5 grunner til at kunstig intelligens er bedre på lønn enn deg

De fleste bedrifters største utgift er lønn. 

Først trenger du folk til å få ting til å skje. Deretter trenger du lønnsspesialister til å betale disse første personene. Så trenger du andre medarbeidere innen HR og ledelse til å evaluere disse personene. Det er mange lag, og dessverre kan effektiviteten i arbeidskostnadene dine føles som om den varierer fra dag til dag.

Naturligvis vil du sørge for at du ikke betaler mer enn du trenger; at du ikke blåser opp organisasjonen eller holder på medarbeidere som presterer dårlig. 

Med mindre du er meg, tydeligvis.

Min erfaring med å forutsi lønnskostnader

Jeg har brukt utallige timer på å samle inn historisk informasjon fra min egen virksomhet for å forutsi fremtidige arbeidskostnader ved hjelp av Excel. Tross alt er kontanter som blir stående, ofte bortkastede kontanter, men jeg måtte forsikre meg om at jeg hadde nok kontanter tilgjengelig til lønnsoppgavene. 

Brukte timer … og tok feil. 

Jeg endte opp med å ansette for mange medarbeidere uten nok å gjøre. Jeg måtte i ettertid tilpasse bemanningen, noe som skadet forholdet til noen få svært dyktige nyansatte underveis.

En dyktig leder, ikke sant?

Dessverre er historien min altfor vanlig blant dem som har ansvar for lønn, enten de har økonomibakgrunn eller ikke. Tross alt er fremgangsmåten for å forutsi arbeidskostnader ganske rudimentær, noe som fører til menneskelige feil og et stort avvik mellom forventede og faktiske lønnskostnader.

Slik kan kunstig intelligens effektivisere lønnsprognoser

I dag kan avviket jeg nevnte, reduseres ganske enkelt med prediktiv analyse basert på kunstig intelligens.

I stedet for å gå gjennom datasett på egen hånd eller, grøss, ta beslutninger basert på en lineær modell for prosentvis vekst, kan algoritmer for kunstig intelligens fortelle deg hva du bør forvente av fremtidige lønnskostnader. Denne optimaliseringen er spesielt fordelaktig i en periode med hypervekst.

Det beste? Automatisering og maskinlæring kommer ikke til å ta jobben din (eller jobbene til dine verdsatte medarbeidere); det kommer til å styrke hver enkelt persons evne til å ta nøyaktige og informerte beslutninger.

Tross alt var det ikke R2D2 som hadde ansvaret for å fly skipet … men han hjalp absolutt med å få det til å fungere problemfritt.

Det finnes noen områder innen lønn som kunstig intelligens først bør ta tak i. Disse omfatter:

Nøyaktig klassifisering av medarbeidere

Har du noen gang opplevd at en misfornøyd medarbeider har grillet deg om skattetrekket sitt? Eller enda verre: Har du noen gang utbetalt penger til en medarbeider som du senere måtte kreve tilbake på grunn av valideringsfeil?

Med teknologi basert på kunstig intelligens kan du klassifisere medarbeidernes lønnstrekk raskere og mer nøyaktig. I tillegg kan robotisert prosessautomatisering og chatboter svare på lønnsspørsmål, slik at du slipper disse (ofte) tidkrevende oppgavene. 

Etterlevelse av regelverk

Alle som jobber med økonomi, kjenner denne problemstillingen altfor godt – gjør du en feil på medarbeidernes lønnsslipper, risikerer du et søksmål eller, enda verre, IRS.

Kunstig intelligens kan enkelt trenes på lønnsbestemmelser for en bestemt:

• Type virksomhet
• Bransje
• Geografisk region

Og egentlig alle andre globale lønnsbestemmelser, slik at du alltid håndterer lønnsdriften din korrekt og i samsvar med regelverket.

Kontinuerlig datahåndtering

Hvis verden var perfekt, kunne du ansatt et heltidsteam med analytikere til å gå gjennom interne lønnsdata – inkludert arbeidskostnader – og finne områder som kan optimaliseres. Vel, her er en nyhet: Takket være integrasjoner fra lønnstjenester er kunstig intelligens teamet ditt med analytikere.

Oppstart og avslutning av arbeidsforhold

Se for deg dette: Du laster opp noen skjemaer, klikker på en knapp, og en nyansatt blir (korrekt) registrert i lønnssystemet ditt via robotisert prosessautomatisering. Høres drømmeaktig ut, ikke sant?

Heldigvis er dette like rundt hjørnet.

Medarbeideropplevelse

Jo færre feil du gjør – som dårlig dataregistrering eller å ansette for mange personer og måtte tilpasse bemanningen i etterkant – desto mer kommer medarbeiderne dine til å stole på deg. 

Dette kommer til å ha en kaskadeeffekt: bedre medarbeideropplevelse; bedre anbefalinger gjennom jungeltelegrafen fra de ansatte; bedre talenter som finner veien inn i økosystemet ditt.

Prediktiv analyse i lønnssystemer

Prediktiv analyse innen lønn utnytter maskinlæringsmodeller til å lage prognoser basert på historiske data og sanntidsdata. Disse modellene er ikke enkle ligninger, men dynamisk tilpasningsdyktige systemer som lærer av hvert datapunkt de behandler. Slik foregår det:

1. Datainnsamling

Den innledende fasen handler om å samle inn data. Dette omfatter informasjon om lønn, overtid, bonuser, skatter og andre fradrag. I hovedsak alle variabler som kan påvirke lønnsutbetalingene. Prediktiv analyse tar det imidlertid et skritt videre. Den ser også på mindre åpenbare faktorer, som nøkkeltall for medarbeiderprestasjoner, KPI-er for hele selskapet og til og med sesongmønstre som kan påvirke arbeidskostnadene.

2. Dataanalyse

Når dataene er samlet inn, analyserer algoritmer dem for å gjenkjenne mønstre og sammenhenger. Modellen kan for eksempel identifisere en trend der lønnskostnadene øker i fjerde kvartal på grunn av flere bonuser eller overtidsarbeid.

3. Modelltrening

Maskinlæringsmodellen «trenes» ved hjelp av disse historiske dataene. I denne fasen lærer modellen hvordan ulike faktorer tradisjonelt har påvirket lønnsutbetalingene. Den bruker denne treningen til å lage prognoser.

4. Validering

Før modellen kan stoles på, må den valideres ved hjelp av et separat datasett. Dette trinnet sikrer at modellens forutsigelser er nøyaktige og ikke skyldes overtilpasning til treningsdataene.

5. Oppdateringer i sanntid

Det som skiller prediktiv analyse fra annet, er evnen til å oppdatere prognosene i sanntid. Etter hvert som nye data blir tilgjengelige, tilpasser modellen seg, slik at den kan lage stadig mer nøyaktige forutsigelser under oppdaterte forhold.

6. Generering av prognoser

Til slutt produserer modellen prognoser. Disse kan variere fra forventede månedlige lønnsutgifter til det optimale antallet nyansettelser som trengs i en bestemt periode. Det er som å ha en finansanalytiker som arbeider døgnet rundt, kontinuerlig tar inn nye data og forbedrer prognosene sine.

7. Beslutningsstøtte

I tillegg til å levere rapporter inneholder verktøy for prediktiv analyse ofte funksjoner som støtter beslutningstaking, for eksempel konfidensintervaller for forutsigelsene. Disse kan være avgjørende for å hjelpe CFO-er med å ta velinformerte valg.

Ved å bruke prediktiv analyse i lønnsarbeidet automatiserer du ikke bare en oppgave. Du omformer den til en strategisk funksjon som kan gi praktisk anvendelig innsikt, optimalisere arbeidsstyrken og redusere kostnadene. De prediktive egenskapene gjør det mulig å forutse endringer i stedet for bare å reagere på dem, slik at du ligger ett skritt foran i den økonomiske planleggingen.

AIs nåværende gevinster innen lønnsfunksjoner

Allerede nå rapporterer selskaper om betydelige gevinster gjennom bruk av AI i lønnsløsninger.

Klassifisering og etterlevelse

Selskaper som ADP og Gusto har integrert AI for å bidra til å klassifisere medarbeidere korrekt, og dermed sikre etterlevelse av skatte- og lovkrav.

Datadrevet beslutningstaking

AIs evne til å analysere store datamengder har gjort teknologien til et kritisk verktøy i kompensasjonsstrategi, og hjelper selskaper med å knytte kompensasjon effektivt til resultatmål.

Kostnadsbesparelser

Selskaper rapporterer om opptil 20% reduksjon i arbeidskostnader gjennom anbefalinger om optimal bemanning og rettidige kontroller av etterlevelse, takket være AI.

Fremtiden for AI i lønnsarbeidet

Fremover går vi inn i en verden der AI ikke bare vil være et tillegg, men en kjernekomponent i lønnssystemene, og dermed eliminere menneskelige feil og ineffektivitet fullstendig.

Fullt automatisert lønnsarbeid

Dette er ikke urealistisk; i nær fremtid bør AI kunne håndtere hele lønnsprosessen, fra datainnsamling til utbetaling av midler. Den vil bli programmert til å samsvare tett med kompensasjonsstrategien din og gjøre justeringer i sanntid basert på et stort antall interne og eksterne faktorer.

Revisjoner i sanntid

AI vil kontinuerlig revidere lønnssystemet ditt for å sikre at hver eneste krone er gjort rede for, og umiddelbart flagge avvik for menneskelig gjennomgang.

Se for deg dette: å kunne legge bort timelistene og i stedet fokusere på rollen din som strategisk CFO.

Medarbeideropplevelse

Tiden med én løsning som passer for alle, er over. AI vil legge til rette for svært personaliserte lønns- og fordelspakker som er utformet for å tiltrekke seg og beholde de beste talentene.

1. Utform kompensasjonsstrategien din som et veiledende manifest.
2. Lær opp AI i strategien din.
3. La AI utvikle ideer som vil overbevise kandidater, ved å bruke kompensasjonsstrategien din & markedsinformasjon i sanntid som grunnlag.
4. Ta den endelige beslutningen om hvilke ideer du ønsker å sette ut i livet.

Kom i forkant

Når det gjelder å fremtidssikre lønnsutbetalingene dine, er AI ikke bare «kjekt å ha» – det blir stadig mer noe man «må ha». Så hvis du fortsatt er avhengig av manuell dataregistrering og ennå ikke utnytter bruksområder for AI i lønnsavdelingen din, er det på tide å ta strategiske beslutninger … og det raskt.

Hvis du ønsker flere eksperttips (og bekjennelser) om hvordan du driver et effektivt økonomiteam i et teknologiselskap, kan du abonnere på nyhetsbrevet til The CFO Club i dag.