محللو التحصيل
الأعمال والماليةالتعرّض 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
0.234
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.60
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 4%.
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 18 مهمة مخفية| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Advise clients or respond to inquiries about financial matters in person or via phone, email, Web site, or Internet chat.13-2071 | 1.370093.2 | 0.2700100.0 |
Prepare written documents to establish contracts with or communicate financial recommendations to clients.13-2071 | 0.04002.7 | 0.00000.0 |
Advise clients on housing matters, such as housing rental, homeownership, mortgage delinquency, or foreclosure prevention.13-2071 | 0.04002.7 | 0.00000.0 |
Create debt management plans, spending plans, or budgets to assist clients to meet financial goals.13-2071 | 0.01000.7 | 0.00000.0 |
Explain general financial topics to clients, such as credit report ratings, bankruptcy laws, consumer protection laws, wage attachments, or collection actions.13-2071 | 0.01000.7 | 0.00000.0 |
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 |
|---|---|
Calculate clients' available monthly income to meet debt obligations.O*NET Task ID 18935 | 1.0 |
Estimate time for debt repayment, given amount of debt, interest rates, and available funds.O*NET Task ID 18937 | 1.0 |
Explain services or policies to clients, such as debt management program rules, advantages and disadvantages of using services, or creditor concession policies.O*NET Task ID 18938 | 1.0 |
Prepare written documents to establish contracts with or communicate financial recommendations to clients.O*NET Task ID 18942 | 1.0 |
Explain general financial topics to clients, such as credit report ratings, bankruptcy laws, consumer protection laws, wage attachments, or collection actions.O*NET Task ID 18952 | 1.0 |
Explain loan information to clients, such as available loan types, eligibility requirements, or loan restrictions.O*NET Task ID 18953 | 1.0 |
Advise clients or respond to inquiries about financial matters in person or via phone, email, Web site, or Internet chat.O*NET Task ID 18933 | 0.5 |
Assess clients' overall financial situations by reviewing income, assets, debts, expenses, credit reports, or other financial information.O*NET Task ID 18934 | 0.5 |
Create debt management plans, spending plans, or budgets to assist clients to meet financial goals.O*NET Task ID 18936 | 0.5 |
Interview clients by telephone or in person to gather financial information.O*NET Task ID 18939 | 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