신용 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
0.169
0.000여기 실린 값의 범위0.745척도 · 모수 · 출처
- 데이터 출처: ILO발행 시점: 2025
0.62
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 3%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 % | API원천값 / 비중 % |
|---|---|---|
신용을 공여하거나 자금을 대출할 때 따르는 위험의 정도를 판단하기 위해 신용 데이터와 재무제표를 분석한다.Analyze credit data and financial statements to determine the degree of risk involved in extending credit or lending money. 13-2041 | 0.007372.3 | 0.007060.3 |
대출의 예상 수익성을 결정하기 위해 소득 증가율·경영 품질·시장 점유율 같은 재무 데이터를 분석한다.Analyze financial data such as income growth, quality of management, and market share to determine expected profitability of loans. 13-2041 | 0.002827.7 | —0 |
추심 대상 연체 계좌를 파악하고 선정하도록 개인이나 법인 고객 파일을 검토한다.Review individual or commercial customer files to identify and select delinquent accounts for collection. | —0 | 0.004639.7 |
| 모든 표면에서 관측 없음 7건 — 원천에 해당 릴리스 행이 없는 태스크입니다. 비중 0은 표시 단계의 구성비이고, 부재는 원천값 칸의 —가 나타냅니다. | ||
신용을 제공하거나 돈을 빌려줄 때 따르는 위험의 정도를 담은 보고서를 작성한다.Prepare reports that include the degree of risk involved in extending credit or lending money. | —0 | —0 |
신용 정보를 교환하기 위해 신용 협회, 그 밖의 기업 대표와 협의한다.Confer with credit association and other business representatives to exchange credit information. | —0 | —0 |
컴퓨터 프로그램을 사용해 재무 비율을 산출해 고객의 재무 상태를 평가한다.Generate financial ratios, using computer programs, to evaluate customers' financial status. | —0 | —0 |
평가 대상 사업체의 유동성·수익성·신용 이력을 같은 업종과 지역의 유사 사업체와 비교한다.Compare liquidity, profitability, and credit histories of establishments being evaluated with those of similar establishments in the same industries and geographic locations. | —0 | —0 |
불만을 해결하고 재무 거래와 신용 거래를 검증하기 위해 고객과 상의한다.Consult with customers to resolve complaints and verify financial and credit transactions. | —0 | —0 |
소득·저축 데이터·상환 이력·구매 활동에 근거해 고객 기록을 평가하고 상환 계획을 권고한다.Evaluate customer records and recommend payment plans based on earnings, savings data, payment history, and purchase activity. | —0 | —0 |
신용 분석과 대출 신청 요약을 포함해 대출 신청서를 작성하고, 승인을 받기 위해 대출 심사 위원회에 제출한다.Complete loan applications, including credit analyses and summaries of loan requests, and submit to loan committees for approval. | —0 | —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 |
|---|---|
컴퓨터 프로그램을 사용해 재무 비율을 산출해 고객의 재무 상태를 평가한다.Generate financial ratios, using computer programs, to evaluate customers' financial status. O*NET 태스크 ID 1255 | 1.0 |
신용을 공여하거나 자금을 대출할 때 따르는 위험의 정도를 판단하기 위해 신용 데이터와 재무제표를 분석한다.Analyze credit data and financial statements to determine the degree of risk involved in extending credit or lending money. O*NET 태스크 ID 1250 | 0.5 |
신용을 제공하거나 돈을 빌려줄 때 따르는 위험의 정도를 담은 보고서를 작성한다.Prepare reports that include the degree of risk involved in extending credit or lending money. O*NET 태스크 ID 1251 | 0.5 |
소득·저축 데이터·상환 이력·구매 활동에 근거해 고객 기록을 평가하고 상환 계획을 권고한다.Evaluate customer records and recommend payment plans, based on earnings, savings data, payment history, and purchase activity. O*NET 태스크 ID 1252 | 0.5 |
신용 정보를 교환하기 위해 신용 협회, 그 밖의 기업 대표와 협의한다.Confer with credit association and other business representatives to exchange credit information. O*NET 태스크 ID 1253 | 0.5 |
신용 분석과 대출 신청 요약을 포함해 대출 신청서를 작성하고, 승인을 받기 위해 대출 심사 위원회에 제출한다.Complete loan applications, including credit analyses and summaries of loan requests, and submit to loan committees for approval. O*NET 태스크 ID 1254 | 0.5 |
추심 대상 연체 계좌를 파악하고 선정하도록 개인이나 법인 고객 파일을 검토한다.Review individual or commercial customer files to identify and select delinquent accounts for collection. O*NET 태스크 ID 1256 | 0.5 |
평가 대상 사업체의 유동성·수익성·신용 이력을 같은 업종과 지역의 유사 사업체와 비교한다.Compare liquidity, profitability, and credit histories of establishments being evaluated with those of similar establishments in the same industries and geographic locations. O*NET 태스크 ID 1257 | 0.5 |
불만을 해결하고 재무 거래와 신용 거래를 검증하기 위해 고객과 상의한다.Consult with customers to resolve complaints and verify financial and credit transactions. O*NET 태스크 ID 1258 | 0.5 |
대출의 예상 수익성을 결정하기 위해 소득 증가율·경영 품질·시장 점유율 같은 재무 데이터를 분석한다.Analyze financial data, such as income growth, quality of management, and market share to determine expected profitability of loans. O*NET 태스크 ID 1259 | 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
직업 정보
이 직업과 관련된 최근 변화
2026년 3월: 새로운 에이전틱 작업 노출(ATE) 프레임워크에서 신용 분석가가 2030년까지 에이전틱 AI 워크플로 대체 위험이 가장 높은 직업군(ATE 0.43-0.47)으로 평가됨.
[출처: Gupta & Kumar (2026) Agentic AI and Occupational Displacement]These summaries were written by AI Changing Work from the source linked with each one, and any figures in them are given as AI Changing Work summarised them; they can differ from the source's own wording and from figures shown elsewhere on this page, so check the source before relying on them. AI Changing Work matched this page's occupation to an O*NET occupation and chose, by its own judgment, case by case, which summaries relate to that O*NET occupation; a summary appearing here does not mean that its source names this occupation.