Versicherungsmathematiker
Vereinigte Staaten · BLS-Beschäftigungsprognosen 2024–34 (Zahlen der SOC-Berufsgruppe 15-2011)
KI-Exposition in veröffentlichter Forschung
Die folgenden Zahlen sind unverändert aus externen Datensätzen übernommen. Deckt ein Datensatz diesen Beruf nicht ab, erscheint der Wert als — und nicht als Null.
Datenanbieter: OpenAI · "GPTs are GPTs"
Zeitbezug: Stand 2023Ex-ante-Schätzung
Bewertet an der Leistungsfähigkeit der GPT-4-Generation.
- Basis menschliche Bewertende
- 53.7%
- Basis GPT-4-Bewertung
- 50.0%
β = direkte Exposition (E1) + 0,5 × Exposition bei verfügbaren Werkzeugen (E2), gemäß der Definition des Quell-Repositorys.
15 bewertete Aufgaben · 15 Aufgaben mit β ≥ 0,5 (100.0%)
- Version:
- gh-main-0471612
- Lizenz:
- MIT License · Copyright (c) 2024 OpenAI
Datenanbieter: Anthropic Economic Index
Zeitbezug: Veröffentlicht 2026-03-05zusammengesetzter Index
- Beobachtete Exposition
- 5.4%
Theoretischer Expositionsindex, gewichtet mit der gemessenen Claude-Nutzung, gemäß der Definition des Originalberichts.
11 Aufgaben · Nutzung beobachtet bei 1 · Mittelwert 6.2%
Data: Anthropic Economic Index — labor_market_impacts, CC-BY, https://huggingface.co/datasets/Anthropic/EconomicIndex
AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
- Version:
- hf-lmi-2026-03
- Lizenz:
- CC BY 4.0
- Beobachtungszeitraum:
- — (für dieses Release nicht zutreffend)
- Modell:
- — (von der Quelle nicht angegeben)
- Quelle der Definition:
- https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts
Prognose 2023 vs. beobachtungsbasierter Index, veröffentlicht 2026-03-05
Die eine Karte (GPTs are GPTs) ist eine Schätzung aus dem Jahr 2023 dazu, was KI theoretisch leisten kann; die andere (Anthropic Economic Index) beruht auf beobachteter Nutzung und wurde am 2026-03-05 veröffentlicht – das ist das Veröffentlichungsdatum, nicht der beobachtete Zeitraum. Beide messen Unterschiedliches, daher lassen sich die Werte weder addieren noch mitteln noch gegeneinander ranken. Der ältere Wert wird nicht versteckt, sondern als Vergleichsbasis beibehalten.
Achtung: Die Anthropic-Werte – beobachtete Exposition und Task-Durchdringung – verwenden das β von Eloundou als einen ihrer Eingabewerte. Dass beide Seiten einander ähneln, belegt deshalb nicht, dass die frühere Prognose eingetroffen ist; diese Lesart wäre ein Zirkelschluss.
Die Anthropic-Werte werden bei Claude-Nutzerinnen und -Nutzern gemessen und stehen weder für die gesamte Wirtschaft noch für alle Erwerbstätigen.
Die Zuordnung von O*NET-Aufgaben und Berufscodes wurde von AI Changing Work vorgenommen. Die Quellzahlen selbst wurden nicht verändert.
Diese Indizes sind keine Prognosen. Auf welchen Zeitpunkt sich der jeweilige Index bezieht, nennt das Badge auf seiner Karte.
Aufgabenaufschlusselung
- Versicherungsprämien berechnen
- Statistische Risikomodelle erstellen
- Sterblichkeits- und Verlustdaten analysieren
- Ergebnisse den Stakeholdern präsentieren
Uber diesen Beruf
Versicherungsmathematiker nutzen Mathematik, Statistik und Finanztheorie zur Untersuchung unsicherer zukünftiger Ereignisse, insbesondere im Zusammenhang mit Versicherungs- und Rentenprogrammen. Sie bewerten die Wahrscheinlichkeit dieser Ereignisse und entwickeln Methoden zur Verringerung negativer Auswirkungen. Das Bureau of Labor Statistics prognostiziert ein Beschäftigungswachstum von 23% für Versicherungsmathematiker von 2024 bis 2034. Das mittlere Jahresgehalt lag 2024 bei etwa 120.000 Dollar.
ISCO-08-Klassifikation
Mathematiker, Versicherungsmathematiker und Statistiker
Definition
ILO-Originaltext (Englisch)
Mathematicians, actuaries and statisticians conduct research and improve or develop mathematical, actuarial and statistical concepts, theories and operational methods and techniques and advise on or engage in their practical application in such fields as engineering, business and social and other sciences.
Quelle der Definition
Quelle: International Labour Organization (ILO) — ISCO-08 Structure
Lizenz: ILO CC BY 4.0
Vokabularquelle
Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Offizielle Berufsinformationen
- ESCO2120.1
Aktuar/Aktuarin
Aktuare/Aktuarinnen analysieren und verwalten die finanziellen Auswirkungen von Risiken und legen Leitlinien dazu vor. Sie sind u. a. in den Bereichen Versicherung, Altersversorgung, Investitionen, Bankenwesen, Gesundheitsversorgung usw. tätig. Aktuare/Aktuarinnen wenden technische und statistische Modelle und Theorien für strategische, kommerzielle und finanzielle Beratung an.
Original ansehen - ESCO2120.3
Entwickler von Glücks- und Wettspielen/Entwicklerin von Glücks- und Wettspielen
Entwickler von Glücks- und Wettspielen/Entwicklerinnen von Glücks- und Wettspielen kreieren, entwickeln und produzieren Inhalte für neue Lotterie- und ähnliche Spiele für ein großes Publikum.
Original ansehen - ESCO2120.4
Qualitätssicherungsingenieur für Glücks- und Wettspiele/Qualitätssicherungsingenieurin für Glücks- und Wettspiele
Qualitätssicherungsingenieure für Glücks- und Wettspiele/Qualitätssicherungsingenieurinnen für Glücks- und Wettspiele konzipieren und planen Testmethoden für Glücksspiel-, Lotterie- oder Wettspiele. Sie führen die Tests durch. Diese Spiele können öffentlich oder für einen geschlossenen Personenkreis angeboten werden, und die Tests beziehen sich auf Online- und Offline-Spiele.
Original ansehen - ESCO2120.5
Mathematiker/Mathematikerin
Mathematiker/Mathematikerinnen studieren und vertiefen mathematische Theorien, um das Wissen auf dem Gebiet zu erweitern und neue Paradigmen zu finden. Sie können diese Kenntnisse auf Probleme anwenden, die sich aus technischen und wissenschaftlichen Projekten ergeben, um sicherzustellen, dass sich Messungen, Mengen und mathematische Gesetze als tragfähig erweisen.
Original ansehen - ESCO2120.6
Statistiker/Statistikerin
Statistiker/Statistikerin erheben, erfassen und analysieren vor allem quantitative Informationen aus einer Vielzahl von Bereichen. Sie analysieren statistische Studien zu Bereichen wie Gesundheit, Demografie, Finanzen, Wirtschaft und stützen sich dabei auf Muster und Analysen.
Original ansehen - ESCO2120.6.1
Biometriker/Biometrikerin
Biometriker führen Forschungsarbeiten im Bereich der Biometrik durch. Sie führen statistische oder biologische Forschungsarbeiten durch, indem sie Fingerabdrücke, Netzhäute und Körperformen für medizinische oder industrielle Anwendungen erfassen und analysieren.
Original ansehen - ESCO2120.2
Demograf/Demografin
Demografen/Demografinnen untersuchen eine Vielzahl von Parametern im Zusammenhang mit der Bevölkerung. Auf der Grundlage ihrer Beobachtungen entwickeln sie statistische Analysen zu den Entwicklungen und Veränderungen der Geburtenraten, des Anteils älterer Menschen, von Eheschließungs- und Scheidungsraten, Beschäftigungsquoten, Sterblichkeitsraten, Einwanderung und ähnlichen Fragen.
Original ansehen
Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Haufig gestellte Fragen
Der Anthropic Economic Index beziffert die beobachtete Exposition auf 5.4%. Das OpenAI-Bewertungsschema "GPTs are GPTs" beziffert β auf Berufsebene bei menschlichen Bewertenden auf 53.7%. Beide Werte sind unverändert aus veröffentlichter Forschung übernommen.
Sie stammen aus zwei veröffentlichten Datensätzen: dem Anthropic Economic Index (labor_market_impacts, CC BY 4.0) und dem OpenAI-Expositionsschema "GPTs are GPTs" (MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI). AI Changing Work ordnet sie lediglich den O*NET-Berufs- und Aufgabencodes zu und berechnet keine eigenen Expositionswerte. AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
Nein. Sie sind eine Bestandsaufnahme der Exposition, wie sie zum Zeitpunkt der Veröffentlichung des jeweiligen Quelldatensatzes gemessen wurde. AI Changing Work veröffentlicht keine Prognose zu künftiger Automatisierung oder Stellenverlusten für diesen Beruf.
Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf
März 2026: Published evergreen blog post. 63% exposure, 49% risk, BLS +23% growth despite 82% premium automation.
[Quelle: AI Changing Work Blog]