আর্থিক পরীক্ষক
ব্যবসা ও অর্থAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: '26.08
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: '26.03
0.043
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: '25
0.62
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 3% 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
13টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Review and analyze new, proposed, or revised laws, regulations, policies, and procedures to interpret their meaning and determine their impact.13-2061 | 0.070583.7 |
Recommend actions to ensure compliance with laws and regulations, or to protect solvency of institutions.13-2061 | 0.00657.7 |
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.13-2061 | 0.00475.6 |
Investigate activities of institutions to enforce laws and regulations and to ensure legality of transactions and operations or financial solvency.13-2061 | 0.00252.9 |
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
এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন
এপ্রি ২০২৬: 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.
[সূত্র: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]মার্চ ২০২৬: Published evergreen blog analysis: AI exposure 63%, automation risk 46/100 in 2025.
[সূত্র: AI Changing Work Blog]