행정 보조원

사무 및 행정 지원

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

    0.453

    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

    0.58

    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 5%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

노출된 작업만

이 탭의 값은 관측이 아니라 예측 라벨입니다. Eloundou et al.(2023)은 인간 평가자와 GPT-4 두 평가 기준을 공개했고, 이 표의 β는 그중 GPT-4 평가 기준 하나로만 유도한 값입니다 — 평가 기준이 다르면 같은 태스크라도 값이 달라질 수 있습니다. 다른 탭의 관측 비중(%)과는 단위도 의미도 다르니 같은 축에 놓고 비교하지 마세요.

작업βE1 + 0.5 × E2
수신 우편물이나 그 밖의 자료를 개봉해 읽고 담당자에게 전달·배포하며, 일상적인 서신에 답변한다.

Open, read, route, and distribute incoming mail or other materials and answer routine letters.

O*NET 태스크 ID 2794

1.0
회사 절차에 따라 양식을 작성한다.

Complete forms in accordance with company procedures.

O*NET 태스크 ID 2795

1.0
철자와 문법이 맞는지 확인하고 회사 서식 정책을 지키는지 보려고 다른 사람이 한 작업을 검토하고 수정을 권고한다.

Review work done by others to check for correct spelling and grammar, ensure that company format policies are followed, and recommend revisions.

O*NET 태스크 ID 2797

1.0
인터넷 같은 출처를 사용해 필요한 정보를 찾는 검색을 수행한다.

Conduct searches to find needed information, using such sources as the Internet.

O*NET 태스크 ID 2805

1.0
속기나 기계로 구술을 받아 적고 정보를 옮겨 적는다.

Take dictation in shorthand or by machine and transcribe information.

O*NET 태스크 ID 2811

1.0
데이터베이스 관리나 워드프로세싱 같은 다양한 용도로 컴퓨터를 사용한다.

Use computers for various applications, such as database management or word processing.

O*NET 태스크 ID 20280

1.0
데이터베이스를 생성하고 관리하며 정보를 입력한다.

Create, maintain, and enter information into databases.

O*NET 태스크 ID 20281

1.0
종이나 전자 문서 정리 체계를 구축해 관리하면서, 정보를 기록하고 서류를 갱신하거나 출근 기록·서신·그 밖의 자료 같은 문서를 관리한다.

Set up and manage paper or electronic filing systems, recording information, updating paperwork, or maintaining documents, such as attendance records, correspondence, or other material.

O*NET 태스크 ID 20282

1.0
회의 기록·정기 서신이나 발표 자료·지출·통계·월간 보고서 같은 보고서를 작성하고 타이핑해 배포한다.

Compose, type, and distribute meeting notes, routine correspondence, or reports, such as presentations or expense, statistical, or monthly reports.

O*NET 태스크 ID 20284

1.0
회사의 내부용 또는 외부용 웹사이트를 개발하거나 유지보수한다.

Develop or maintain internal or external company Web sites.

O*NET 태스크 ID 20288

1.0
소모품을 발주하고 지급한다.

Order and dispense supplies.

O*NET 태스크 ID 2804

0.0
다른 사무 직원을 감독하고 신규 직원에게 교육과 오리엔테이션을 제공한다.

Supervise other clerical staff and provide training and orientation to new staff.

O*NET 태스크 ID 2814

0.0
팩스·복사기·전화 시스템 같은 사무 장비를 조작하고, 장비가 오작동하면 수리를 주선한다.

Operate office equipment, such as fax machines, copiers, or phone systems and arrange for repairs when equipment malfunctions.

O*NET 태스크 ID 20283

0.0

β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = LLM에 직접 접근하는 것만으로 소요시간이 50% 이상 줄어드는 태스크, E2 = LLM 위에 별도 소프트웨어를 얹으면 50% 이상 줄어드는 태스크. 값은 0 / 0.5 / 1.0 세 단계뿐입니다.

데이터 출처·라이선스 — O*NET®, 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 4월: Brookings 2024는 사무·행정 지원(미국 1,900만 명, 여성 다수)을 생성형 AI 노출도 상위 5대 직업군으로 분류했습니다. 일상 업무의 50% 이상이 현 세대 LLM으로 보조·대체 가능하다는 점수를 받았습니다.

[출처: Brookings 2024 — Generative AI, the American worker]

2026년 4월: OpenAI 프레임워크는 사무·행정 고위험 밴드에 행정 보조원을 표시 — 이 카테고리의 ChatGPT 사용량은 평균의 약 3배.

[출처: OpenAI Jobs Transition Framework, April 2026]