একীভূতকরণ ও অধিগ্রহণ বিশ্লেষক
ব্যবসা ও অর্থAI 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
0.572
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
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
10টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Inform investment decisions by analyzing financial information to forecast business, industry, or economic conditions.13-2051 | 0.063843.0 | 0.071952.6 |
Interpret data on price, yield, stability, future investment-risk trends, economic influences, and other factors affecting investment programs.13-2051 | 0.024516.5 | 0.017612.9 |
Recommend investments and investment timing to companies, investment firm staff, or the public.13-2051 | 0.016911.4 | 0.01057.7 |
Draw charts and graphs, using computer spreadsheets, to illustrate technical reports.13-2051 | 0.015410.4 | 0.00423.1 |
Monitor fundamental economic, industrial, and corporate developments by analyzing information from financial publications and services, investment banking firms, government agencies, trade publications, company sources, or personal interviews.13-2051 | 0.01359.1 | 0.020314.8 |
Present oral or written reports on general economic trends, individual corporations, and entire industries.13-2051 | 0.00644.3 | 0.00402.9 |
Evaluate and compare the relative quality of various securities in a given industry.13-2051 | 0.00553.7 | 0.00815.9 |
Prepare plans of action for investment, using financial analyses.13-2051 | 0.00221.5 | —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 |
|---|---|
Advise clients on aspects of capitalization, such as amounts, sources, or timing.O*NET Task ID 21579 | 0.5 |
Analyze financial or operational performance of companies facing financial difficulties to identify or recommend remedies.O*NET Task ID 21580 | 0.5 |
Assess companies as investments for clients by examining company facilities.O*NET Task ID 21581 | 0.5 |
Collaborate on projects with other professionals, such as lawyers, accountants, or public relations experts.O*NET Task ID 21582 | 0.5 |
Collaborate with investment bankers to attract new corporate clients.O*NET Task ID 21583 | 0.5 |
Conduct financial analyses related to investments in green construction or green retrofitting projects.O*NET Task ID 21584 | 0.5 |
Confer with clients to restructure debt, refinance debt, or raise new debt.O*NET Task ID 21585 | 0.5 |
Create client presentations of plan details.O*NET Task ID 21586 | 0.5 |
Determine the prices at which securities should be syndicated and offered to the public.O*NET Task ID 21587 | 0.5 |
Draw charts and graphs, using computer spreadsheets, to illustrate technical reports.O*NET Task ID 21589 | 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
পেশাগত তথ্য
এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন
অক্টো ২০২৪: Brookings 2024 highlights finance as high-exposure AND low-bargaining-power: union representation in the finance sector is around 1%. Financial analysts face productivity tool-driven task change with minimal institutional counterweight.
[সূত্র: Brookings 2024 — Generative AI, the American worker]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.