فاحصو المالية
الأعمال والماليةالتعرّض للذكاء الاصطناعي
- مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: '26.08
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: '26.03
0.043
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: '25
0.62
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 3%.
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 15 مهمة مخفية| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Recommend actions to ensure compliance with laws and regulations, or to protect solvency of institutions.13-2061 | 0.060075.0 | 0.020018.2 |
Review and analyze new, proposed, or revised laws, regulations, policies, and procedures to interpret their meaning and determine their impact.13-2061 | 0.020025.0 | 0.090081.8 |
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 |
|---|---|
Train other examiners in the financial examination process.O*NET Task ID 7322 | 1.0 |
Investigate activities of institutions to enforce laws and regulations and to ensure legality of transactions and operations or financial solvency.O*NET Task ID 7314 | 0.5 |
Review and analyze new, proposed, or revised laws, regulations, policies, and procedures to interpret their meaning and determine their impact.O*NET Task ID 7315 | 0.5 |
Plan, supervise, and review work of assigned subordinates.O*NET Task ID 7316 | 0.5 |
Recommend actions to ensure compliance with laws and regulations, or to protect solvency of institutions.O*NET Task ID 7317 | 0.5 |
Examine the minutes of meetings of directors, stockholders, and committees to investigate the specific authority extended at various levels of management.O*NET Task ID 7318 | 0.5 |
Prepare reports, exhibits, and other supporting schedules that detail an institution's safety and soundness, compliance with laws and regulations, and recommended solutions to questionable financial conditions.O*NET Task ID 7319 | 0.5 |
Review balance sheets, operating income and expense accounts, and loan documentation to confirm institution assets and liabilities.O*NET Task ID 7320 | 0.5 |
Review audit reports of internal and external auditors to monitor adequacy of scope of reports or to discover specific weaknesses in internal routines.O*NET Task ID 7321 | 0.5 |
Establish guidelines for procedures and policies that comply with new and revised regulations and direct their implementation.O*NET Task ID 7323 | 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
Occupation information
تغيّرات حديثة تخصّ هذه المهنة
أبريل 2026: ATE 0.42 by 2027 in SF Bay Tier 1. Part of the 91.7% of financial occupations crossing moderate-risk threshold in Tier 1 by 2027.
[المصدر: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]مارس 2026: Published evergreen blog analysis: AI exposure 63%, automation risk 46/100 in 2025.
[المصدر: AI Changing Work Blog]