.00217.1 | 0.00446.4 |
Locate and monitor overdue accounts, using computers and a variety of automated systems. | —0 | 0.00253.6 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Receive payments and post amounts paid to customer accounts.O*NET Task ID 2472 | 1.0 |
Record information about financial status of customers and status of collection efforts.O*NET Task ID 2474 | 1.0 |
Advise customers of necessary actions and strategies for debt repayment.O*NET Task ID 2477 | 1.0 |
Sort and file correspondence and perform miscellaneous clerical duties, such as answering correspondence and writing reports.O*NET Task ID 2479 | 1.0 |
Perform various administrative functions for assigned accounts, such as recording address changes and purging the records of deceased customers.O*NET Task ID 2480 | 1.0 |
Contact insurance companies to check on status of claims payments and write appeal letters for denial on claims.O*NET Task ID 18560 | 1.0 |
Locate and monitor overdue accounts, using computers and a variety of automated systems.O*NET Task ID 2473 | 0.5 |
Locate and notify customers of delinquent accounts by mail, telephone, or personal visits to solicit payment.O*NET Task ID 2475 | 0.5 |
Confer with customers by telephone or in person to determine reasons for overdue payments and to review the terms of sales, service, or credit contracts.O*NET Task ID 2476 | 0.5 |
Persuade customers to pay amounts due on credit accounts, damage claims, or nonpayable checks, or to return merchandise.O*NET Task ID 2478 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page