5 syytä, miksi tekoäly on palkkahallinnossa sinua parempi
Useimpien yritysten suurin kuluerä on palkkakustannukset.
Ensinnäkin tarvitset ihmisiä saamaan asiat tapahtumaan. Sitten tarvitset palkka-ammattilaisia maksamaan näille ensimmäisille ihmisille palkat. Tämän jälkeen tarvitset muita henkilöstöhallinnon ja johdon ihmisiä arvioimaan näitä ihmisiä. Kerroksia on paljon, ja valitettavasti työvoimakustannustesi tehokkuus voi tuntua vaihtelevan päivästä toiseen.
Luonnollisesti haluat varmistaa, että maksat vain sen verran kuin tarvitsee; ettet paisuta organisaatiotasi tai pidä kiinni heikosti suoriutuvista työntekijöistä.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Ellet sitten ole minä, näköjään.
Kokemukseni palkkakustannusten ennustamisesta
Olen käyttänyt lukemattomia tunteja keräämällä historiallisia tietoja omasta yrityksestäni, jotta voisin ennustaa tulevia työvoimakustannuksia Excelin avulla. Käteisvarat, jotka eivät ole käytössä, ovat usein hukkaan heitettyä käteistä, mutta minun oli varmistettava, että minulla on riittävästi käteisvaroja palkkahallinnon tehtäviä varten.
Tunteja käytettynä… ja silti meni pieleen.
Päädyin palkkaamaan liikaa henkilöstöä ilman riittävästi tekemistä. Jouduin sopeuttamaan yrityksen koon jälkikäteen, mikä vahingoitti samalla suhteita muutamaan loistavaan palkkaukseen.
Loistava johtaja, eikö?
Valitettavasti tarinani on aivan liian yleinen palkkahallinnosta vastaavien keskuudessa riippumatta siitä, tulevatko he taloustaustasta vai eivät. Työvoimakustannusten ennustamisen menetelmät ovat nimittäin melko alkeellisia, mikä johtaa inhimillisiin virheisiin ja ennustettujen ja toteutuneiden palkkakustannusten suureen eroon.
Miten tekoäly voi tehostaa palkkakustannusten ennustamista
Nykyään mainitsemani ero voidaan minimoida melko helposti tekoälyyn perustuvan ennakoivan analytiikan avulla.
Sen sijaan, että kävisit tietoaineistoja läpi itse tai, puistatus, tekisit päätöksiä lineaariseen prosentuaaliseen kasvumalliin perustuen, tekoälyalgoritmit voivat kertoa, mitä tulevilta palkkakustannuksilta pitäisi odottaa. Tämä optimointi on erityisen hyödyllistä nopean kasvun aikana.
Paras puoli? Automaatio ja koneoppiminen eivät vie työpaikkaasi (tai arvostettujen työntekijöidesi työpaikkoja); ne parantavat jokaisen kykyä tehdä tarkkoja ja perusteltuja päätöksiä.
R2D2 ei nimittäin ollut vastuussa aluksen lentämisestä... mutta hän auttoi sitä varmasti toimimaan sujuvasti.
Palkkahallinnossa on muutamia erityisiä alueita, joihin tekoälyn kannattaa puuttua ensin. Näitä ovat:
Työntekijöiden tarkka luokittelu
Onko tyytymätön työntekijä koskaan tentannut sinua veronpidätyksistään? Tai mikä vielä pahempaa, oletko koskaan vapauttanut työntekijälle varoja, jotka sinun piti myöhemmin periä takaisin validointivirheiden vuoksi?
Tekoälyteknologian avulla voit luokitella työntekijöiden palkkavähennykset nopeammin ja tarkemmin. Lisäksi robottiprosessiautomaatio ja chatbotit voivat vastata palkkahallintoa koskeviin kysymyksiin, jolloin vapaudut näistä (usein) aikaa vievistä tehtävistä.
Vaatimustenmukaisuus
Kaikki taloushallinnossa työskentelevät tuntevat tämän näkökohdan liiankin hyvin – tee virhe ihmisten palkkalaskelmissa, ja saat todennäköisesti vastaasi oikeusjutun tai, mikä vielä pahempaa, IRS:n.
Tekoäly voidaan helposti kouluttaa tietyn:
- Yritystyypin
- Toimialan
- Maantieteellisen alueen
sekä käytännössä kaikkien muiden maailmanlaajuisten palkkahallinnon säännösten mukaisesti, jotta käsittelet palkkahallinnon toimintojasi aina oikein ja vaatimustenmukaisesti.
Jatkuva tiedonhallinta
Jos maailma olisi täydellinen, voisit palkata kokoaikaisen analyytikkotiimin käymään läpi sisäisiä palkkahallinnon tietoja – mukaan lukien työvoimakustannukset – ja määrittämään optimointikohteet. No, tässä uutinen: palkkapalveluiden integraatioiden ansiosta tekoäly on analyytikkotiimisi.
Perehdytys ja työsuhteen päättäminen
Kuvittele tämä: lataat lomakkeita, napsautat painiketta, ja uusi työntekijä määritetään (oikein) palkkajärjestelmääsi robottiprosessiautomaation avulla. Kuulostaa unelmalta, eikö?
Onneksi tämä on aivan nurkan takana.
Työntekijäkokemus
Mitä vähemmän teet virheitä – kuten syötät tietoja huonosti tai palkkaat liikaa ihmisiä ja joudut myöhemmin sopeuttamaan henkilöstömäärää – sitä enemmän työntekijäsi luottavat sinuun.
Tällä on ketjureaktio: parempi työntekijäkokemus; henkilöstön myönteiset suositukset leviävät suusta suuhun; järjestelmääsi virtaa parempia osaajia.
Ennakoiva analytiikka palkkajärjestelmissä
Palkkahallinnon ennakoiva analytiikka hyödyntää koneoppimismalleja ennusteiden tekemiseen historiallisen ja reaaliaikaisen tiedon perusteella. Nämä mallit eivät ole yksinkertaisia yhtälöitä, vaan dynaamisesti mukautuvia järjestelmiä, jotka oppivat jokaisesta käsittelemästään tietopisteestä. Näin se toimii:
1. Tietojen kerääminen
Alkuvaiheessa on kyse tietojen keräämisestä. Näihin kuuluvat palkkoja, ylityötä, bonuksia, veroja ja muita vähennyksiä koskevat tiedot. Pohjimmiltaan kyse on kaikista muuttujista, jotka vaikuttavat palkanlaskentaan. Ennakoiva analytiikka vie asian kuitenkin vielä pidemmälle. Se tarkastelee myös vähemmän ilmeisiä tekijöitä, kuten työntekijöiden suorituskykymittareita, koko yrityksen keskeisiä suorituskykymittareita ja jopa kausivaihteluita, jotka saattavat vaikuttaa työvoimakustannuksiin.
2. Tietojen analysointi
Kun tiedot on kerätty, algoritmit analysoivat niitä tunnistaakseen malleja ja korrelaatioita. Malli saattaa esimerkiksi tunnistaa trendin, jossa palkanlaskennan kustannukset kasvavat vuoden viimeisellä neljänneksellä lomabonusten tai ylityön vuoksi.
3. Mallin kouluttaminen
Koneoppimismalli "koulutetaan" näiden historiallisten tietojen avulla. Tässä vaiheessa malli oppii, miten eri tekijät ovat perinteisesti vaikuttaneet palkanlaskentaan. Se hyödyntää tätä koulutusta ennusteiden tekemiseen.
4. Validointi
Ennen kuin malliin voidaan luottaa, se on validoitava erillisen tietojoukon avulla. Tämä vaihe varmistaa, että mallin ennusteet ovat tarkkoja eivätkä johdu siitä, että malli on sovitettu liikaa koulutustietoihin.
5. Reaaliaikaiset päivitykset
Ennakoivan analytiikan erottaa muista sen kyky päivittää ennusteitaan reaaliajassa. Kun uutta tietoa tulee saataville, malli mukautuu siihen ja pystyy tekemään yhä tarkempia ennusteita muuttuvissa olosuhteissa.
6. Ennusteiden tuottaminen
Lopuksi malli tuottaa ennusteita. Ne voivat vaihdella odotettavissa olevista kuukausittaisista palkkakustannuksista tiettynä ajanjaksona tarvittavaan optimaaliseen työntekijämäärään. Se on kuin käytettävissä olisi talousanalyytikko, joka työskentelee ympäri vuorokauden, käsittelee jatkuvasti uutta tietoa ja tarkentaa ennusteitaan.
7. Päätöksenteon tukeminen
Pelkkien raporttien tuottamisen lisäksi ennakoivan analytiikan työkalut sisältävät usein päätöksentekoa tukevia ominaisuuksia, kuten ennusteiden luottamusvälit. Ne voivat olla ratkaisevan tärkeitä talousjohtajien auttamisessa tietoon perustuvien päätösten tekemisessä.
Kun hyödynnät ennakoivaa analytiikkaa palkanlaskennassa, et ainoastaan automatisoi tehtävää. Muutat sen strategiseksi toiminnoksi, joka voi tarjota käyttökelpoisia näkemyksiä, optimoida työvoimasi ja vähentää kustannuksia. Ennakoivien ominaisuuksien ansiosta voit ennakoida muutoksia sen sijaan, että vain reagoisit niihin, mikä antaa sinulle etulyöntiaseman taloussuunnittelussa.
Tekoälyn nykyiset hyödyt palkanlaskennan toiminnoissa
Yritykset raportoivat jo merkittävistä hyödyistä tekoälyn käyttöönoton myötä palkanlaskentaratkaisuissa.
Luokittelu ja vaatimustenmukaisuus
ADP:n ja Guston kaltaiset yritykset ovat ottaneet tekoälyn käyttöön työntekijöiden oikean luokittelun tukemiseksi ja siten vero- ja lakisääteisten vaatimusten noudattamisen varmistamiseksi.
| Palveluntarjoaja | Luokittelun tarkkuus | Vaatimustenmukaisuusominaisuudet |
|---|---|---|
| ADP | 98% | Liittovaltion & osavaltioiden lait |
| Gusto | 97% | Liittovaltion & osavaltioiden lait |
Tietoon perustuva päätöksenteko
Tekoälyn kyky analysoida suuria tietomääriä on tehnyt siitä keskeisen työkalun palkitsemisstrategiassa ja auttaa yrityksiä yhdistämään palkitsemisen tehokkaasti suorituskykymittareihin.
Kustannussäästöt
Yritykset raportoivat työvoimakustannusten pienentyneen jopa 20% optimaalisten henkilöstösuositusten ja oikea-aikaisten vaatimustenmukaisuustarkistusten ansiosta.
Tekoälyn tulevaisuus palkanlaskennassa
Tulevaisuutta ajatellen siirrymme kohti maailmaa, jossa tekoäly ei ole enää vain lisäosa vaan palkanlaskentajärjestelmien keskeinen osa, joka poistaa inhimilliset virheet ja tehottomuudet kokonaan.
Täysin automatisoitu palkanlaskenta
Kyse ei ole epärealistisesta haaveesta; lähitulevaisuudessa tekoälyn pitäisi pystyä hallitsemaan koko palkanlaskentaprosessia tietojen keräämisestä varojen maksamiseen asti. Se ohjelmoidaan toimimaan tiiviissä yhteydessä palkitsemisstrategiasi kanssa ja tekemään reaaliaikaisia mukautuksia lukemattomien sisäisten ja ulkoisten tekijöiden perusteella.
Reaaliaikaiset tarkastukset
Tekoäly tarkastaa palkanlaskentajärjestelmääsi jatkuvasti varmistaakseen, että jokainen sentti on huomioitu, ja ilmoittaa poikkeamista välittömästi ihmisen tarkistettaviksi.
Kuvittele: voisit irrottautua tuntikirjausten tekemisestä ja keskittyä sen sijaan rooliisi strategisena talousjohtajana.
Työntekijäkokemus
Yhden koon ratkaisut ovat mennyttä aikaa. Tekoäly mahdollistaa erittäin yksilölliset palkitsemis- ja etuuspaketit, jotka on suunniteltu houkuttelemaan ja sitouttamaan parhaat osaajat.
- Laadi palkitsemisstrategiastasi toimintaa ohjaava periaatejulistus.
- Kouluta tekoäly strategiasi pohjalta.
- Anna tekoälyn ideoida ehdotuksia, joilla voitat ehdokkaat puolellesi, käyttämällä palkitsemisstrategiaasi ja reaaliaikaista markkinatietoa syötteinä.
- Tee lopullinen päätös siitä, mitkä ideat haluat toteuttaa.
Pysy kehityksen kärjessä
Kun haluat varmistaa palkanlaskentasi tulevaisuudenkestävyyden, tekoäly ei ole enää vain "mukava lisä", vaan siitä on yhä useammin tulossa "välttämättömyys". Jos siis luotat edelleen manuaaliseen tiedonsyöttöön etkä vielä hyödynnä tekoälyn käyttötapauksia palkanlaskentaosastollasi, on aika tehdä strategisia päätöksiä… ja nopeasti.
Jos haluat lisää asiantuntijavinkkejä (ja tunnustuksia) tehokkaan taloustiimin johtamiseen teknologiayrityksessä, tilaa The CFO Clubin uutiskirje jo tänään.
