बीमा बिक्री एजेंट
बिक्री और विपणनAI 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
0.319
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.53
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 14% 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
13 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Customize insurance programs to suit individual customers, often covering a variety of risks.41-3021 | 0.007832.1 |
Interview prospective clients to obtain data about their financial resources and needs, the physical condition of the person or property to be insured, and to discuss any existing coverage.41-3021 | 0.004317.6 |
Explain necessary bookkeeping requirements for customer to implement and provide group insurance program.41-3021 | 0.003615.0 |
Install bookkeeping systems and resolve system problems.41-3021 | 0.003112.8 |
Call on policyholders to deliver and explain policy, to analyze insurance program and suggest additions or changes, or to change beneficiaries.41-3021 | 0.002711.2 |
Develop marketing strategies to compete with other individuals or companies who sell insurance.41-3021 | 0.002711.2 |
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 premiums and establish payment method.O*NET Task ID 719 | 1.0 |
Perform administrative tasks, such as maintaining records and handling policy renewals.O*NET Task ID 728 | 1.0 |
Install bookkeeping systems and resolve system problems.O*NET Task ID 734 | 1.0 |
Call on policyholders to deliver and explain policy, to analyze insurance program and suggest additions or changes, or to change beneficiaries.O*NET Task ID 718 | 0.5 |
Customize insurance programs to suit individual customers, often covering a variety of risks.O*NET Task ID 720 | 0.5 |
Sell various types of insurance policies to businesses and individuals on behalf of insurance companies, including automobile, fire, life, property, medical and dental insurance, or specialized policies, such as marine, farm/crop, and medical malpractice.O*NET Task ID 721 | 0.5 |
Interview prospective clients to obtain data about their financial resources and needs, the physical condition of the person or property to be insured, and to discuss any existing coverage.O*NET Task ID 722 | 0.5 |
Seek out new clients and develop clientele by networking to find new customers and generate lists of prospective clients.O*NET Task ID 723 | 0.5 |
Explain features, advantages, and disadvantages of various policies to promote sale of insurance plans.O*NET Task ID 724 | 0.5 |
Contact underwriter and submit forms to obtain binder coverage.O*NET Task ID 725 | 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