Der Kern dieser Arbeit ist, hinter jedem Vertrag und jeder Police die Zahlen im Griff zu behalten. Anmeldung, Änderung, Schadensfall, Zins – für jeden Vorgang braucht es die passende Berechnung und einen sauberen Eintrag.
Bürokräfte in Statistik, Finanz- und Versicherungswesen halten die Zahlen hinter Verträgen, Policen und Wertpapieren in Ordnung.
Bürokräfte in der Statistik, im Finanz- und Versicherungswesen beschaffen, stellen zusammen und berechnen statistische oder versicherungsmathematische Daten oder erledigen Büroaufgaben im Zusammenhang mit den Geschäftsvorgängen von Versicherungsunternehmen, Banken und anderen Finanzinstituten. Zu den Aufgaben gehören - (a) Bearbeiten von Versicherungsanmeldungen, -kündigungen, Schadensfällen, Vertragsänderungen und Zahlungen; (b) Beschaffen und Zusammenstellen statistischer oder versicherungsmathematischer Daten anhand von routinemäßigen oder speziellen Informationsquellen; (c) Berechnen von Summen, Durchschnittswerten, Prozentsätzen und anderen Angaben und deren Darstellung in der geforderten Tabellenform; (d) Erstellen von Finanzdokumenten sowie Berechnen von Zinsen oder Maklergebühren und fälligen Stempelsteuern; (e) Führen von Aufzeichnungen über Anleihen, Aktien und andere Wertpapiere, die im Auftrag von Kunden oder Arbeitgebern gekauft oder verkauft wurden. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Versicherungsmathematische Bürokraft - Bürokraft im Maklerwesen - Bürokraft im Finanzwesen - Bürokraft im Versicherungswesen - Bürokraft im Hypothekenwesen - Bürokraft im Wertpapierwesen - Statistische Bürokraft Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Aktien- und Wertpapiermakler - 3311 - Buchhaltungsassistent - 3313 - Statistischer Assistent - 3314 - Handelsmakler - 3324 - Bürokraft im Rechnungswesen - 4311 - Bürokraft in der Buchhaltung - 4311
Back-Office-Mitarbeiter · Back-Office-Mitarbeiter/Back-Office-Mitarbeiterin · Back-Office-Mitarbeiterin · Geldwechsler · Geldwechslerin · Immobilienassistent · Immobilienassistent/Immobilienassistentin · Immobilienassistentin · Immobilienkauffrau · Immobilienkaufmann · Prüfungsassistent · Prüfungsassistent/Prüfungsassistentin · +88 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 4312.
Erfassen, Verbuchen und Auswerten sind durchgehend betroffen, ohne verschonte Nische — beim Auswerten verschiebt sich der Schwerpunkt vom Auffinden zum Beurteilen.
Bürokräfte im Finanz- und Versicherungswesen liegt nahe am oberen Rand — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| oberstes Fünftel von 411 Berufen | unter den am stärksten von generativer KI berührten Berufen | Von 6 verglichenen Berufen sind 4 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Rechnungswesen & Materialwirtschaft |
Ähnlich eingeordnet: Bürokräfte im Rechnungswesen und in der Buchhaltung · Schreibkräfte und Bediener von Textverarbeitungsanlagen · Weitere Bürokräfte
Wie groß der Anteil des Prüfens und Absicherns gegenüber dem reinen Erfassen ist, wurde nicht getrennt gemessen — ebenso wenig das Handling von Papierbelegen und die Systeme, die Dokumente automatisch auslesen. Ein tatsächlicher Stellenabbau ist zudem nicht belegt; erkennbar ist bislang nur, dass bestimmte Fähigkeiten weniger nachgefragt werden. Nach heutigem Stand ist das ein frühes Signal, noch kein gesicherter Wandel.
Eigene Auswertung (SapientShift-Tätigkeitsanalyse) auf Basis der ILO-Einstufung · Quelle der Einstufung: ILO, Generative AI and Jobs (Working Paper 140), 2025 · Stand 2026-07-19 · Methodik
Das Erfassen, Verbuchen und Auswerten trifft die Betroffenheit nicht an einzelnen Rändern, sondern über das ganze Tätigkeitsprofil hinweg — kaum eine Teilaufgabe bleibt ausgenommen. Eine zweite, methodisch unabhängige Messung zeigt in dieselbe Richtung: Betriebe mit mehr KI-Einsatz fragen Bürofertigkeiten spürbar seltener nach, gleichgerichtet in allen zehn untersuchten Ländern, wobei Aktenführung und administrative Unterstützung die häufigste betroffene Einzelfertigkeit ist. Gegenläufig hat die Fachstelle ihre früheren, überzogen hohen Werte wieder gesenkt, weil viele dieser Aufgaben weiterhin erheblichen menschlichen Aufwand verlangen. Für den auswertenden Teil verschiebt sich die Arbeit vom Auffinden zum Beurteilen — die Interpretationsleistung selbst weist die Studienlage nicht als übernommen aus.
Das reine Abwickeln von Zahlungen wandert in die Automatik, das Beraten rund um die Transaktion gewinnt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Verbuchen und Abwickeln von Finanztransaktionen zählt zu den am stärksten betroffenen Bürotätigkeiten, und Arbeitgeber erwarten für Buchhaltungs- und Kassenrollen einen deutlichen Rückgang. Der Bankschalter nach Einführung der Geldautomaten zeigt aber, dass sich Arbeit dabei eher verlagert als verschwindet: Die reine Transaktion wurde automatisiert, gefragt war danach mehr Kundenberatung und komplexerer Service. Der abwickelnde Kern verschiebt sich also in Richtung Automatik, während das Beraten und Klären rund um die Zahlung menschlich bleibt.
Das maschinelle Auswerten von Daten übernimmt zunehmend die KI, das Deuten der Ergebnisse wird wichtiger.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Analysieren und Deuten von Daten verändert sich spürbar: Das Aufspüren von Trends und Zusammenhängen ist die verbreitetste KI-Anwendung überhaupt und trifft genau die Berufe, die diese Aufgabe ausführen — Werkzeuge durchsuchen Kennzahlen und Datenbanken und fassen Auffälligkeiten in verständlicher Sprache zusammen. Die eigentliche Interpretationskompetenz wird dadurch aber nicht ersetzt, sondern gerade wichtiger; Fachleute berichten, dass Datenauswertung und -deutung an Bedeutung gewinnen. Wie stark sich die Aufgabe verschiebt, hängt davon ab, wie breit sie im jeweiligen Beruf ausgefüllt wird — mal verlagert sie sich nur, mal fällt sie stärker weg.
Das Aufsetzen von Budgets und Finanzplänen verschiebt sich zur KI hin, das Einordnen und Verantworten der Zahlen bleibt gefragt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Planen und Kontrollieren von Budgets zählt zu den Finanztätigkeiten, deren KI-Nähe zuletzt gestiegen ist — die strukturierte, datengetriebene Rechenarbeit lässt sich mit KI-Werkzeugen zu einem guten Teil erledigen, von Budgetvorlagen bis zum Durchspielen verschiedener Szenarien. In stark KI-nahen Betrieben geht die Nachfrage nach reinen Budgetierungs- und Rechnungswesen-Kompetenzen etwas zurück. Zugleich bleibt Budgetierung gerade in den hoch betroffenen Berufen eine der meistgeforderten Fähigkeiten — das Rechnen verschiebt sich also eher zur KI, das Einordnen und Verantworten der Zahlen bleibt beim Menschen.
Das Aufbereiten und Vergleichen der Produktinformationen verschiebt sich, das Verantworten der Empfehlung bleibt beim Menschen.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Die Beratung zu Finanz- und Versicherungsprodukten gehört zu den Tätigkeiten, die KI besonders stark erfasst: Ein großer Teil der Aufgaben — Informationen zusammentragen, Produkte vergleichen, Vorschläge vorbereiten — lässt sich zunehmend automatisieren, und dieser Anteil ist zwischen 2023 und 2025 sogar noch gewachsen. Das heißt aber nicht, dass die Tätigkeit verschwindet: Ob aus der hohen Betroffenheit ein Wegfall wird, ist eine deutlich komplexere Frage. Das Einordnen und Verantworten der konkreten Empfehlung für einen Menschen bleibt.
Das reine Erfassen läuft zunehmend automatisch, das Prüfen und Nachbearbeiten bleibt menschlich.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Erfassen und Prüfen von Daten zählt zu den am stärksten betroffenen Tätigkeiten: In Betrieben mit mehr KI geht die Nachfrage nach solchen Bürofähigkeiten messbar zurück, und Arbeitgeber rechnen reine Erfassungsrollen zu den am schnellsten schrumpfenden. Zugleich hat die Forschung ihre frühere Einschätzung nach unten korrigiert — der Prüf- und Nachbearbeitungsanteil erfordert in der Praxis weiterhin erhebliche menschliche Arbeit. Der reine Verbuchungsteil läuft zunehmend automatisch, das Prüfen und Korrigieren am Einzelfall bleibt.
Das Aufspüren von Unregelmäßigkeiten ist genau das, worin KI stark wird — das Verantworten der Prüfung bleibt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Prüfen von Finanzvorgängen auf Auffälligkeiten trifft KI im Kern: Betrugs- und Anomalieerkennung ist genau das Feld, auf das Unternehmen ihre Anwendungen ausrichten, und mehrere Untersuchungen zählen die prüfenden Rollen zu den am stärksten betroffenen überhaupt. Arbeitgeber rechnen bis 2030 mit einem Rückgang der Prüf- und Buchhaltungsberufe; im Schnitt sinkt die Nachfrage in diesem Feld um rund 2 %. Was bleibt, ist das Einordnen und Verantworten eines Befundes — die Maschine markiert das Auffällige, die Bewertung liegt weiter beim Menschen.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Bürokräfte in der Statistik, im Finanz- und Versicherungswesen · 4312
Gradient 4 4311 Accounting and Bookkeeping Clerks 0.64 0.07 Gradient 4 4312 Statistical, Finance and Insurance Clerks 0.64 0.02 Gradient 4 3311 Securities and Finance Dealers and Brokers 0.63 0.04 […] Gradient 4 3312 Credit and Loans Officers 0.6 0.04
Additionally, some occupations – such as financial analysts, and web and multimedia developers (gradient 4), as well as bank tellers, translators, applications programmers, investment advisers (gradient 3) – have increased their levels of exposure, highlighting the expanding abilities of GenAI technology to potentially automate more specialized tasks in professional and technical roles.
In previous technological transitions, this type of adaptation was exemplified by the well-known case of bank tellers following the diffusion of automatic teller machines (ATMs) in the 1990s (Bessen, 2016). As ATMs automated routine cash withdrawals, they also lowered operational costs, enabling banks to open more branches and, in turn, increasing the demand for bank tellers in roles that required more complex customer service and advisory tasks.
Gradient 1 5230 Cashiers and Ticket Clerks 0.39 0.14
By contrast, respondents expect the fastest-declining roles to include various clerical roles, such as Cashiers and Ticket Clerks, alongside Administrative Assistants and Executive Secretaries, Printing Workers, and Accountants and Auditors. Broadening digital access, AI and information processing technologies, and robots and autonomous systems are the primary drivers for this decline. Aging and declining working-age populations and slower economic growth also contribute to the decline in clerical roles.
Gradient 4 2413 Financial Analysts 0.62 0.06 […] Gradient 3 3314 Statistical, Mathematical and Related Associate Professionals 0.57 0.1 […] Gradient 3 2120 Mathematicians, Actuaries and Statisticians 0.56 0.09 […] Gradient 3 2631 Economists 0.55 0.08 / Above-moderate occupational exposure: even though some tasks remain less exposed, the overall potential of automation of the current tasks with GenAI is growing in these occupations.
SMEs indicate that GenAI has made data analysis and interpretation skills more important, along with other skills (OECD, 2025 [11]). / growing use of algorithmic management tools in the workplace is increasing the need for certain skills, such as those related to general management and analysis (e.g. ability to use or interpret data) (Milanez, Lemmens and Ruggiu, 2025 [34])
The most common cluster across nearly all sectors is 'Business Intelligence Insights,' reflecting the broad applicability of predictive analytics. / Applications in the Business Intelligence Insights category affect a wide range of workers, especially those in Management, Business and Financial, and Computer and Math occupations. / Business-intelligence tools here scan dashboards and databases to find trends and root causes without manual digging. They alert users when a key metric shifts and explain the main drivers by region, channel, or customer type. Natural-language summaries make insights readable for non-analysts.
Management Analysts and Financial Risk Specialists show similar mean exposure to 'Business Intelligence Insights' applications, but exposure is more concentrated for Management Analysts, making them less likely to be displaced according to our model. / 'Operational Data Analytics' affects tasks more narrowly than 'Customer Experience Automation' despite similar mean exposure, leading to very different implications for labor demand.
Technology-related roles are the fastest-growing jobs in percentage terms, including Big Data Specialists, Fintech Engineers, AI and Machine Learning Specialists and Software and Application Developers.
Performing financial estimates to develop a household budget 0.37 0.64 0.64 The task of performing financial estimates to develop a household budget can be significantly automated with generative AI tools like ChatGPT due to the structured and data-driven nature of budget calculations. GenAI can generate budget templates, provide financial advice based on data inputs, and simulate different financial scenarios, which aligns closely with the theoretical group's higher score of 0.64, indicating strong po tential for automation with AI's current capabilities. [norm.] / Conversely, for tasks like ‚maintaining documentation of classes with children' or ‚performing finan cial estimates for household budgets', the experts recognized the structured and analytical nature of these tasks, which generative AI can assist with to a substantial degree. [norm.]
Additionally, some occupations – such as financial analysts, and web and multimedia developers (gradient 4), as well as bank tellers, translators, applications programmers, investment advisers (gradient 3) – have increased their levels of exposure, highlighting the expanding abilities of GenAI technology to potentially automate more specialized tasks in professional and technical roles.
Establishment-level AI exposure is associated with decreased demand for management skills. On average across countries in the sample demand for management skills declined by under 4 percentage points for a one standard deviation increase in AI exposure (Figure 4.2, Panel A). All countries in the sample are associated with a decline in management skills, and all are statistically significant from zero. Resource management includes human resource management, financial management, among others. Some of the most frequently demanded skills in financial management include budgeting and accounting.
The most demanded skills in occupations with high AI exposure are management, business processes and social skills. Management and business processes contain skills such as project management, budgeting and accounting, administration, clerical tasks and customer support. On average across the 10 OECD countries in the sample, 72% of vacancies in high AI exposure occupations demand at least one management skill and 67% demand at least one business processes skill. [norm.]
For JPMC, applications in fraud detection, predictive modeling, and financial forecasting map most closely to tasks performed by Other Financial Specialists and by Accountants and Auditors. / we find that higher mean exposure of an occupation's tasks to employer-adopted AI applications reduces subsequent employment growth in that occupation–firm pair, while greater concentration of exposure raises it. […] a one–standard deviation increase in mean task exposure reduces the occupation's within-firm employment share by about 14.5 percent over five years, while a similar increase in concentration raises it by about 7.5 percent.
Gradient 3 2412 Financial and Investment Advisers 0.57 0.11 | Gradient 3 3321 Insurance Representatives 0.53 0.12 | Gradient 4 3311 Securities and Finance Dealers and Brokers 0.63 0.04 | Gradient 4 3312 Credit and Loans Officers 0.6 0.04
Gradient 3 captures occupations where a significant portion of tasks are consistently exposed to GenAI, signaling growing automation risks and requiring adaptation strategies for workers (Significant exposure, high task variability). | Above-moderate occupational exposure: even though some tasks remain less exposed, the overall potential of automation of the current tasks with GenAI is growing in these occupations.
Exposed: Gradient 4 (Highest exposure, low task variability) μ ≥ 0.6 and μ - σ >= 0.5 High and consistent GenAI exposure across tasks within the occupation. Most current tasks in these jobs have a high potential of automation, with little variability in task-level exposure.
Additionally, some occupations – such as financial analysts, and web and multimedia developers (gradient 4), as well as bank tellers, translators, applications programmers, investment advisers (gradient 3) – have increased their levels of exposure, highlighting the expanding abilities of GenAI technology to potentially automate more specialized tasks in professional and technical roles.
we stress that such exposure does not imply the immediate automation of an entire occupation, but rather the potential for a large share of its current tasks to be performed using this technology. Whether this leads to the disappearance of an occupation or workforce replacement is a more complex question
„Gradient 4 4132 Data Entry Clerks 0.7 0.03" „Gradient 4 highlights occupations with the highest share of tasks exposed to potential GenAI-driven automation, and with a high consistency of this exposure across tasks (Highest exposure, low task variability). This gradient aligns closely with the notion of automation risk in our earlier classification system (Gmyrek et al., 2023)."
„Among the 13 occupations classified in gradient 4, the majority represent clerical roles, including data entry clerks, typists and word processing operators, accounting and bookkeeping clerks, and general office clerks." „Clerical occupations continue to have the highest exposure levels, albeit with some important downward revisions to individual tasks scores. Such occupations include data entry clerks, typists, accounting, bookkeeping clerks and administrative secretaries."
„Skills and tasks that can be roughly described as clerical tasks were the sub-group of skills that saw the largest reduction in demand. Demand for clerical skills declined by slightly more than 2 percentage points for a one standard deviation increase in establishment-level AI exposure (Figure 4.3, Panel B). Just as with the business process group, all countries saw a decline in demand for clerical skills […]" „The most frequently demanded skills in clerical tasks are administrative support and record keeping, and this subgrouping includes the use of general office tools as well." „This report finds that AI may now be putting these same clerical and administrative skills under direct threat of automation leading to diminishing demand for these skills."
„Similarly, businesses expect the fastest-declining roles to include Postal Service Clerks, Bank Tellers and Data Entry Clerks." „By contrast, respondents expect the fastest-declining roles to include various clerical roles, such as Cashiers and Ticket Clerks, alongside Administrative Assistants and Executive Secretaries, Printing Workers, and Accountants and Auditors. Broadening digital access, AI and information processing technologies, and robots and autonomous systems are the primary drivers for this decline. Aging and declining working-age populations and slower economic growth also contribute to the decline in clerical roles."
„This decrease highlights the distinction between the theoretical automation potential of a task and the practical insights gained from two years of experimentation with GenAI tools. While tasks such as taking meeting notes or scheduling appointments can significantly benefit from GenAI support, our 2023 scores for such tasks, which reached 0.9 in some cases, reflected an overly optimistic assessment of full automation potential. In reality, many of these tasks still require substantial human effort." „Notwithstanding these findings, we stress that such exposure does not imply the immediate automation of an entire occupation, but rather the potential for a large share of its current tasks to be performed using this technology. Whether this leads to the disappearance of an occupation or workforce replacement is a more complex question — one that will depend on the initial decision to adopt the technology, but also the extent to which individuals in these occupations are given opportunities to learn to work with these technologies […]"
Gradient 3 2411 Accountants 0.51 0.08 Exposed: Gradient 3 (Significant exposure, high task variability) … Above-moderate occupational exposure: even though some tasks remain less exposed, the overall potential of automation of the current tasks with GenAI is growing in these occupations.
Gradient 4 4311 Accounting and Bookkeeping Clerks 0.64 0.07 Gradient 4 4312 Statistical, Finance and Insurance Clerks 0.64 0.02 Gradient 4 2413 Financial Analysts 0.62 0.06 Gradient 2 3313 Accounting Associate Professionals 0.49 0.13 Gradient 2 3352 Government Tax and Excise Officials 0.49 0.12 Among the 13 occupations classified in gradient 4, the majority represent clerical roles, including data entry clerks, typists and word processing operators, accounting and bookkeeping clerks, and general office clerks.
Genetic counsellors, financial examiners and actuaries are the three occupations with the highest exposure. These are occupations that require cognitive skills that cannot be automated with a discrete set of instructions, but for which artificial intelligence excels (Green, 2023[5]). Financial Examiners (13-2061) 1.53
For JPMC, applications in fraud detection, predictive modeling, and financial forecasting map most closely to tasks performed by Other Financial Specialists and by Accountants and Auditors. Both firms also emphasize fraud detection—'Fraud Detection, AML & Risk Mitigation' at JPMC and 'Fraud, Security, and Anomaly Detection' at Walmart—which is not surprising given the massive volume of transactions they process. We see that several groups experience meaningful declines: 'Business and Financial' occupations fall by 2.2% on average
By contrast, respondents expect the fastest-declining roles to include various clerical roles, such as Cashiers and Ticket Clerks, alongside Administrative Assistants and Executive Secretaries, Printing Workers, and Accountants and Auditors. Broadening digital access, AI and information processing technologies, and robots and autonomous systems are the primary drivers for this decline. Accountants and Auditors -5 -8 5
Erfassen, Verbuchen und Auswerten sind durchgängig und ohne unexponierte Nische betroffen, das Prüfen dieser Daten ist nicht gesondert gemessen.
Die ILO weist für Statistical, Finance and Insurance Clerks 0,64 bei einer Streuung von 0,02 aus — die zweitniedrigste Streuung der gesamten Gradient-4-Gruppe, was heißt: die Exposition betrifft nicht einzelne Randaufgaben, sondern das Tätigkeitsprofil durchgehend, und die ILO ordnet Gradient 4 ausdrücklich dem Begriff des Automatisierungsrisikos zu. Eine zweite, methodisch unabhängige Messung zeigt in dieselbe Richtung: Betriebe mit höherer KI-Exposition fragen clerical skills um gut 2 Prozentpunkte je Standardabweichung seltener nach, in allen zehn untersuchten Ländern gleichgerichtet, wobei 'administrative support and record keeping' die häufigste Einzelfertigkeit dieser schrumpfenden Gruppe ist — die OECD schreibt die Ursache allerdings selbst nur vorsichtig zu ('AI may now be putting these … skills under direct threat'). Gegenläufig hat die ILO ihre eigenen Werte für Bürotätigkeiten zwischen 2023 und 2025 nach unten korrigiert, weil frühere Scores bis 0,9 'an overly optimistic assessment of full automation potential' waren und viele dieser Aufgaben weiterhin 'substantial human effort' erfordern; für den auswertenden Teil der Arbeit beschreibt der Korpus dabei eine Verschiebung vom Auffinden zum Beurteilen, ohne die Interpretationsleistung selbst als übernommen auszuweisen.
Der Prüf- und Validierungsanteil ist von keiner Quelle getrennt vom Erfassen gemessen, ebenso wenig das physische Beleghandling sowie OCR-, Dokumentenerkennungs- und RPA-Systeme — und ein realisierter Stellenabbau ist im Korpus nicht nachgewiesen, nur eine gesunkene Fähigkeitsnachfrage.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Bürokräfte im Finanz- und Versicherungswesen allgemein — mit Tätigkeiten wie „Finanztransaktionen und Zahlungen abwickeln“ oder „Daten, Trends und Ergebnisse analysieren und interpretieren“.
Für diesen Beruf sprechen die Daten für deutliche Veränderung.
Ihre Rolle ist bereits übernommen. Für eine Einschätzung, die zu Ihrer Lage passt, fragen wir noch nach Branche und Berufserfahrung — dieselbe Rolle bedeutet in unterschiedlichen Branchen Unterschiedliches.
SapientShift (2026): Bürokräfte im Finanz- und Versicherungswesen — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/buerokraefte-im-finanz-und-versicherungswesen
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0