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商业与金融

AI暴露度

  • 数据来源: BLS发布时间: '26.08

    很高· 相对

    四级相对区间很高

    职业群单位数值

    尺度 · 母数 · 来源

    四级相对类别(低 / 中等 / 高 / 很高)

    以BLS就业预测表中831个细分职业为基数。取值按 NEM(全国就业矩阵)代码给定,因此共用同一 NEM 代码的职业得到相同分档

    来源数据集(XLSX 文件下载)

  • 数据来源: Anthropic发布时间: '26.03

    0.063

    0.000此处所载数值的范围0.745
    尺度 · 母数 · 来源

    观测暴露度指数,按发布原值0–1

    以O*NET任务映射为基准

    来源数据集

  • 数据来源: ILO发布时间: '25

    0.53

    0.09此处所载数值的范围0.70

    职业群单位数值

    尺度 · 母数 · 来源

    生成式AI暴露度指数,按发布原值0–1

    ISCO-08职业小类单位 — 共用同一代码的职业取值相同

    本站计算,并非国际劳工组织发布的数值。在本站与 ILO 数据集相连的 1,012 个职业中,达到或高于此值的占 14%。

    来源数据集

该来源发布的是什么性质的数值

BLS的类别是相对排位而非绝对水平,也不是一手测量:它把多项已发表研究给出的职业百分位排名归并为四个等级。它不是就业或工资预测,不是采用概率,也不区分自动化与增强。

Task-level exposure

显示隐藏的 4 项工作
TaskClaude.aiRaw / share %APIRaw / share %
Decline excessive risks.

13-2053

0.003550.70.002865.1
Write to field representatives, medical personnel, and others to obtain further information, quote rates, or explain company underwriting policies.

13-2053

0.001927.50
Examine documents to determine degree of risk from such factors as applicant financial standing and value and condition of property.

13-2053

0.001521.70.001534.9

Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

职业信息

与本职业相关的近期变化

2026年4月: ATE 0.42 by 2027 in SF Bay Tier 1. Rule-application heavy roles with thin P1 (interpersonal) and P2 (regulatory) penalties show fast agentic exposure climb.

[来源: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]

2026年3月: Published evergreen blog analysis: AI exposure 64%, automation risk 62/100 in 2025.

[来源: AI Changing Work Blog]