Palkanlaskenta on olennainen osa jokaista nykyaikaista organisaatiota. Monimutkaisen dataprosessin vuoksi on vaikea pitää palkanlaskentaa oikeilla jäljillä, jopa kaikkein kehittyneimmille organisaatioille.
Tekoäly häiritsee perinteisiä palkanlaskentatoimintoja hallitsemalla tehokkaasti palkanlaskentatietoja ja eliminoi ihmisen aiheuttamat virhemahdollisuudet. Koska palkanlaskentaohjelma vaatii ehdotonta tarkkuutta, järjestystä ja virtaviivaistettuja prosesseja, AI on tullut pelastusköydeksi palkkahallinnon kanssa kamppaileville yrityksille.
Automaatio on tärkeä sovellus tekoälylle ja koneoppimisteknologialle. Tekoälyn avulla yritykset optimoivat globaaleja tehtäviä, kuten palkanlaskentaa ja ajan seurantaa.
AI-käyttöinen palkanlaskentaohjelmisto
Palkanlaskentaohjelmisto olisi myös otettava yhteyttä työntekijöihin, jotka voivat käyttää ohjelmistoa päivittääkseen henkilökohtaisia tietojaan saadakseen pääsyn palkkalaskelmiinsa. On hyödyllistä, että he saavat myös automaattisia ilmoituksia, kun palkkapäivä on.
Palkanlaskentaohjelmisto yhdistää heidän palkansa ohjelmistoosaamisen tietoturvaosaamisellaan ja sanoo, että uusi sovellus tuo nopeutta ja tehokkuutta pienyritysten omistajille.
Ohjelmiston mukana tulee myös live-chat-tuki sovelluksessa, mukaan lukien säännölliset päivitykset, jotta pysyt ajan tasalla maksusääntöjen ja niiden mukaisten muutosten kanssa.
Muuttuva dataintensiivinen palkkalaskenta
Tekoälyllä on mahdollisuus häiritä perinteisiä prosesseja kokonaan, ja yhä useammat organisaatiot ymmärtävät potentiaalinsa myöhemmin. Lähes kaikki sisäiset prosessit, mukaan lukien HR- ja palkanlaskennan käsittely, hyötyvät tekoälyautomaatio- ja data-analyysiominaisuuksista.
Tehokas palkanlaskenta vaatii rutiininomaista paljon datan käsittelyä. Samaan aikaan tehokas koordinointi muiden henkilöstöhallinnon näkökohtien kanssa.
Tässä on joitain tapoja parantaa tekoälypalkkioitasi:
- Nopeampi ja tarkempi työntekijöiden luokittelu palkanlaskentaa ja verovyöhykkeelle sisällyttämistä varten
- Parannettu interaktiivisuus, liitettävyys ja kyselyn tarkkuus tekoälyn chat-keskustelujen avulla
- Laaja yhteensopivuus dynaamisen ohjausympäristön kanssa
- Kerättyjen tietojen nopeampi ja tarkempi analysointi uusien palkkastrategioiden luomiseksi
- Tilastot ja ennusteet tukevat parempia tiedonhankintamahdollisuuksia
- Työntekijöiden nopeampi integrointi/helpotus organisaation palkkajärjestelmään tulon/poistumisen yhteydessä
Tekoälyvetoisen automaation ja analyysin avulla HR- ja palkkakohtaiset toiminnot on muutettu hallintotoiminnoista nykyaikaisten organisaatioiden strategisiksi päätöksentekotekijöiksi.
Kiireellisten yritysongelmien ratkaiseminen
Tekoälyn avulla HR-organisaatiot voivat tarjota uutta tietoa ja palveluita suuressa mittakaavassa lisäämättä volyymia tai kustannuksia. Pysyvät ongelmat, kuten henkilöresurssien saaminen liiketoimintastrategian toteuttamiseen ja taloudellisten resurssien osoittaminen siihen, voidaan ratkaista käyttämällä tekoälyratkaisuja harkitusti.
Tietojen yhdistäminen ja tarkistaminen:
Perinteiseen palkanlaskentaan kuuluvan tiedon kerääminen, järjestäminen ja hakeminen vaatii useita tunteja manuaalista työtä, josta suuri osa kuluu tiedon siirtämiseen henkilöpääoman hallintajärjestelmien ja henkilöpääoman hallintajärjestelmien välillä. sovelluksia, yleensä staattisten Excel-taulukoiden kautta.
Tämä lähestymistapa tarkoittaa, että voi olla erittäin helppoa ladata vanhentuneita, epätarkkoja tai epätäydellisiä tietoja käsittelyjärjestelmiin – jos lainausryhmät eivät halua käyttää aikaa lajitteluun ja korjaamiseen. Virheet voidaan sitten saada kiinni, mutta tässä vaiheessa virheet ovat jo johtaneet viiveisiin, jotka vaativat henkilökunnalta aikaa ja vaivaa. Automaatio voi kuitenkin tehostaa tiedonhallintaa kahdella tavalla. Ensinnäkin sovellusohjelmointirajapintojen (API) avulla organisaatiot voivat ajoittaa automaattiset tiedonsiirrot keskeisten käyttöjärjestelmiensä ja palkanlaskentaohjelmistojen välillä eliminoidakseen manuaaliseen lataamiseen ja lataamiseen kuluvan ajan.
Toiseksi automaattisten siirtojen yhdistäminen sääntöihin perustuviin tiedonvarmennusjärjestelmiin tarkoittaa, että maksutiedot voidaan poistaa automaattisesti sekä ennen käsittelyä että sen jälkeen. Tämä vähentää kalliiden iteraatioiden tarvetta ja tuottaa tarkempia tietoja analysointia ja parempaa raportointia varten.
Palkkaesteiden ratkaiseminen tekoälyn avulla
Palkanlaskenta-ammattilaiset ovat aina käden ulottuvilla, koska organisaatiossa ei ole dokumentoitua palkanlaskentajärjestelmää. Jopa yrityksissä, joissa on hyvin dokumentoidut järjestelmät, on monia ongelmia, jotka johtuvat huonosti hallituista prosesseista. On tunnettua, että alan ammattilaisten on vaikea seurata henkilöstökuluja. Ja se on vain jäävuoren huippu.
Globaalit organisaatiot alkavat ymmärtää perinteisen palkanhallintajärjestelmän ongelmia ja haluavat investoida tekoälyteknologiaan kriittisten ongelmien ratkaisemiseksi.
Prosessikulku ja ennuste:
Liian usein ihmiset ajattelevat, että on vain yksi “oikea” tapa tehdä asioita – sillä tavalla asiat tehdään aina. Uusia järjestelmiä etsiessäänkin yritykset keskittyvät aina sovelluksiin, jotka voidaan konfiguroida vastaamaan olemassa olevia ja usein monimutkaisempia prosessejaan sen sijaan, että tarttuisivat mahdollisuuksiin – tai parantaisivat liiketoimintaansa.
Toinen ongelma on, että manuaalisia prosesseja ei voida saada, ohjata tai mitata millään systemaattisella tavalla. Niiden suorituskykyä on myös erittäin vaikea verrata muihin prosessien parantamisaloitteisiin. Tämä tarkoittaa, että monilla organisaatioilla on sokea piste palkkalistoilla, eivätkä ne pysty havaitsemaan malleja tai havaitsemaan häiritseviä trendejä.
Kuitenkin, kun palkanlaskentatehtävät on automatisoitu, se kerää myös oleellista tietoa vertailua ja trendianalyysiä varten. Analysoimalla näitä tietoja säännöllisesti maksavat ammattilaiset voivat tunnistaa mahdolliset alueet, joilla tekoälyprosessit voidaan automaattisesti “korjata” tunnistamalla välittömästi tiedoissa olevat epäjohdonmukaisuudet, tunnistamalla kyseenalaiset mallit ja ottamalla automaattisesti käyttöön uusia korjaavia sääntöjä ajan myötä.
About the Author
