회계사 및 감사인

비즈니스 및 재무

AI 노출도

  • 데이터 출처: BLS발행 시점: '26.08

    매우 높음· 상대

    낮음4단계 상대 범주매우 높음

    직업군 단위 값

    척도 · 모수 · 출처

    4단계 상대 범주 (낮음 / 보통 / 높음 / 매우 높음)

    BLS 고용전망 표의 세부직업 831개 기준. 값은 NEM(전국고용매트릭스) 코드 단위로 부여되므로, 같은 NEM 코드를 쓰는 직업은 같은 밴드를 받습니다

    원천 데이터셋 (XLSX 파일 내려받기)

  • 데이터 출처: Anthropic발행 시점: '26.03

    0.348

    0.000여기 실린 값의 범위0.745
    척도 · 모수 · 출처

    관측 노출 지수, 발행된 그대로 0–1

    O*NET 과업 매핑 기준

    원천 데이터셋

  • 데이터 출처: ILO발행 시점: '25

    0.51

    0.09여기 실린 값의 범위0.70

    직업군 단위 값

    척도 · 모수 · 출처

    생성형 AI 노출 지수, 발행된 그대로 0–1

    ISCO-08 직업군 단위 — 같은 코드를 쓰는 직업은 모두 같은 값

    본 사이트 산출이며 ILO가 발행한 수치가 아닙니다. 본 사이트가 ILO 데이터셋에 연결한 직업 1,012개 가운데 이 값 이상인 직업이 17%입니다.

    원천 데이터셋

이 원천이 어떤 종류의 값인가

BLS 범주는 절대 수준이 아니라 상대 순위이며, 1차 측정도 아닙니다. 여러 선행 연구가 매긴 직업별 백분위 순위를 4단계로 묶은 값입니다. 고용·임금 예측도, 도입 확률도 아니며 자동화와 증강을 구분하지 않습니다.

작업별 노출도

숨긴 작업 25개 보기
작업Claude.ai원천값 / 비중 %API원천값 / 비중 %
미래의 수익과 비용을 예측하거나 조언을 제공하기 위해 사업 운영·추세·비용·수익·재무 약정·채무를 분석한다.

Analyze business operations, trends, costs, revenues, financial commitments, and obligations to project future revenues and expenses or to provide advice.

13-2011

0.050055.60.010020.0
재무 상태를 평가하고 재무 계획을 돕기 위해 공인된 회계·통계 절차를 사용해 연차 보고서·재무제표·그 밖의 기록을 작성하거나 분석하거나 검증한다.

Prepare, analyze, or verify annual reports, financial statements, and other records, using accepted accounting and statistical procedures to assess financial condition and facilitate financial planning.

13-2011

0.020022.20.010020.0
정확성·완전성과 보고·절차 기준 부합 여부를 평가하기 위해 회계 기록·재무제표·그 밖의 재무 보고서를 작성하고 조사하거나 분석한다.

Prepare, examine, or analyze accounting records, financial statements, or other financial reports to assess accuracy, completeness, and conformance to reporting and procedural standards.

13-2011

0.010011.10.030060.0
수정 분개를 작성한다.

Prepare adjusting journal entries.

13-2011

0.010011.10.00000.0

데이터 출처·라이선스 — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조

직업 정보

이 직업과 관련된 최근 변화

2026년 4월: NBER 6,000명 경영진 설문: 69%가 AI 도입했으나 90%는 고용 영향 제로. 향후 3년 -0.7% 고용 감소 예측.

[출처: NBER Working Paper 34836]

2026년 3월: Karpathy가 342개 미국 직업 분석에서 회계사의 AI 노출도를 9/10으로 평가, 최고 점수 직업군에 포함.

[출처: Karpathy AI Exposure Score (Fortune)]

2026년 3월: 이 연구가 주로 컴퓨터/수학 직종에 초점을 맞추었지만, 회계사(AI 노출도 73/100)도 유사한 역학에 직면해 있습니다. AI 도입의 구조적 변화는 ChatGPT 시대 이전에 시작되었으며, AI에 능숙한 근로자가 직종에 관계없이 더 유리한 위치에 있습니다.

[출처: Frank et al. (2026) arXiv:2601.02554]