금융 리스크 전문가
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
0.265
0.000여기 실린 값의 범위0.745척도 · 모수 · 출처
- 데이터 출처: ILO발행 시점: 2025
0.44
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 28%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
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 |
|---|---|
기술 보고서를 설명하도록 컴퓨터 스프레드시트를 사용해 도표와 그래프를 그린다.Draw charts and graphs, using computer spreadsheets, to illustrate technical reports. O*NET 태스크 ID 21617 | 1.0 |
증권 발행 서류의 위험 고지를 검토하거나 초안을 작성한다.Review or draft risk disclosures for offer documents. O*NET 태스크 ID 21633 | 1.0 |
조직의 자산·수익 창출 능력·성공에 잠재적 위험이 되는 영역을 분석한다.Analyze areas of potential risk to the assets, earning capacity, or success of organizations. O*NET 태스크 ID 21605 | 0.5 |
위험 노출에 미치는 영향을 결정하기 위해 새 법률을 분석한다.Analyze new legislation to determine impact on risk exposure. O*NET 태스크 ID 21606 | 0.5 |
통계 분석 소프트웨어나 계량경제 모델을 사용해 위험을 수치화하기 위해 통계 분석을 수행한다.Conduct statistical analyses to quantify risk, using statistical analysis software or econometric models. O*NET 태스크 ID 21607 | 0.5 |
특정 매매 전략이나 포지션에 따르는 위험을 파악하고 전달하기 위해 트레이더와 협의한다.Confer with traders to identify and communicate risks associated with specific trading strategies or positions. O*NET 태스크 ID 21608 | 0.5 |
최신 모델이나 통계 기법을 사용하도록 금융 문헌을 참고한다.Consult financial literature to ensure use of the latest models or statistical techniques. O*NET 태스크 ID 21609 | 0.5 |
위험 관리 시스템 개발에 기여한다.Contribute to development of risk management systems. O*NET 태스크 ID 21610 | 0.5 |
새로운 제품이나 공정이 장기 성장과 수익성에 미칠 잠재적 환경 영향을 파악한다.Determine potential environmental impacts of new products or processes on long-term growth and profitability. O*NET 태스크 ID 21611 | 0.5 |
비상 상황에 대처하는 비상 계획을 수립한다.Develop contingency plans to deal with emergencies. O*NET 태스크 ID 21612 | 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®, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조