5 Gründe, warum KI besser in der Lohnabrechnung ist als Sie
Der größte Kostenfaktor in den meisten Unternehmen ist die Gehaltsabrechnung.
Zuerst braucht man Menschen, die Dinge erledigen. Dann braucht man Lohnbuchhalter, die diese Menschen bezahlen. Danach werden weitere Mitarbeitende in der Personalabteilung und im Management benötigt, um diese Menschen zu beurteilen. Das sind viele Ebenen, und leider scheint die Effizienz Ihrer Personalkosten täglich schwanken zu können.
Natürlich möchten Sie sicherstellen, dass Sie nur so viel zahlen, wie nötig; Ihr Unternehmen nicht unnötig aufblähen oder an Leistungsträgern festhalten, die nicht performen.
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Außer Sie sind anscheinend ich.
Meine Erfahrung mit der Prognose von Gehaltsabrechnungen
Ich habe unzählige Stunden damit verbracht, historische Daten aus meinem eigenen Unternehmen zu sammeln, um mithilfe von Excel zukünftige Personalkosten zu prognostizieren. Schließlich ist nicht eingesetztes Geld oft vergeudetes Geld, aber ich musste sicherstellen, genug Liquidität für die Gehaltsabrechnung vorzuhalten.
Stundenlang gearbeitet... und es dann trotzdem falsch gemacht.
Am Ende habe ich zu viele Mitarbeitende eingestellt, für die es nicht genug zu tun gab. Ich musste mein Unternehmen nachträglich verkleinern und dabei leider das Verhältnis zu einigen tollen Kolleginnen und Kollegen auf dem Weg beschädigen.
Tolle Führungskraft, oder?
Leider ist meine Geschichte allzu typisch für diejenigen, die für die Gehaltsabrechnung verantwortlich sind, egal ob sie aus dem Finanzbereich kommen oder nicht. Denn das Verfahren zur Personalbedarfsprognose ist recht rudimentär, was zu menschlichen Fehlern und erheblichen Abweichungen zwischen geplanten und tatsächlichen Lohnkosten führt.
Wie KI die Lohn- und Gehaltsprognose effizienter machen kann
Heute lässt sich die erwähnte Differenz mithilfe von KI-gestützter prädiktiver Analytik ziemlich einfach minimieren.
Anstatt sich eigenständig durch Datensätze zu arbeiten oder – schluck – Entscheidungen auf Grundlage eines linearen prozentualen Wachstumsmodells zu treffen, können Algorithmen der künstlichen Intelligenz vorhersagen, welche Personalkosten Sie künftig erwarten müssen. Diese Optimierung ist gerade in einer Hyper-Wachstumsphase wertvoll.
Das Beste daran? Automatisierung und maschinelles Lernen werden Ihren Job (oder die Stellen Ihrer Mitarbeitenden) nicht ersetzen – sie verbessern vielmehr die Fähigkeit jedes Einzelnen, fundierte und präzisere Entscheidungen zu treffen.
Schließlich war R2D2 auch nicht derjenige, der das Raumschiff steuerte... aber er hat dafür gesorgt, dass alles reibungslos lief.
Gerade im Bereich der Gehaltsabrechnung gibt es einige Felder, in denen KI zuerst ansetzen kann. Dazu gehören folgende:
Akkurate Mitarbeiterklassifizierung
Hatten Sie schon einmal eine verärgerte Mitarbeiterin oder einen verärgerten Mitarbeiter, die/der Sie zu ihren/seinen Steuerabzügen ausgefragt hat? Oder – noch schlimmer – haben Sie schon einmal Gelder an Angestellte ausgezahlt, die Sie wegen Validierungsfehlern wieder zurückfordern mussten?
Mit KI-Technologien können die Lohnabzüge schneller und genauer klassifiziert werden. Zusätzlich können Robotic Process Automation und Chatbots Gehaltsfragen beantworten und Sie von diesen (oft) zeitintensiven Aufgaben entlasten.
Compliance
Jede Person im Finanzbereich kennt das Problem: Macht man bei Gehaltsabrechnungen einen Fehler, drohen Klagen oder – schlimmer noch – Ärger mit der Steuerbehörde.
KI lässt sich unkompliziert auf Gehaltsabrechnungsvorschriften für bestimmte:
- Unternehmenstypen
- Branchen
- Geografische Regionen
und, im Grunde, auf jede andere globale Vorschrift zur Gehaltsabrechnung trainieren, sodass Sie Ihre Lohnprozesse jederzeit korrekt und regelkonform abwickeln.
Kontinuierliches Datenmanagement
Wäre die Welt perfekt, könnten Sie ein Vollzeitteam an Analysten beschäftigen, die interne Daten zur Gehaltsabrechnung – einschließlich Personalkosten – durchleuchten, um Optimierungspotenziale zu finden. Gute Nachricht: Dank der Integration von Gehaltsabrechnungs-Dienstleistern ist KI Ihr Analystenteam.
Onboarding & Offboarding
Stellen Sie sich vor: Sie laden einige Formulare hoch, klicken auf einen Button, und eine Neueinstellung wird (korrekt) per Robotic Process Automation im Abrechnungssystem eingerichtet. Klingt traumhaft, oder?
Glücklicherweise ist das schon in greifbarer Nähe.
Mitarbeitenden-Erfahrung
Je weniger Fehler Sie machen – etwa durch fehlerhafte Dateneingabe oder zu viele Einstellungen, die später wieder zurückgenommen werden müssen – desto mehr werden Ihre Mitarbeitenden Ihnen vertrauen.
Das hat einen Dominoeffekt zur Folge: bessere Mitarbeitererfahrungen, bessere Empfehlungen Ihrer Mitarbeitenden, attraktiveres Talent für Ihr Unternehmen.
Prädiktive Analytik in Gehaltsabrechnungs-Systemen
Prädiktive Analytik im Kontext der Gehaltsabrechnung nutzt maschinelle Lernmodelle, um Prognosen auf Basis historischer und aktueller Daten zu erstellen. Diese Modelle sind keine einfachen Gleichungen, sondern dynamisch anpassungsfähige Systeme, die aus jedem verarbeiteten Datensatz dazulernen. So läuft es ab:
1. Datensammlung
Die Anfangsphase dreht sich ganz um das Sammeln von Daten. Dazu gehören Informationen zu Gehältern, Überstunden, Boni, Steuern und anderen Abzügen. Im Grunde genommen alles, was Einfluss auf Ihre Gehaltsabrechnung hat. Prädiktive Analytik geht jedoch einen Schritt weiter. Sie berücksichtigt auch weniger offensichtliche Faktoren, wie Mitarbeiterleistungskennzahlen, unternehmensweite KPIs und sogar saisonale Muster, die die Personalkosten beeinflussen könnten.
2. Datenanalyse
Sobald die Daten gesammelt sind, analysieren Algorithmen diese, um Muster und Korrelationen zu erkennen. Das Modell könnte zum Beispiel einen Trend identifizieren, bei dem die Lohnkosten im vierten Quartal aufgrund von Urlaubsboni oder Überstunden steigen.
3. Modell-Training
Das Machine-Learning-Modell wird mit diesen historischen Daten „trainiert“. In dieser Phase lernt das Modell, wie verschiedene Faktoren traditionell die Gehaltsabrechnung beeinflusst haben. Dieses Training nutzt es für Prognosen.
4. Validierung
Bevor dem Modell vertraut werden kann, muss es mit einem separaten Datensatz validiert werden. Dieser Schritt stellt sicher, dass die Vorhersagen des Modells genau sind und nicht aus Überanpassung an die Trainingsdaten resultieren.
5. Echtzeit-Updates
Was prädiktive Analytik auszeichnet, ist ihre Fähigkeit, Vorhersagen in Echtzeit zu aktualisieren. Sobald neue Daten verfügbar sind, passt sich das Modell an und ermöglicht immer genauere Prognosen unter veränderten Bedingungen.
6. Prognoseerstellung
Schließlich erstellt das Modell Prognosen. Diese reichen von den erwarteten monatlichen Gehaltszahlungen bis zur optimalen Anzahl an Einstellungen für einen bestimmten Zeitraum. Es ist, als ob Sie einen Finanzanalysten hätten, der rund um die Uhr arbeitet, ständig neue Daten aufnimmt und seine Vorhersagen verfeinert.
7. Entscheidungsunterstützung
Prädiktive Analyse-Tools liefern nicht nur Berichte, sondern bieten oft auch Funktionen, die die Entscheidungsfindung unterstützen, wie z. B. Konfidenzintervalle für ihre Prognosen. Diese können entscheidend sein, um CFOs bei fundierten Entscheidungen zu unterstützen.
Mit prädiktiver Analytik in der Gehaltsabrechnung automatisieren Sie nicht nur einen Prozess. Sie wandeln ihn in eine strategische Funktion um, die umsetzbare Einblicke bieten, Ihre Belegschaft optimieren und Kosten senken kann. Die Vorhersagefähigkeiten ermöglichen es Ihnen, Veränderungen vorauszusehen, anstatt nur darauf zu reagieren – ein klarer Vorteil für Ihre Finanzplanung.
Aktuelle Erfolge von KI in der Lohn- und Gehaltsabrechnung
Schon jetzt berichten Unternehmen von erheblichen Vorteilen durch den Einsatz von KI in Gehaltsabrechnungslösungen.
Klassifizierung und Compliance
Unternehmen wie ADP und Gusto setzen KI ein, um Mitarbeiter korrekt zu klassifizieren und so Steuer- und Rechtskonformität zu gewährleisten.
| Anbieter | Klassifizierungsgenauigkeit | Compliance-Funktionen |
|---|---|---|
| ADP | 98% | Bundes- & Landesgesetze |
| Gusto | 97% | Bundes- & Landesgesetze |
Datenbasierte Entscheidungsfindung
Die Fähigkeit der KI, große Datenmengen auszuwerten, macht sie zu einem entscheidenden Werkzeug für die Kompensationsstrategie und hilft Unternehmen dabei, Vergütungen effektiv an Leistungskennzahlen zu koppeln.
Kosteneinsparungen
Unternehmen berichten von bis zu 20 % geringeren Personalkosten durch optimale Personalplanung und rechtzeitige Compliance-Prüfungen dank KI.
Die Zukunft von KI in der Gehaltsabrechnung
Der Blick in die Zukunft zeigt: Wir bewegen uns auf eine Welt zu, in der KI nicht mehr bloß Zusatz, sondern zum Kernbestandteil von Lohn- und Gehaltsabrechnungssystemen wird und menschliche Fehler und Ineffizienzen vollständig eliminiert.
Vollautomatische Gehaltsabrechnung
Das ist keine Utopie; schon in naher Zukunft wird KI in der Lage sein, den gesamten Gehaltsabrechnungsprozess von der Datenerhebung bis zur Auszahlung zu steuern. Sie wird so programmiert, dass sie sich eng an Ihre Kompensationsstrategie anpasst und in Echtzeit auf einen Vielzahl interner und externer Faktoren reagiert.
Echtzeit-Audits
KI wird Ihre Gehaltsabrechnung kontinuierlich prüfen, um sicherzustellen, dass jeder Cent genau verbucht wird, und Unstimmigkeiten sofort für eine Überprüfung durch den Menschen markieren.
Stellen Sie sich vor: Sie können sich von der Zeiterfassung verabschieden und sich stattdessen auf Ihre Rolle als Strategischer CFO konzentrieren.
Mitarbeitererlebnis
Die Zeit der Einheitslösungen ist vorbei. KI wird es ermöglichen, hochgradig personalisierte Vergütungs- und Leistungspakete zu gestalten, die darauf ausgelegt sind, die besten Talente zu gewinnen und zu halten.
- Entwickeln Sie Ihre Vergütungsstrategie als wegweisendes Leitbild.
- Lassen Sie die KI mit Ihrer Strategie trainieren.
- Ermöglichen Sie der KI, Ideen zur Gewinnung von Kandidaten zu entwickeln – unter Einbeziehung Ihrer Vergütungsstrategie und aktueller Marktdaten als Input.
- Treffen Sie die finale Entscheidung, welche Ideen Sie umsetzen möchten.
Verschaffen Sie sich einen Vorsprung
Wenn es um die Zukunftssicherheit Ihrer Gehaltsabrechnung geht, ist KI nicht nur ein „Nice-to-have“, sondern wird zunehmend zum „Must-have“. Wenn Sie also immer noch auf manuelle Dateneingabe setzen und noch keine KI-Anwendungen in Ihrer Gehaltsabrechnungsabteilung nutzen, ist es an der Zeit, strategische Entscheidungen zu treffen … und zwar schnell.
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