Examinadores Financieros

Negocios y Finanzas

Exposición a la IA

  • Fuente de datos: BLSPublicado: '26.08

    Muy alto· relativa

    BajoCuatro bandas relativasMuy alto

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base y fuente

    Cuatro bandas relativas (Bajo / Moderado / Alto / Muy alto)

    831 ocupaciones detalladas de la tabla de proyecciones de empleo de BLS. El valor se asigna por código de la National Employment Matrix (NEM), de modo que las ocupaciones que comparten un código NEM reciben la misma banda

    Conjunto de datos de origen (descarga XLSX)

  • Fuente de datos: AnthropicPublicado: '26.03

    0.043

    0.000Rango de los valores aquí recogidos0.745
    Escala, base y fuente

    Índice de exposición observada, 0–1 tal como se publica

    Mapeado sobre tareas de O*NET

    Conjunto de datos de origen

  • Fuente de datos: ILOPublicado: '25

    0.62

    0.09Rango de los valores aquí recogidos0.70

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base y fuente

    Índice de exposición a la IA generativa, 0–1 tal como se publica

    Grupo primario de la CIUO-08 — todas las ocupaciones con ese código reciben este valor

    Calculado por este sitio, no publicado por la OIT: de las 1012 ocupaciones que este sitio vincula al conjunto de datos de la OIT, un 3% alcanza o supera este valor.

    Conjunto de datos de origen

Qué tipo de cifra publica esta fuente

La categoría de BLS es un rango relativo, no un nivel absoluto, y tampoco es una medición de primera mano: agrupa en cuatro bandas los rangos percentiles de la ocupación en varios estudios publicados. No es una previsión de empleo ni de salarios, no es una probabilidad de adopción y no distingue entre automatización y aumento.

Task-level exposure

Solo tareas expuestas

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

Cambios recientes que afectan a esta ocupación

abr 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.

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

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

[Fuente: AI Changing Work Blog]