신용 분석가

비즈니스 및 재무

AI 노출도

  • 데이터 출처: BLS발행 시점: 2026-08

    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: 2026-03

    0.169

    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: 2025

    0.62

    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 3%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 7개 보기
작업Claude.ai원천값 / 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

0.004247.7
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

0.002932.6
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.

13-2041

0.001719.8

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]

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