बजट विश्लेषक
व्यापार और वित्तAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
बहुत उच्च· सापेक्ष
कमचार सापेक्ष श्रेणियाँबहुत उच्चव्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
चार सापेक्ष बैंड (कम / मध्यम / उच्च / बहुत उच्च)
BLS रोज़गार पूर्वानुमान तालिका के 831 विस्तृत व्यवसायों के आधार पर। मान NEM (नेशनल एम्प्लॉयमेंट मैट्रिक्स) कोड के स्तर पर दिया जाता है, इसलिए एक ही NEM कोड वाले व्यवसायों को वही बैंड मिलता है
- डेटा स्रोत: Anthropicप्रकाशन: 2026-03
0.067
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.51
0.09यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.70व्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
जेनरेटिव AI एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1
ISCO-08 यूनिट समूह — समान कोड वाले सभी व्यवसायों को यही मान मिलता है
यह इस साइट की गणना है, ILO द्वारा प्रकाशित आँकड़ा नहीं: इस साइट द्वारा ILO डेटासेट से जोड़े गए 1,012 व्यवसायों में से 17% इस मान के बराबर या उससे अधिक हैं।
यह स्रोत किस प्रकार का आँकड़ा प्रकाशित करता है
BLS की श्रेणी सापेक्ष रैंक है, निरपेक्ष स्तर नहीं, और यह प्रथम-हस्त माप भी नहीं है: यह कई प्रकाशित अध्ययनों में व्यवसाय की पर्सेंटाइल रैंकों को चार बैंडों में बांटती है। यह रोज़गार या वेतन का पूर्वानुमान नहीं है, न अपनाए जाने की संभावना, और यह स्वचालन और संवर्धन में अंतर नहीं करती।
Task-level exposure
7 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Perform cost-benefit analyses to compare operating programs, review financial requests, or explore alternative financing methods.13-2031 | 0.008633.9 |
Provide advice and technical assistance with cost analysis, fiscal allocation, and budget preparation.13-2031 | 0.006726.2 |
Compile and analyze accounting records and other data to determine the financial resources required to implement a program.13-2031 | 0.003513.7 |
Summarize budgets and submit recommendations for the approval or disapproval of funds requests.13-2031 | 0.003011.7 |
Seek new ways to improve efficiency and increase profits.13-2031 | 0.00207.7 |
Analyze monthly department budgeting and accounting reports to maintain expenditure controls.13-2031 | 0.00176.9 |
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Interpret budget directives and establish policies for carrying out directives.O*NET Task ID 3404 | 1.0 |
Analyze monthly department budgeting and accounting reports to maintain expenditure controls.O*NET Task ID 3394 | 0.5 |
Direct the preparation of regular and special budget reports.O*NET Task ID 3395 | 0.5 |
Consult with managers to ensure that budget adjustments are made in accordance with program changes.O*NET Task ID 3396 | 0.5 |
Match appropriations for specific programs with appropriations for broader programs, including items for emergency funds.O*NET Task ID 3397 | 0.5 |
Provide advice and technical assistance with cost analysis, fiscal allocation, and budget preparation.O*NET Task ID 3398 | 0.5 |
Summarize budgets and submit recommendations for the approval or disapproval of funds requests.O*NET Task ID 3399 | 0.5 |
Seek new ways to improve efficiency and increase profits.O*NET Task ID 3400 | 0.5 |
Review operating budgets to analyze trends affecting budget needs.O*NET Task ID 3401 | 0.5 |
Examine budget estimates for completeness, accuracy, and conformance with procedures and regulations.O*NET Task ID 3402 | 0.5 |
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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page