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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%
我的科系壽命
1年 11個月
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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 728 天
推估區間 現在 – 4年 11個月
2030 年畢業：職缺可能在畢業前就開始減少
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。
「科系壽命」是距離畢業生職缺開始因 AI 減少的剩餘時間，不代表科系會消失，也不代表所有人都會失業。
AI vs 人類，你站哪一邊？
新進人員招募縮減
科系排名52 / 249
畢業後的出路
2030畢業出路 · 以 2030 年 6 月底估算剩餘時間
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
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）
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