क्रेडिट परामर्शदाता
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
0.234
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.60
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 4% 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
18 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Advise clients or respond to inquiries about financial matters in person or via phone, email, Web site, or Internet chat.13-2071 | 1.370093.2 | 0.2700100.0 |
Prepare written documents to establish contracts with or communicate financial recommendations to clients.13-2071 | 0.04002.7 | 0.00000.0 |
Advise clients on housing matters, such as housing rental, homeownership, mortgage delinquency, or foreclosure prevention.13-2071 | 0.04002.7 | 0.00000.0 |
Create debt management plans, spending plans, or budgets to assist clients to meet financial goals.13-2071 | 0.01000.7 | 0.00000.0 |
Explain general financial topics to clients, such as credit report ratings, bankruptcy laws, consumer protection laws, wage attachments, or collection actions.13-2071 | 0.01000.7 | 0.00000.0 |
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 |
|---|---|
Calculate clients' available monthly income to meet debt obligations.O*NET Task ID 18935 | 1.0 |
Estimate time for debt repayment, given amount of debt, interest rates, and available funds.O*NET Task ID 18937 | 1.0 |
Explain services or policies to clients, such as debt management program rules, advantages and disadvantages of using services, or creditor concession policies.O*NET Task ID 18938 | 1.0 |
Prepare written documents to establish contracts with or communicate financial recommendations to clients.O*NET Task ID 18942 | 1.0 |
Explain general financial topics to clients, such as credit report ratings, bankruptcy laws, consumer protection laws, wage attachments, or collection actions.O*NET Task ID 18952 | 1.0 |
Explain loan information to clients, such as available loan types, eligibility requirements, or loan restrictions.O*NET Task ID 18953 | 1.0 |
Advise clients or respond to inquiries about financial matters in person or via phone, email, Web site, or Internet chat.O*NET Task ID 18933 | 0.5 |
Assess clients' overall financial situations by reviewing income, assets, debts, expenses, credit reports, or other financial information.O*NET Task ID 18934 | 0.5 |
Create debt management plans, spending plans, or budgets to assist clients to meet financial goals.O*NET Task ID 18936 | 0.5 |
Interview clients by telephone or in person to gather financial information.O*NET Task ID 18939 | 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