আর্থিক ঝুঁকি বিশ্লেষক
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
0.265
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: '25
0.44
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 28% 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
20টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Recommend ways to control or reduce risk.13-2054 | 0.110025.0 | 0.02003.2 |
Recommend investments and investment timing to companies, investment firm staff, or the public.13-2054 | 0.070015.9 | 0.080012.9 |
Prepare plans of action for investment, using financial analyses.13-2054 | 0.070015.9 | 0.01001.6 |
Identify key risks and mitigating factors of potential investments, such as asset types and values, legal and ownership structures, professional reputations, customer bases, or industry segments.13-2054 | 0.060013.6 | 0.130021.0 |
Analyze areas of potential risk to the assets, earning capacity, or success of organizations.13-2054 | 0.04009.1 | 0.100016.1 |
Interpret data on price, yield, stability, future investment-risk trends, economic influences, and other factors affecting investment programs.13-2054 | 0.03006.8 | 0.210033.9 |
Monitor developments in the fields of industrial technology, business, finance, and economic theory.13-2054 | 0.03006.8 | 0.03004.8 |
Produce reports or presentations that outline findings, explain risk positions, or recommend changes.13-2054 | 0.01002.3 | 0.03004.8 |
Devise scenario analyses reflecting possible severe market events.13-2054 | 0.01002.3 | 0.01001.6 |
Provide statistical modeling advice to other departments.13-2054 | 0.01002.3 | —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 |
|---|---|
Draw charts and graphs, using computer spreadsheets, to illustrate technical reports.O*NET Task ID 21617 | 1.0 |
Review or draft risk disclosures for offer documents.O*NET Task ID 21633 | 1.0 |
Analyze areas of potential risk to the assets, earning capacity, or success of organizations.O*NET Task ID 21605 | 0.5 |
Analyze new legislation to determine impact on risk exposure.O*NET Task ID 21606 | 0.5 |
Conduct statistical analyses to quantify risk, using statistical analysis software or econometric models.O*NET Task ID 21607 | 0.5 |
Confer with traders to identify and communicate risks associated with specific trading strategies or positions.O*NET Task ID 21608 | 0.5 |
Consult financial literature to ensure use of the latest models or statistical techniques.O*NET Task ID 21609 | 0.5 |
Contribute to development of risk management systems.O*NET Task ID 21610 | 0.5 |
Determine potential environmental impacts of new products or processes on long-term growth and profitability.O*NET Task ID 21611 | 0.5 |
Develop contingency plans to deal with emergencies.O*NET Task ID 21612 | 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