वेंचर कैपिटल 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
0.220
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.44
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 28% 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
53 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Interpret results of financial analysis procedures.13-2099 | 0.101018.4 |
Analyze financial or operational performance of companies facing financial difficulties to identify or recommend remedies.13-2099 | 0.064911.8 |
Apply mathematical or statistical techniques to address practical issues in finance, such as derivative valuation, securities trading, risk management, or financial market regulation.13-2099 | 0.05349.7 |
Research or develop analytical tools to address issues such as portfolio construction or optimization, performance measurement, attribution, profit and loss measurement, or pricing models.13-2099 | 0.04999.1 |
Produce written summary reports of financial research results.13-2099 | 0.03857.0 |
Structure or negotiate deals, such as corporate mergers, sales, or acquisitions.13-2099 | 0.02955.4 |
Develop or implement risk-assessment models or methodologies.13-2099 | 0.02795.1 |
Employ financial models to develop solutions to financial problems or to assess the financial or capital impact of transactions.13-2099 | 0.02364.3 |
Provide application or analytical support to researchers or traders on issues such as valuations or data.13-2099 | 0.01693.1 |
Identify, track, or maintain metrics for trading system operations.13-2099 | 0.01292.4 |
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 |
|---|---|
Prepare requirements documentation for use by software developers.O*NET Task ID 15982 | 1.0 |
Collaborate in the development or testing of new analytical software to ensure compliance with user requirements, specifications, or scope.O*NET Task ID 15985 | 1.0 |
Maintain or modify all financial analytic models in use.O*NET Task ID 15987 | 1.0 |
Produce written summary reports of financial research results.O*NET Task ID 15988 | 1.0 |
Develop core analytical capabilities or model libraries, using advanced statistical, quantitative, or econometric techniques.O*NET Task ID 15990 | 1.0 |
Devise or apply independent models or tools to help verify results of analytical systems.O*NET Task ID 15996 | 1.0 |
Apply mathematical or statistical techniques to address practical issues in finance, such as derivative valuation, securities trading, risk management, or financial market regulation.O*NET Task ID 15997 | 1.0 |
Provide application or analytical support to researchers or traders on issues such as valuations or data.O*NET Task ID 15983 | 0.5 |
Identify, track, or maintain metrics for trading system operations.O*NET Task ID 15984 | 0.5 |
Research new financial products or analytics to determine their usefulness.O*NET Task ID 15986 | 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