YOU’RE NEXT
YOU’RE NEXT
搜尋其他科系

資料來源

資料用於說明工作、制度與科系。AI 取代時間與分數為 AI 推估,不是來源機構的預測。 計算方法(英文)

我的畢業年份

經濟學

🇹🇼 台灣 · 社會科學
最先減少新鮮人職缺249 個科系中風險最高的前 21%

科系保存期限

1年 11個月
06天 01:32:08:484

距離這個科系的畢業生職缺開始因 AI 減少
2028年9月24日 · 倒數 708 天

推估區間 現在 – 4年 11個月
SQL 查詢、報告與預測初稿,以及授信審查報告,AI 已經能寫,因此資料分析師與研究助理的新人職缺最先減少,授信審查隨後跟進。這條路沒有證照門檻,公部門研究機構的員額也不足以作為緩衝。
查看詳情
新人招募縮減
科系排名52 / 249

經濟學:AI 對畢業生求職的影響

經濟系畢業生常見的第一份工作是資料分析師或研究助理,負責跑數據、寫報告。這類工作現在AI已經能自己寫程式查資料、生成預測初稿,對新人的需求正在改變。

經濟系新人常做的資料查詢,為何先受AI影響?

資料分析師和研究助理的日常工作,常是寫程式查詢資料庫、整理成報告,再加上市場預測初稿,這些步驟現在AI已經能自己完成,只需要人核對數字和邏輯是否合理。銀行授信審查用的報告也類似,交給AI先寫初稿再由人簽核。這一行沒有證照門檻,公部門的研究職缺也不多,難以吸收多出來的新人。

資料分析師和經濟研究人員,差在哪裡?

資料分析師和證券研究員的工作內容偏向固定流程,查資料、寫報告、做圖表,AI能直接代勞,受影響時間較早;授信審查人員要核對申請人的還款能力並承擔判斷責任,晚一點才受影響;需要長期追蹤產業趨勢、提出獨立判斷的經濟研究人員,受影響時間會再晚一些,因為研究方向和解讀角度還是要靠人決定。

經濟系學生現在能準備什麼?

與其只熟悉跑程式和寫報告這類AI已經能做的工作,不如練習怎麼向不懂數據的人解釋分析結果、和不同部門溝通,這是AI比較難取代的部分。也可以爭取銀行或研究機構的實習機會,累積實際接觸授信審查或政策研究流程的經驗,比只會操作分析工具更有說服力。

撰寫日期

改查職業

對經濟學結果的看法· 繁體中文

你同意這個結果嗎?

0/600

畢業後的出路

2030