信用分析师
美国 · BLS 就业预测 2024–34（SOC 13-2041 职业组数据）
公开研究中的 AI 暴露度
以下数值取自外部数据集，未作任何修改。若某数据集未收录本职业，数值显示为 — 而非零。
数据提供方: OpenAI · "GPTs are GPTs"
时点基准: 2023年基准理论估计
以GPT-4世代的能力为基准评分。
- 人工评分者基准
- 55.6%
- GPT-4 评分基准
- 55.6%
β = 直接暴露（E1）+ 0.5 × 借助工具时的暴露（E2），依据原始代码库的定义。
已评分任务 11 项 · β ≥ 0.5 的任务 11 项（100.0%）
- 版本:
- gh-main-0471612
- 许可协议:
- MIT License · Copyright (c) 2024 OpenAI
数据提供方: Anthropic Economic Index
时点基准: 2026-03-05 发布复合指标
- 观测暴露度
- 16.9%
以实测的 Claude 使用量对理论暴露度指标加权，依据原报告的定义。
任务 8 项 · 观测到使用的 1 项 · 平均 11.7%
Data: Anthropic Economic Index — labor_market_impacts, CC-BY, https://huggingface.co/datasets/Anthropic/EconomicIndex
AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
- 版本:
- hf-lmi-2026-03
- 许可协议:
- CC BY 4.0
- 观测时期:
- — (此版本不适用)
- 模型:
- — (来源未说明)
2023年预测 vs 2026-03-05 发布的观测型指标
一侧(GPTs are GPTs)是2023年对AI在理论上能做什么的估计，另一侧(Anthropic Economic Index)由实际使用观测构建，发布于2026-03-05。该日期是发布时点，并非观测所覆盖的时期。二者测量的对象不同，因此这两个数值不能相加、取平均，也无法比较高低。较旧的数值不会被隐藏，而是作为比较基准保留。
注意：Anthropic的指标（观测暴露度、任务渗透率）把Eloundou β作为输入之一。因此两侧数值相近并不能证明先前的预测应验了；那样解读属于循环论证。
Anthropic的指标测自Claude用户，既非整体经济，也非全体劳动者。
O*NET 任务与职业代码的映射由 AI Changing Work 完成，原始数值本身未经修改。
这些指标不是对未来的预测。每项指标属于哪个时点，标注在各自卡片的徽标上。
任务分解
- 使用财务模型对信用申请进行评分和排名
- 分析财务报表和现金流预测
- 生成信用风险评估报告
- 向贷款委员会展示调查结果和建议
关于此职业
如果您是信用分析师，AI正在改变您的职业。自动化风险74/100，整体暴露度78%，面临极高程度的变革。影响最大的领域是使用财务模型对信用申请进行评分和排名（92%自动化率）。BLS预计到2034年下降4%。AI驱动的信用评分和财务分析正在取代传统的人工审查，使其成为金融领域受影响最大的角色之一。
ISCO-08 分类
财务分析师
自行翻译 · 非 ISCO 官方词汇 — 未经国际劳工组织审核。
定义
ILO 原文（英文）
Financial analysts conduct quantitative analyses of information affecting investment programmes of public or private institutions.
常见问题
Anthropic Economic Index 给出的观测暴露度为 16.9%。 OpenAI "GPTs are GPTs" 评分标准中，人工评分者给出的职业层级 β 为 55.6%。 两项数值均取自已公开的研究，未作任何修改。
来自两个已公开的数据集：Anthropic Economic Index（labor_market_impacts，CC BY 4.0）与 OpenAI "GPTs are GPTs" 暴露度评分标准（MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI）。AI Changing Work 仅将其映射到 O*NET 职业与任务代码，不自行计算暴露度分数。AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
不是。它们是各原始数据集发布时所测得的暴露度诊断。AI Changing Work 不对该职业未来的自动化或岗位流失作任何预测。
与本职业相关的近期变化
2026年4月: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026) projects Agentic Task Exposure (ATE) score of 0.43 by 2027 in SF Bay Area Tier 1, reaching 0.47 by 2030 — the highest in the 236-occupation dataset. Crosses moderate-risk threshold (ATE ≥ 0.35).
[来源: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]2026年3月: New Agentic Task Exposure (ATE) framework scores credit analysts among the highest-risk occupations (ATE 0.43-0.47) for agentic AI workflow displacement by 2030.
[来源: Gupta & Kumar (2026) Agentic AI and Occupational Displacement]2026年3月: Published evergreen blog post. 78% exposure, 74% risk (highest in finance), BLS -4% decline.
[来源: AI Changing Work Blog]