비즈니스 인텔리전스 분석가
비즈니스 및 재무AI 노출도
- 데이터 출처: BLS발행 시점: 2026-08
매우 높음· 상대
낮음4단계 상대 범주매우 높음직업군 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
- 데이터 출처: Anthropic발행 시점: 2026-03
0.461
0.000여기 실린 값의 범위0.745척도 · 모수 · 출처
- 데이터 출처: ILO발행 시점: 2025
0.55
0.09여기 실린 값의 범위0.70직업군 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 12%입니다.
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| 작업 | Claude.ai원천값 / 비중 % |
|---|---|
신뢰성이나 사용성 측면의 한계를 결정하도록 정보 출처를 평가한다.Evaluate sources of information to determine any limitations in terms of reliability or usability. 15-2041 | 0.399527.4 |
현행 데이터베이스 기술과 모범 사례를 계속 파악하기 위해 기술 문헌을 읽고 보수 교육이나 전문 협회에 참여한다.Read technical literature and participate in continuing education or professional associations to maintain awareness of current database technology and best practices. 15-2041 | 0.13999.6 |
확률과 추론 같은 이론을 조사해 수치 데이터를 수집하고 평가하는 새롭거나 개선된 방법의 수학적 근거를 찾아낸다.Examine theories, such as those of probability and inference, to discover mathematical bases for new or improved methods of obtaining and evaluating numerical data. 15-2041 | 0.09986.8 |
방법과 결과가 적절한지 판단하기 위해 통계 방법을 적용할 분야에 대한 이해를 쌓는다.Develop an understanding of fields to which statistical methods are to be applied to determine whether methods and results are appropriate. 15-2041 | 0.09396.4 |
데이터 요약이나 통계 분석에 근거해 결론을 내리거나 예측한다.Draw conclusions or make predictions based on data summaries or statistical analyses. 15-2041 | 0.08375.7 |
요청에 따라 데이터 세트에 알맞은 서식을 준비한다.Prepare appropriate formatting to data sets as requested. 15-2041 | 0.07595.2 |
그래프·차트·표 형태의 정보를 포함해 통계 분석 결과를 보고한다.Report results of statistical analyses, including information in the form of graphs, charts, and tables. 15-2041 | 0.07585.2 |
컴퓨터를 사용해 통계 모델링과 그래픽 분석에 쓸 대량의 데이터를 처리한다.Process large amounts of data for statistical modeling and graphic analysis, using computers. 15-2041 | 0.05743.9 |
데이터의 관계와 추세, 그리고 연구 결과에 영향을 줄 수 있는 요인을 파악한다.Identify relationships and trends in data, as well as any factors that could affect the results of research. 15-2041 | 0.05343.7 |
정보를 정리하고 부정확한 부분이 있는지 확인하며 원자료를 조정하고 가중치를 매겨, 처리할 데이터를 준비한다.Prepare data for processing by organizing information, checking for any inaccuracies, and adjusting and weighting the raw data. 15-2041 | 0.05053.5 |
| 모든 표면에서 관측 없음 28건 — 원천에 해당 릴리스 행이 없는 태스크입니다. 비중 0은 표시 단계의 구성비이고, 부재는 원천값 칸의 —가 나타냅니다. | |
정보 출처 간 관계에서 유의미한 차이를 파악하기 위해 통계 데이터를 분석하고 해석한다.Analyze and interpret statistical data to identify significant differences in relationships among sources of information. | —0 |
타당성·적용 가능성·효율·정확성을 확보하도록 데이터 수집에 사용한 통계 방법과 절차를 평가한다.Evaluate the statistical methods and procedures used to obtain data to ensure validity, applicability, efficiency, and accuracy. | —0 |
특정 프로젝트의 데이터 수집 방법을 계획하고 사용할 표본 집단의 종류와 크기를 결정한다.Plan data collection methods for specific projects and determine the types and sizes of sample groups to be used. | —0 |
데이터를 수집하고 집계하는 근로자를 감독하고 지시를 준다.Supervise and provide instructions for workers collecting and tabulating data. | —0 |
Apply sampling techniques or use complete enumeration bases to determine and define groups to be surveyed. | —0 |
경제학·생물학·공학 같은 여러 분야의 특정 문제를 해결하도록 통계 방법을 조정한다.Adapt statistical methods to solve specific problems in many fields, such as economics, biology, and engineering. | —0 |
생물통계학 대학원 강의나 평생교육 강의·세미나를 가르친다.Teach graduate or continuing education courses or seminars in biostatistics. | —0 |
데이터 모니터링 위원회·연방 규제 기관·관리자·고객에게 보내는 보고서에 넣을 통계 데이터를 작성한다.Prepare statistical data for inclusion in reports to data monitoring committees, federal regulatory agencies, managers, or clients. | —0 |
임상 연구의 표본 크기 요건을 계산한다.Calculate sample size requirements for clinical studies. | —0 |
생물학 연구의 통계 부문에 대한 프로젝트 계획·일정·기술 목표를 결정한다.Determine project plans, timelines, or technical objectives for statistical aspects of biological research studies. | —0 |
생물통계 보조원이나 프로그래머에게 작업을 배정한다.Assign work to biostatistical assistants or programmers. | —0 |
생명과학과 관련된 연구를 계획하거나 총괄한다.Plan or direct research studies related to life sciences. | —0 |
정해진 절차가 지켜지도록 하거나 수집된 데이터의 품질을 검증하기 위해 임상시험이나 실험을 감시한다.Monitor clinical trials or experiments to ensure adherence to established procedures or to verify the quality of data collected. | —0 |
Develop or use mathematical models to track changes in biological phenomena such as the spread of infectious diseases. | —0 |
생물학 데이터의 데이터베이스를 설계하거나 관리한다.Design or maintain databases of biological data. | —0 |
설문이나 실험을 통해 데이터를 수집한다.Collect data through surveys or experimentation. | —0 |
출생·사망·질병 기록 같은 보관 데이터를 분석한다.Analyze archival data such as birth, death, and disease records. | —0 |
임상 연구나 그 밖의 의학 연구 프로토콜을 검토하고 적절한 통계 분석을 권고한다.Review clinical or other medical research protocols and recommend appropriate statistical analyses. | —0 |
고객이나 동료에게 생물통계 자문을 제공한다.Provide biostatistical consultation to clients or colleagues. | —0 |
보건 문제를 평가하는 조사를 설계한다.Design surveys to assess health issues. | —0 |
데이터 관리 프로그래밍의 기술 사양을 수립하고 요구를 정보기술 직원에게 전달한다.Develop technical specifications for data management programming and communicate needs to information technology staff. | —0 |
작업 지침서, 데이터 수집 지침, 표준 운영 절차를 작성한다.Write work instruction manuals, data capture guidelines, or standard operating procedures. | —0 |
Track the flow of work forms including in-house data flow or electronic forms transfer. | —0 |
직원에게 기술 절차나 소프트웨어 프로그램 사용법을 교육한다.Train staff on technical procedures or software program usage. | —0 |
Supervise the work of data management project staff. | —0 |
Monitor work productivity or quality to ensure compliance with standard operating procedures. | —0 |
파악된 문제를 해결하려고 데이터 입력 중 확인된 검증 점검이나 오류·누락에 근거해 데이터 조회를 생성한다.Generate data queries based on validation checks or errors and omissions identified during data entry to resolve identified problems. | —0 |
데이터의 코딩·보고·전송, 데이터베이스 잠금, 업무 흐름 프로세스 같은 영역을 다루는 프로젝트별 데이터 관리 계획을 수립한다.Develop project-specific data management plans that address areas such as data coding, reporting, or transfer, database locks, and work flow processes. | —0 |
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.
| 작업 | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
요청에 따라 데이터 세트에 알맞은 서식을 준비한다.Prepare appropriate formatting to data sets as requested. O*NET 태스크 ID 16268 | 1.0 |
데이터 관리 프로그래밍의 기술 사양을 수립하고 요구를 정보기술 직원에게 전달한다.Develop technical specifications for data management programming and communicate needs to information technology staff. O*NET 태스크 ID 16270 | 1.0 |
다양한 연구 상황에 맞는 구체적인 소프트웨어 프로그램을 개발하거나 선정한다.Develop or select specific software programs for various research scenarios. O*NET 태스크 ID 16271 | 1.0 |
작업 지침서, 데이터 수집 지침, 표준 운영 절차를 작성한다.Write work instruction manuals, data capture guidelines, or standard operating procedures. O*NET 태스크 ID 16273 | 1.0 |
논리 검사를 설계하거나 테스트하는 일을 포함해 임상 데이터베이스를 설계하고 검증한다.Design and validate clinical databases, including designing or testing logic checks. O*NET 태스크 ID 16281 | 1.0 |
데이터를 접수·처리·추적하는 양식을 설계한다.Design forms for receiving, processing, or tracking data. O*NET 태스크 ID 16286 | 1.0 |
현행 데이터베이스 기술과 모범 사례를 계속 파악하기 위해 기술 문헌을 읽고 보수 교육이나 전문 협회에 참여한다.Read technical literature and participate in continuing education or professional associations to maintain awareness of current database technology and best practices. O*NET 태스크 ID 16266 | 0.5 |
마케팅·임상 모니터링·의학부 같은 기능 부문에 지원과 정보를 제공한다.Provide support and information to functional areas such as marketing, clinical monitoring, and medical affairs. O*NET 태스크 ID 16267 | 0.5 |
프로세스와 기술을 평가하고, 생산성과 효율을 높일 개정 사항을 제안한다.Evaluate processes and technologies, and suggest revisions to increase productivity and efficiency. O*NET 태스크 ID 16269 | 0.5 |
프로토콜·임상 연구 보고서·규제 제출 서류나 그 밖의 관리 대상 문서의 취합·정리·작성에 기여한다.Contribute to the compilation, organization, and production of protocols, clinical study reports, regulatory submissions, or other controlled documentation. O*NET 태스크 ID 16272 | 0.5 |
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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조