ডেটা যাচাইকরণ ক্লার্ক
অফিস ও প্রশাসনিক সহায়তাAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
অত্যন্ত উচ্চ· আপেক্ষিক
কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চপেশা-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
- ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: 2026-03
0.671
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.70
0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70পেশা-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 0% এই মানের সমান বা তার বেশি।
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
শুধু এক্সপোজার থাকা কাজ| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Compile, sort and verify the accuracy of data before it is entered.43-9021 | 0.013865.0 |
Read source documents such as canceled checks, sales reports, or bills, and enter data in specific data fields or onto tapes or disks for subsequent entry, using keyboards or scanners.43-9021 | 0.004219.6 |
Resolve garbled or indecipherable messages, using cryptographic procedures and equipment.43-9021 | 0.003315.3 |
| Not observed on any surface — 6 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | |
Compare data with source documents, or re-enter data in verification format to detect errors. | —0 |
Store completed documents in appropriate locations. | —0 |
Locate and correct data entry errors, or report them to supervisors. | —0 |
Maintain logs of activities and completed work. | —0 |
Select materials needed to complete work assignments. | —0 |
Load machines with required input or output media such as paper, cards, disks, tape or Braille media. | —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 |
|---|---|
Compile, sort, and verify the accuracy of data before it is entered.O*NET Task ID 11402 | 1.0 |
Compare data with source documents, or re-enter data in verification format to detect errors.O*NET Task ID 11403 | 1.0 |
Store completed documents in appropriate locations.O*NET Task ID 11404 | 1.0 |
Locate and correct data entry errors, or report them to supervisors.O*NET Task ID 11405 | 1.0 |
Maintain logs of activities and completed work.O*NET Task ID 11406 | 1.0 |
Select materials needed to complete work assignments.O*NET Task ID 11407 | 1.0 |
Resolve garbled or indecipherable messages, using cryptographic procedures and equipment.O*NET Task ID 11409 | 1.0 |
Read source documents such as canceled checks, sales reports, or bills, and enter data in specific data fields or onto tapes or disks for subsequent entry, using keyboards or scanners.O*NET Task ID 11401 | 0.5 |
Load machines with required input or output media, such as paper, cards, disks, tape, or Braille media.O*NET Task ID 11408 | 0.0 |
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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
পেশাগত তথ্য
এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন
মার্চ ২০২৬: EIG (Mar 2026): data entry keyers made up only 0.2% of employed 22-25 year-olds in 2018-2021, so automating data entry cannot explain much of the weakness in youth employment.
[সূত্র: EIG: AI and Young-Adult Jobs (March 2026)]জানু ২০২৬: Anthropic Economic Index report (Jan 2026): data entry keyers have one of the highest "effective AI coverage" scores. Only two of their nine tasks appear in Claude usage, but their largest task, reading and entering data from source documents, has high success rates with Claude.
[সূত্র: Anthropic Economic Index (Jan 2026)]মে ২০২৫: ILO global analysis confirms clerical data processing among highest AI exposure occupations. Global automation score slightly decreased from 0.30 to 0.29.
[সূত্র: ILO GenAI Index 2025]These summaries were written by AI Changing Work from the source linked with each one, and any figures in them are given as AI Changing Work summarised them; they can differ from the source's own wording and from figures shown elsewhere on this page, so check the source before relying on them. AI Changing Work matched this page's occupation to an O*NET occupation and chose, by its own judgment, case by case, which summaries relate to that O*NET occupation; a summary appearing here does not mean that its source names this occupation.