व्यक्तिगत वित्तीय सलाहकार
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
0.350
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: '25
0.57
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 7% 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
16 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Prepare or interpret for clients information, such as investment performance reports, financial document summaries, or income projections.13-2052 | 0.150055.6 | 0.080057.1 |
Recommend financial products, such as stocks, bonds, mutual funds, or insurance.13-2052 | 0.050018.5 | 0.01007.1 |
Monitor financial market trends to ensure that client plans are responsive.13-2052 | 0.040014.8 | 0.050035.7 |
Recommend to clients strategies in cash management, insurance coverage, investment planning, or other areas to help them achieve their financial goals.13-2052 | 0.02007.4 | 0.00000.0 |
Guide clients in the gathering of information, such as bank account records, income tax returns, life and disability insurance records, pension plans, or wills.13-2052 | 0.01003.7 | 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 |
|---|---|
Explain to clients the personal financial advisor's responsibilities and the types of services to be provided.O*NET Task ID 20186 | 1.0 |
Analyze financial information obtained from clients to determine strategies for meeting clients' financial objectives.O*NET Task ID 12904 | 0.5 |
Answer clients' questions about the purposes and details of financial plans and strategies.O*NET Task ID 12905 | 0.5 |
Interview clients to determine their current income, expenses, insurance coverage, tax status, financial objectives, risk tolerance, or other information needed to develop a financial plan.O*NET Task ID 12907 | 0.5 |
Implement financial planning recommendations, or refer clients to someone who can assist them with plan implementation.O*NET Task ID 12909 | 0.5 |
Prepare or interpret for clients information, such as investment performance reports, financial document summaries, or income projections.O*NET Task ID 12913 | 0.5 |
Guide clients in the gathering of information, such as bank account records, income tax returns, life and disability insurance records, pension plans, or wills.O*NET Task ID 12914 | 0.5 |
Contact clients periodically to determine any changes in their financial status.O*NET Task ID 12915 | 0.5 |
Devise debt liquidation plans that include payoff priorities and timelines.O*NET Task ID 12917 | 0.5 |
Open accounts for clients, and disburse funds from accounts to creditors as agent for clients.O*NET Task ID 12918 | 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
व्यावसायिक जानकारी
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
अप्रैल 2026: SF बे टियर 1 में 2027 तक ATE 0.42। उच्च टेलीवर्क दर (वित्त/व्यवसाय में 55.9%) agentic AI एक्सपोज़र को बढ़ाती है।
[स्रोत: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]मार्च 2026: Evergreen blog post publish hua: financial advisors par AI impact analysis. Robo-advisors $1T+ manage karte hain lekin human advisor demand 7% grow. Automation risk 26%.
[स्रोत: AI Changing Work Blog]