Finanssialan henkilöstön profiili
Bibliographic record
Abstract
Finanssiala reagoi herkästi maailman tilanteisiin. Finanssialan tilanne vaikuttaa myös henkilöstötilanteisiin. Tämä opinnäyte on koostettu Finanssialan keskusliiton toimeksiannosta. Opinnäytteen tavoitteena oli antaa kuvaus Suomen finanssialalla työskentelevästä henkilöstöstä vuosina 2007–2008 ja kuvailla myös Pohjoismaiden finanssialaa. Opinnäytteestä käy ilmi, minkälainen ikärakenne Suomen finanssialalla on tuolloin ollut, milloin alalle oli tultu, ja millainen koulutustausta alalla olevilla oli. Lisäksi esiteltiin finanssialan erilaiset työtehtävät ja sitä kuinka paljon eri tehtävissä oli henkilöitä töissä. Aineisto saatiin henkilötietosuojasyistä valmiina Finanssialan keskusliitolta. Lisäksi opinnäytteessä käytettiin Elinkeinoelämän keskusliiton vuosina 2007 ja 2008 toteuttamaa tiedustelua, HENKOa. Mukana oli myös finanssitradenomien palkkavertailu (TRAL) ja pohjoismaisia vertailutietoja. Finanssiala käsitti tässä opinnäytetyössä pankit ja vakuutusyhtiöt. Pankeissa ja vakuutusyhtiöissä Suomessa työskentelee eniten naisia. Pankeissa on tulevaisuudessa suuri tarve rekrytoida uusia työntekijöitä eläköityvien tilalle. Myös vakuutusyhtiöissä tarvitaan tulevaisuudessa uusia työntekijöitä, mutta tilanne ei ole yhtä kiireellinen kuin pankeissa.\n\nPohjoismaiden finanssiala käsitti tässä opinnäytetyössä liikepankit, säästöpankit sekä osuuskunnalliset säästöpankit. Tilastoja ovat keränneet Tanskan, Suomen, Islannin, Norjan ja Ruotsin finanssialan liitto. Pääpiirteittäin Pohjoismaiden finanssialat muistuttavat toisiaan eli ovat samankaltaisia Suomen kanssa. Islannin finanssimarkkinat ovat luonnollisestikin pienet maan koon vuoksi.\n\nFinanssialan henkilöstön profiilitutkimus on hyödyllinen työnantajille, jotka pohtivat tulevaisuuden rekrytointia, opiskelijoille, jotka pohtivat alan valintaa sekä myös niille, jotka suunnittelevat tulevaisuuden opetusta ja sen kehittämistä.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.250 | 0.105 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".