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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

    0.510

    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

    0.57

    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 7%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
통계 공식과 컴퓨터나 계산기를 사용해 데이터를 산출하고 분석한다.

Compute and analyze data, using statistical formulas and computers or calculators.

O*NET 태스크 ID 9788

1.0
분석이나 보고서에 사용하도록 데이터를 컴퓨터에 입력한다.

Enter data into computers for use in analyses or reports.

O*NET 태스크 ID 9789

1.0
생산이나 판매 기록·품질 관리나 테스트 기록·근무 시간 기록표·설문지 같은 원자료에서 통계를 취합한다.

Compile statistics from source materials, such as production or sales records, quality-control or test records, time sheets, or survey sheets.

O*NET 태스크 ID 9790

1.0
분석 결과를 설명하고 해석하는 보고서·차트·그래프를 취합한다.

Compile reports, charts, or graphs that describe and interpret findings of analyses.

O*NET 태스크 ID 9791

1.0
빠짐없고 정확한지 검증하기 위해 원본 데이터를 확인한다.

Check source data to verify completeness and accuracy.

O*NET 태스크 ID 9792

1.0
데이터나 정보의 발간에 참여한다.

Participate in the publication of data or information.

O*NET 태스크 ID 9793

1.0
데이터와 관련 정보를 편철하고 데이터베이스를 관리하고 갱신한다.

File data and related information, and maintain and update databases.

O*NET 태스크 ID 9795

1.0
데이터를 분석할 통계 검정 방법을 선정한다.

Select statistical tests for analyzing data.

O*NET 태스크 ID 9796

1.0
배포나 분석을 위해 설문 양식이나 보고서 같은 서류를 정리한다.

Organize paperwork, such as survey forms or reports, for distribution or analysis.

O*NET 태스크 ID 9797

1.0
코드 목록을 사용해 컴퓨터 입력 전에 데이터를 코드화한다.

Code data prior to computer entry, using lists of codes.

O*NET 태스크 ID 9798

1.0
고객과 데이터 표현 요구사항을 논의한다.

Discuss data presentation requirements with clients.

O*NET 태스크 ID 9794

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

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