বুককিপিং ক্লার্ক

অফিস ও প্রশাসনিক সহায়তা

AI এক্সপোজার

  • ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: '26.08

    অত্যন্ত উচ্চ· আপেক্ষিক

    কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চ

    পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান

    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    চারটি আপেক্ষিক স্তর (কম / মাঝারি / উচ্চ / অত্যন্ত উচ্চ)

    BLS কর্মসংস্থান পূর্বাভাস সারণির 831টি বিস্তারিত পেশার ভিত্তিতে। মান NEM (ন্যাশনাল এমপ্লয়মেন্ট ম্যাট্রিক্স) কোড অনুযায়ী দেওয়া হয়, তাই একই NEM কোডের পেশাগুলি একই ব্যান্ড পায়

    উৎস ডেটাসেট (XLSX ফাইল ডাউনলোড)

  • ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: '26.03

    0.310

    0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745
    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    পর্যবেক্ষিত এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    O*NET টাস্কে ম্যাপ করা

    উৎস ডেটাসেট

  • ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: '25

    0.49

    0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70

    পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান

    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    জেনারেটিভ AI এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    ISCO-08 ইউনিট গ্রুপ — একই কোডের সব পেশা এই মানই পায়

    এটি এই সাইটের হিসাব, ILO-এর প্রকাশিত সংখ্যা নয়: এই সাইট ILO ডেটাসেটের সঙ্গে যুক্ত করা ১,০১২টি পেশার মধ্যে 21% এই মানের সমান বা তার বেশি।

    উৎস ডেটাসেট

এই উৎস কী ধরনের মান প্রকাশ করে

BLS-এর শ্রেণিবিভাগ একটি আপেক্ষিক র্যাঙ্ক, পরম মাত্রা নয়, এবং এটি সরাসরি পরিমাপও নয়: এটি কয়েকটি প্রকাশিত গবেষণায় পাওয়া পেশার পার্সেন্টাইল র্যাঙ্কগুলিকে চারটি স্তরে ভাগ করে। এটি কর্মসংস্থান বা মজুরির পূর্বাভাস নয়, গ্রহণের সম্ভাবনাও নয়, এবং এটি স্বয়ংক্রিয়তা ও সম্প্রসারণের মধ্যে পার্থক্য করে না।

Task-level exposure

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Check figures, postings, and documents for correct entry, mathematical accuracy, and proper codes.

O*NET Task ID 2486

1.0
Operate computers programmed with accounting software to record, store, and analyze information.

O*NET Task ID 2487

1.0
Debit, credit, and total accounts on computer spreadsheets and databases, using specialized accounting software.

O*NET Task ID 2489

1.0
Classify, record, and summarize numerical and financial data to compile and keep financial records, using journals and ledgers or computers.

O*NET Task ID 2490

1.0
Code documents according to company procedures.

O*NET Task ID 2493

1.0
Operate 10-key calculators, typewriters, and copy machines to perform calculations and produce documents.

O*NET Task ID 2495

1.0
Perform financial calculations, such as amounts due, interest charges, balances, discounts, equity, and principal.

O*NET Task ID 2497

1.0
Perform general office duties, such as filing, answering telephones, and handling routine correspondence.

O*NET Task ID 2498

1.0
Calculate and prepare checks for utilities, taxes, and other payments.

O*NET Task ID 2501

1.0
Compare computer printouts to manually maintained journals to determine if they match.

O*NET Task ID 2502

1.0

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন

এপ্রি ২০২৬: Bookkeeping clerks classified in office/administrative high-risk segment by OpenAI framework — repetitive structured ledger and reconciliation work.

[সূত্র: OpenAI Jobs Transition Framework, April 2026]

মার্চ ২০২৬: Brookings retraining analysis: workers displaced by AI from clerical roles face challenging transitions. TAA participants remained underemployed even 4 years after job loss.

[সূত্র: Brookings Institution]

মার্চ ২০২৬: AI Layoff Trap research highlights bookkeeping as especially vulnerable to over-automation due to highly structured task composition in competitive markets.

[সূত্র: Falk & Tsoukalas (2026), The AI Layoff Trap]