Versicherungsvertreter
Vereinigte Staaten · BLS-Beschäftigungsprognosen 2024–34 (Zahlen der SOC-Berufsgruppe 41-3021)
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
- 53.0%
- Basis GPT-4-Bewertung
- 57.6%
β = direkte Exposition (E1) + 0,5 × Exposition bei verfügbaren Werkzeugen (E2), gemäß der Definition des Quell-Repositorys.
19 bewertete Aufgaben · 19 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
- 31.9%
Theoretischer Expositionsindex, gewichtet mit der gemessenen Claude-Nutzung, gemäß der Definition des Originalberichts.
19 Aufgaben · Nutzung beobachtet bei 4 · Mittelwert 19.9%
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
- Versicherungsangebote erstellen
- Kundenrisikoprofile bewerten
- Versicherungsanträge bearbeiten
- Kundenbeziehungen aufbauen
Uber diesen Beruf
Als Versicherungsvertreter verändert KI Ihren Beruf. Automatisierungsrisiko 33/100, Exposition 42%. Am stärksten betroffen: Versicherungsangebote erstellen (82% Automatisierung). BLS prognostiziert +6% Wachstum bis 2034.
ISCO-08-Klassifikation
Versicherungsvertreter
Definition
ILO-Originaltext (Englisch)
Insurance representatives advise on and sell life, accident, automobile, liability, endowment, fire, marine and other types of insurance to new and established clients.
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
- ESCO3321.3.1
Underwriter im Bereich Sachversicherung/Underwriterin im Bereich Sachversicherung
Underwriter im Bereich Sachversicherung bewerten und bestimmen das Risiko und die Deckung der Sachversicherung eines Kunden. Sie analysieren und überprüfen Versicherungsstrategien anhand von Rechtsvorschriften.
Original ansehen - ESCO3321.2
Risikoanalytiker im Versicherungswesen/Risikoanalytikerin im Versicherungswesen
Risikoanalytiker im Versicherungswesen erstellen Berichte für Underwriter im Versicherungswesen. Zu diesem Zweck führen sie Erhebungen zur Ermittlung des potenziellen finanziellen Risikos für private Gegenstände, Immobilien oder Grundstücke durch.
Original ansehen - ESCO3321.1
Versicherungsmakler/Versicherungsmaklerin
Versicherungsmakler verkaufen Lebens-, Kranken-, Unfall-, Feuer- und andere Versicherungen an Einzelpersonen und Organisationen. Sie werben für diese Versicherungsprodukte und bieten Beratung dazu an. Außerdem sind sie als Mittler zwischen Einzelpersonen bzw. Organisationen und Versicherungsunternehmen tätig und handeln die besten Versicherungspolicen für ihre Kunden aus. Erforderlichenfalls schließen sie die Versicherung ab. Versicherungsmakler nehmen Kontakt mit neuen potenziellen Kunden auf und unterbreiten ihnen individuelle Angebote, unterstützen sie bei der Unterzeichnung neuer Versicherungsverträge und schlagen konkrete Lösungen für ihre spezifischen Probleme vor.
Original ansehen - ESCO3321.3
Underwriter im Versicherungswesen/Underwriterin im Versicherungswesen
Underwriter im Versicherungswesen bewerten die Haftungsrisiken und treffen Entscheidungen über gewerblichen Besitz. Sie überprüfen die Versicherungsbedingungen für die Vermögenswerte von Unternehmen, analysieren die Inspektionsmaßnahmen, helfen bei Immobilien- und Mietfragen und bereiten Darlehensverträge vor, um sie mit den Geschäftsrisiken und Geschäftspraktiken in Einklang zu bringen. Underwriter im Versicherungswesen analysieren verschiedene Informationen von potenziellen Kunden, um die Wahrscheinlichkeit zu bewerten, dass sie Schäden melden werden. Sie bemühen sich, das Risiko für das Versicherungsunternehmen möglichst gering zu halten, und stellen sicher, dass die Versicherungsprämie mit den damit verbundenen Risiken in Einklang steht. Sie können sich spezialisieren, z. B. auf die Bereiche Lebensversicherung, Krankenversicherung, Rückversicherung, gewerbliche Versicherung und Hypothekenversicherung.
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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 31.9%. Das OpenAI-Bewertungsschema "GPTs are GPTs" beziffert β auf Berufsebene bei menschlichen Bewertenden auf 53.0%. 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.