वित्तीय परीक्षक
व्यापार और वित्तAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: '26.08
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: '26.03
0.043
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25
0.62
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 3% 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
14 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Review and analyze new, proposed, or revised laws, regulations, policies, and procedures to interpret their meaning and determine their impact.13-2061 | 0.045690.1 | 0.0287100.0 |
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.13-2061 | 0.00326.3 | —0 |
Recommend actions to ensure compliance with laws and regulations, or to protect solvency of institutions.13-2061 | 0.00183.6 | —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 |
|---|---|
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 |
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
Occupation information
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
अप्रैल 2026: SF बे टियर 1 में 2027 तक ATE 0.42। 2027 तक टियर 1 में मध्यम जोखिम सीमा पार करने वाली 91.7% वित्तीय नौकरियों का हिस्सा।
[स्रोत: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]मार्च 2026: एवरग्रीन ब्लॉग विश्लेषण प्रकाशित: 2025 में AI एक्सपोजर 63%, ऑटोमेशन रिस्क 46/100।
[स्रोत: AI Changing Work Blog]