5 Gründe, warum KI in der Lohnbuchhaltung besser ist als Sie
Die größte Ausgabe der meisten Unternehmen ist die Gehaltsabrechnung.
Zunächst braucht man Mitarbeitende, damit Dinge vorangehen. Dann braucht man Personalverantwortliche für die Bezahlung dieser ersten Mitarbeitenden. Anschließend braucht man weiteres Personal im Personalwesen und Management, um diese Leute zu bewerten. Das sind viele Ebenen und leider fühlt es sich oft so an, als könnte die Effizienz Ihrer Personalkosten täglich schwanken.
Es ist selbstverständlich, dass Sie darauf achten möchten, nur so viel zu zahlen, wie nötig; das Unternehmen nicht unnötig aufzublähen oder an leistungsschwachen Mitarbeitenden festzuhalten.
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Außer, Sie sind anscheinend ich.
Meine Erfahrungen mit der Prognose der Gehaltsabrechnung
Ich habe unzählige Stunden damit verbracht, historische Daten aus meinem eigenen Unternehmen zu sammeln, um mit Excel die zukünftigen Personalkosten zu prognostizieren. Schließlich ist liegendes Geld oft verlorenes Geld, aber ich musste sicherstellen, genügend Liquidität für die Gehaltsabrechnung vorrätig zu haben.
Stunden investiert ... und daneben gelegen.
Ich habe letztlich zu viele Mitarbeitende eingestellt, ohne dass genug zu tun war. Im Nachhinein musste ich das Unternehmen anpassen, was zu belasteten Beziehungen mit einigen großartigen Neueinstellungen führte.
Super Führungskraft, oder?
Leider ist meine Geschichte nur allzu typisch für diejenigen, die für die Gehaltsabrechnung verantwortlich sind – egal ob mit finanziellem Hintergrund oder nicht. Der Ansatz zur Personalkostenprognose ist nämlich oft sehr rudimentär, was zu menschlichen Fehlern und riesigen Unterschieden zwischen den geplanten und tatsächlichen Gehaltskosten führt.
Wie KI die Prognose von Gehaltskosten optimieren kann
Heutzutage lässt sich die oben erwähnte Differenz mit KI-basierter prädiktiver Analytik ganz einfach minimieren.
Statt Datensätze eigenhändig auszuwerten oder – schauder – Entscheidungen auf Grundlage eines linearen Wachstumsmodells zu treffen, können Algorithmen der künstlichen Intelligenz Ihnen sagen, welche zukünftigen Gehaltskosten Sie erwarten sollten. Diese Optimierung ist besonders in Phasen starken Wachstums wertvoll.
Das Beste daran? Automatisierung und maschinelles Lernen werden Ihnen nicht den Job wegnehmen (und auch nicht Ihren geschätzten Mitarbeitenden); sie werden die Fähigkeit eines jeden verbessern, fundierte, treffsichere Entscheidungen zu treffen.
Schließlich war R2D2 auch nicht für das Steuern des Raumschiffes verantwortlich ... aber er hat stark dazu beigetragen, dass alles reibungslos lief.
Es gibt einige Teilbereiche der Gehaltsabrechnung, in denen KI zuerst zum Einsatz kommen sollte. Diese sind zum Beispiel:
Präzise Klassifizierung von Mitarbeitenden
Haben Sie schon einmal erlebt, dass ein unzufriedener Mitarbeitender Ihre Steuerabzüge hinterfragt? Oder schlimmer noch: Haben Sie schon Gelder ausgezahlt, die Sie später wegen Validierungsfehlern zurückfordern mussten?
Mit KI-Technologie können Sie die Gehaltsabzüge Ihrer Mitarbeitenden schneller und exakter zuordnen. Außerdem können Robotic Process Automation und Chatbots Gehaltsfragen beantworten und Sie so von diesen (oft) zeitintensiven Aufgaben entlasten.
Einhaltung von Vorschriften
Jeder Finanzverantwortliche kennt dieses Thema zu gut – macht man bei Gehaltsabrechnungen einen Fehler, drohen Klagen oder schlimmer noch, Ärger mit dem Finanzamt.
KI kann ganz gezielt auf Gehaltsvorschriften für folgende Bereiche trainiert werden:
- Unternehmensart
- Branche
- Geografische Region
Und, ehrlich gesagt, auf alle anderen globalen Vorschriften für Gehaltsabrechnungen, damit Sie Ihre Gehaltsprozesse immer korrekt und vorschriftsmäßig ausführen.
Kontinuierliches Datenmanagement
In einer perfekten Welt könnten Sie ein festes Analystenteam beschäftigen, das sämtliche internen Gehaltsdaten – auch Personalkosten – prüft und Optimierungspotenziale identifiziert. Die gute Nachricht: Dank der Integration von Gehaltsabrechnungsdiensten ist KI Ihr Analystenteam.
Onboarding & Offboarding
Stellen Sie sich vor: Sie laden einige Formulare hoch, klicken auf einen Button und ein:e neue:r Mitarbeitende:r wird (korrekt) mit Robotic Process Automation im Gehaltssystem angelegt. Klingt traumhaft, oder?
Zum Glück ist dieses Szenario schon fast Realität.
Mitarbeitenden-Erlebnis
Je weniger Fehler Sie machen – sei es bei der Dateneingabe oder durch zu viele Einstellungen und anschließende Korrekturen – desto mehr Vertrauen werden Ihre Mitarbeitenden in Sie haben.
Das wird eine Kettenreaktion auslösen: Besseres Mitarbeitenden-Erlebnis; mehr Empfehlungen durch Mundpropaganda; besseres Talent strömt in Ihr Unternehmen.
Prädiktive Analytik in Gehaltsabrechnungssystemen
Prädiktive Analytik im Bereich der Gehaltsabrechnung nutzt maschinelles Lernen, um Prognosen auf Basis historischer und aktueller Daten zu erstellen. Diese Modelle sind keine einfachen Gleichungen, sondern dynamische Systeme, die sich mit jedem verarbeiteten Datenpunkt weiterentwickeln. So läuft das ab:
1. Datensammlung
Die Anfangsphase dreht sich ganz um die Datenerfassung. Dazu gehören Informationen über Gehälter, Überstunden, Boni, Steuern und andere Abzüge. Im Grunde alle Variablen, die sich auf Ihre Gehaltsabrechnung auswirken. Prädiktive Analytik geht jedoch noch einen Schritt weiter. Sie berücksichtigt auch weniger offensichtliche Faktoren, wie Leistungskennzahlen der Mitarbeitenden, unternehmensweite KPIs und sogar saisonale Muster, die sich auf die Personalkosten auswirken können.
2. Datenanalyse
Sobald die Daten erfasst wurden, analysieren Algorithmen diese, um Muster und Korrelationen zu erkennen. Zum Beispiel könnte das Modell einen Trend identifizieren, bei dem die Lohnkosten im vierten Quartal aufgrund von Weihnachtsprämien oder Überstunden steigen.
3. Modelltraining
Das Machine-Learning-Modell wird mit diesen historischen Daten „trainiert“. In dieser Phase lernt das Modell, wie verschiedene Faktoren typischerweise die Gehaltsabrechnung beeinflusst haben. Diese Trainingsdaten werden genutzt, um Vorhersagen zu treffen.
4. Validierung
Bevor das Modell verlässlich eingesetzt werden kann, muss es mit einem separaten Datensatz validiert werden. Dieser Schritt stellt sicher, dass die Vorhersagen des Modells korrekt sind und nicht auf einer Überanpassung der Trainingsdaten beruhen.
5. Echtzeit-Updates
Was die prädiktive Analytik auszeichnet, ist ihre Fähigkeit, Prognosen in Echtzeit zu aktualisieren. Sobald neue Daten verfügbar werden, passt sich das Modell an und ermöglicht immer genauere Vorhersagen unter den aktuellen Bedingungen.
6. Prognoseerstellung
Abschließend erstellt das Modell Prognosen. Diese können von den erwarteten monatlichen Lohnkosten bis zur optimalen Anzahl an Neueinstellungen für einen bestimmten Zeitraum reichen. Es ist, als hätten Sie einen Finanzanalysten, der rund um die Uhr arbeitet, laufend neue Daten aufnimmt und seine Prognosen weiter verfeinert.
7. Entscheidungshilfe
Neben reinen Berichten beinhalten Tools zur prädiktiven Analytik oft Funktionen, die die Entscheidungsfindung unterstützen, wie Konfidenzintervalle für ihre Vorhersagen. Diese können entscheidend dazu beitragen, dass CFOs fundierte Entscheidungen treffen können.
Mit prädiktiver Analytik in der Gehaltsabrechnung automatisieren Sie nicht nur eine Aufgabe. Sie machen daraus eine strategische Funktion, die umsetzbare Einblicke bietet, Ihre Belegschaft optimiert und Kosten senkt. Die prädiktiven Fähigkeiten ermöglichen es Ihnen, Veränderungen vorherzusehen, statt nur darauf zu reagieren, und verschaffen Ihnen so bei der Finanzplanung einen entscheidenden Vorsprung.
Aktuelle Erfolge von KI in der Lohn- und Gehaltsabrechnung
Bereits jetzt berichten Unternehmen über erhebliche Fortschritte durch den Einsatz von KI in Gehaltsabrechnungslösungen.
Klassifizierung und Compliance
Unternehmen wie ADP und Gusto haben KI integriert, um die Mitarbeitenden korrekt zu klassifizieren und so Steuer- und Rechtskonformität sicherzustellen.
| Anbieter | Klassifizierungsgenauigkeit | Compliance-Funktionen |
|---|---|---|
| ADP | 98% | Bundes- & Landesgesetze |
| Gusto | 97% | Bundes- & Landesgesetze |
Datengetriebene Entscheidungsfindung
Die Fähigkeit der KI, große Datenmengen zu analysieren, macht sie zu einem entscheidenden Instrument in der Vergütungsstrategie und hilft, die Vergütung effektiv an Leistungskennzahlen zu koppeln.
Kosteneinsparungen
Unternehmen berichten von bis zu 20 % weniger Personalkosten dank optimaler Personalempfehlungen und rechtzeitiger Prüfungen auf Konformität durch KI.
Die Zukunft der KI in der Lohn- und Gehaltsabrechnung
Blickt man nach vorn, steuern wir auf eine Welt zu, in der KI nicht nur ein Hilfsmittel, sondern ein zentraler Bestandteil von Gehaltsabrechnungssystemen sein wird, womit menschliche Fehler und Ineffizienzen vollständig beseitigt werden.
Vollautomatisierte Lohnabrechnung
Das ist kein Wunschdenken; in naher Zukunft dürfte KI in der Lage sein, den gesamten Prozess der Lohn- und Gehaltsabrechnung zu übernehmen – von der Datenerfassung bis zur Mittelauszahlung. Sie wird so programmiert, dass sie sich nahtlos an Ihre Vergütungsstrategie anpasst und in Echtzeit auf eine Vielzahl interner und externer Faktoren reagiert.
Echtzeit-Prüfungen
KI wird Ihre Gehaltsabrechnungssysteme kontinuierlich prüfen, um sicherzustellen, dass jeder Cent korrekt verbucht wird, und Abweichungen sofort für eine menschliche Überprüfung kennzeichnen.
Stellen Sie sich vor: Sie können die Zeiterfassung hinter sich lassen und sich stattdessen auf Ihre Rolle als strategischer CFO konzentrieren.
Mitarbeitererlebnis
Die Zeit von One-Size-Fits-All ist vorbei. KI ermöglicht hochgradig personalisierte Vergütungs- und Leistungspakete, die darauf ausgerichtet sind, die besten Talente zu gewinnen und zu halten.
- Erarbeiten Sie Ihre Vergütungsstrategie als richtungsweisendes Manifest.
- Schulen Sie die KI mit Ihrer Strategie.
- Lassen Sie die KI Ideen entwickeln, mit denen Sie Kandidaten überzeugen können, indem Sie Ihre Vergütungsstrategie und aktuelle Marktdaten als Eingaben nutzen.
- Treffen Sie die endgültige Entscheidung, welche Ideen Sie umsetzen möchten.
Einen Schritt voraus sein
Wenn es um die Zukunftssicherung Ihrer Lohn- und Gehaltsabrechnung geht, ist KI nicht mehr nur ein „Nice-to-have", sondern immer mehr ein „Must-have". Wenn Sie also immer noch auf manuelle Dateneingabe setzen und noch keine Anwendungsfälle für KI in Ihrer Lohnbuchhaltung nutzen, ist es Zeit für strategische Entscheidungen … und zwar schnell.
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