Analystes de Tresorerie

Affaires et Finances

Exposition à l'IA

  • Source des données: BLSPublié: 2026-08

    Très élevée· relative

    FaibleQuatre bandes relativesTrès élevée

    Valeur par groupe professionnel

    Échelle, base et source

    Quatre bandes relatives (Faible / Modérée / Élevée / Très élevée)

    831 métiers détaillés du tableau des projections d'emploi du BLS. La valeur est attribuée par code de la National Employment Matrix (NEM), si bien que les métiers partageant un code NEM reçoivent la même bande

    Jeu de données source (téléchargement XLSX)

  • Source des données: AnthropicPublié: 2026-03

    0.220

    0.000Étendue des valeurs présentées ici0.745
    Échelle, base et source

    Indice d'exposition observée, 0–1 tel que publié

    Rapporté aux tâches O*NET

    Jeu de données source

  • Source des données: ILOPublié: 2025

    0.62

    0.09Étendue des valeurs présentées ici0.70

    Valeur par groupe professionnel

    Échelle, base et source

    Indice d'exposition à l'IA générative, 0–1 tel que publié

    Groupe de base CITP-08 — tous les métiers partageant le code reçoivent cette valeur

    Calculé par ce site, non publié par l'OIT : sur les 1 012 professions que ce site relie au jeu de données de l'OIT, 3% atteignent ou dépassent cette valeur.

    Jeu de données source

Quelle est la nature de la valeur publiée par cette source

La catégorie BLS est un rang relatif et non un niveau absolu, et ce n'est pas une mesure de première main : elle regroupe en quatre bandes les rangs centiles du métier dans plusieurs études publiées. Ce n'est ni une prévision d'emploi ou de salaire, ni une probabilité d'adoption, et elle ne distingue pas automatisation et augmentation.

Task-level exposure

Tâches exposées uniquement

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
Prepare written reports of investigation findings.

O*NET Task ID 16046

1.0
Document all investigative activities.

O*NET Task ID 16053

1.0
Maintain knowledge of current events and trends in such areas as money laundering and criminal tools and techniques.

O*NET Task ID 16035

0.5
Train others in fraud detection and prevention techniques.

O*NET Task ID 16036

0.5
Research or evaluate new technologies for use in fraud detection systems.

O*NET Task ID 16037

0.5
Prepare evidence for presentation in court.

O*NET Task ID 16038

0.5
Negotiate with responsible parties to arrange for recovery of losses due to fraud.

O*NET Task ID 16040

0.5
Advise businesses or agencies on ways to improve fraud detection.

O*NET Task ID 16044

0.5
Review reports of suspected fraud to determine need for further investigation.

O*NET Task ID 16045

0.5
Recommend actions in fraud cases.

O*NET Task ID 16047

0.5
Obtain and serve subpoenas.

O*NET Task ID 16039

0.0
Conduct field surveillance to gather case-related information.

O*NET Task ID 16041

0.0
Arrest individuals to be charged with fraud.

O*NET Task ID 16042

0.0
Testify in court regarding investigation findings.

O*NET Task ID 16043

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

Informations professionnelles

Évolutions récentes concernant ce métier

oct. 2024: 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.

[Source: Brookings 2024 — Generative AI, the American worker]

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