Finanzprüfer

Wirtschaft und Finanzen

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: '26.08

    Sehr hoch· relativ

    NiedrigVier relative BänderSehr hoch

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)

    831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band

    Quelldatensatz (XLSX-Download)

  • Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: '26.03

    0.043

    0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745
    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht

    Auf O*NET-Aufgaben abgebildet

    Quelldatensatz

  • Datenquelle: ILOVeröffentlicht: '25

    0.62

    0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht

    ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert

    Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 3% diesen Wert.

    Quelldatensatz

Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht

Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.

Task-level exposure

Nur exponierte Aufgaben

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.

TaskβE1 + 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
Direct and participate in formal and informal meetings with bank directors, trustees, senior management, counsels, outside accountants, and consultants to gather information and discuss findings.

O*NET Task ID 7324

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information

Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf

Apr. 2026: 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.

[Quelle: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]

März 2026: Published evergreen blog analysis: AI exposure 63%, automation risk 46/100 in 2025.

[Quelle: AI Changing Work Blog]