5 redenen waarom AI beter is in loonadministratie dan jij
De grootste kostenpost van de meeste bedrijven is de loonadministratie.
Allereerst heb je mensen nodig om dingen voor elkaar te krijgen. Vervolgens heb je salarisprofessionals nodig om die eerste groep mensen te betalen. Daarna heb je weer andere mensen op de afdeling personeelszaken en in het management nodig om die mensen te beoordelen. Het zijn veel lagen en helaas lijkt de efficiëntie van je arbeidskosten van dag tot dag te kunnen fluctueren.
Natuurlijk wil je ervoor zorgen dat je niet meer betaalt dan nodig is; je organisatie niet onnodig groot maakt en ondermaats presterende medewerkers niet in dienst houdt.
Create a Free Account to Read More
You'll also get access to a growing community of modern CFOs and finance executives accessing proven frameworks, tools, and insights to navigate AI-driven finance.
Have an account? Log In
Tenzij je mij bent, blijkbaar.
Mijn ervaring met het voorspellen van de loonkosten
Ik heb talloze uren besteed aan het verzamelen van historische informatie uit mijn eigen bedrijf om met Excel toekomstige arbeidskosten te voorspellen. Stilstaand geld is immers vaak verspild geld, maar ik moest ervoor zorgen dat ik voldoende contant geld beschikbaar hield voor loonadministratieve taken.
Uren besteed… en het toch verkeerd gedaan.
Uiteindelijk nam ik te veel personeel aan zonder dat er genoeg werk voor hen was. Ik moest het bedrijf achteraf de juiste omvang geven, waardoor ik onderweg de relatie met enkele geweldige nieuwe medewerkers beschadigde.
Geweldige leidinggevende, toch?
Helaas komt mijn verhaal maar al te vaak voor bij mensen die verantwoordelijk zijn voor de loonadministratie, ongeacht of ze een financiële achtergrond hebben of niet. De aanpak van arbeidsprognoses is immers nogal rudimentair, wat leidt tot menselijke fouten en een groot verschil tussen de voorspelde en de werkelijke loonkosten.
Hoe AI het voorspellen van loonkosten kan stroomlijnen
Tegenwoordig kan het eerder genoemde verschil vrij eenvoudig worden geminimaliseerd met op AI gebaseerde voorspellende analyses.
In plaats van datasets zelf door te nemen of, huiver, beslissingen te nemen op basis van een lineair groeimodel in percentages, kunnen algoritmen voor kunstmatige intelligentie je vertellen wat je aan toekomstige loonkosten kunt verwachten. Deze optimalisatie is vooral waardevol tijdens een periode van hypergroei.
Het beste eraan? Automatisering en machinaal leren gaan je baan niet overnemen (of de banen van je gewaardeerde medewerkers); ze zullen ieders vermogen om nauwkeurige, goed geïnformeerde beslissingen te nemen verbeteren.
R2D2 had immers niet de leiding over het besturen van het schip... maar hij hielp er wel voor te zorgen dat alles soepel verliep.
Er zijn binnen de loonadministratie een aantal gebieden waarop AI als eerste kan worden ingezet. Deze omvatten:
Nauwkeurige classificatie van medewerkers
Heeft een ontevreden medewerker je ooit het hemd van het lijf gevraagd over de inhoudingen op zijn of haar loon? Of heb je erger nog ooit geld uitgekeerd aan een medewerker dat je later moest terugvorderen vanwege validatiefouten?
Met AI-technologie kun je de inhoudingen op het loon van medewerkers sneller en nauwkeuriger classificeren. Bovendien kunnen robotische procesautomatisering en chatbots vragen over de loonadministratie beantwoorden, zodat jij deze (vaak) tijdrovende taken niet meer hoeft uit te voeren.
Naleving
Iedereen in de financiële sector kent deze overweging maar al te goed: maak een fout met de loonstroken van mensen en je loopt waarschijnlijk het risico op een rechtszaak, of erger nog, op de IRS.
AI kan eenvoudig worden getraind op loonadministratieve regelgeving voor een specifiek(e):
- Type bedrijf
- Bedrijfstak
- Geografische regio
En eigenlijk ook op alle andere wereldwijde loonadministratieve regels, zodat je er altijd voor zorgt dat je loonadministratie correct en volgens de voorschriften wordt uitgevoerd.
Continu gegevensbeheer
Als de wereld perfect was, zou je een voltijds team van analisten in dienst kunnen nemen om interne loonadministratiegegevens - waaronder arbeidskosten - door te nemen en gebieden voor optimalisatie vast te stellen. Nou, hier is het nieuws: dankzij integraties van loonadministratiediensten is AI jouw team van analisten.
Inwerken en uitdiensttreding
Stel je dit voor: je uploadt enkele formulieren, klikt op een knop en een nieuwe medewerker wordt via robotische procesautomatisering (correct) ingesteld in je loonadministratiesysteem. Klinkt ideaal, toch?
Gelukkig staat dit voor de deur.
Medewerkerservaring
Hoe minder fouten je maakt - zoals een slechte gegevensinvoer of het aannemen van te veel mensen, waarna je achteraf de personeelsomvang moet aanpassen - hoe meer je medewerkers je zullen vertrouwen.
Dit zal een kettingreactie veroorzaken: een betere medewerkerservaring; betere mond-tot-mondreclame van medewerkers; beter talent dat je ecosysteem binnenstroomt.
Voorspellende analyses in loonadministratiesystemen
Voorspellende analyses op het gebied van loonadministratie maken gebruik van modellen voor machinaal leren om voorspellingen te doen op basis van historische en realtimegegevens. Deze modellen zijn geen eenvoudige vergelijkingen, maar dynamisch aanpasbare systemen die leren van elk gegevenspunt dat ze verwerken. Zo gaat het in zijn werk:
1. Gegevensverzameling
De beginfase draait volledig om het verzamelen van gegevens. Dit omvat informatie over salarissen, overuren, bonussen, belastingen en andere inhoudingen. In wezen gaat het om elke variabele die van invloed zou zijn op je salarisadministratie. Voorspellende analyses gaan echter een stap verder. Ze kijken ook naar minder voor de hand liggende factoren, zoals prestatie-indicatoren van werknemers, KPI's voor het hele bedrijf en zelfs seizoenspatronen die van invloed kunnen zijn op arbeidskosten.
2. Gegevensanalyse
Zodra de gegevens zijn verzameld, analyseren algoritmen deze om patronen en verbanden te herkennen. Het model kan bijvoorbeeld een trend identificeren waarbij de salarisadministratiekosten in het vierde kwartaal stijgen door eindejaarsbonussen of overwerk.
3. Modeltraining
Het machinelearningmodel wordt met behulp van deze historische gegevens 'getraind'. Tijdens deze fase leert het model hoe verschillende factoren traditioneel van invloed zijn geweest op de salarisadministratie. Het gebruikt deze training om voorspellingen te doen.
4. Validatie
Voordat je het model kunt vertrouwen, moet het worden gevalideerd met behulp van een afzonderlijke gegevensset. Deze stap zorgt ervoor dat de voorspellingen van het model nauwkeurig zijn en niet het resultaat van overfitting op de trainingsgegevens.
5. Realtime-updates
Wat voorspellende analyses onderscheidt, is hun vermogen om voorspellingen in realtime bij te werken. Naarmate nieuwe gegevens beschikbaar komen, past het model zich aan, waardoor het binnen bijgewerkte omstandigheden steeds nauwkeurigere voorspellingen kan doen.
6. Voorspellingen genereren
Tot slot produceert het model voorspellingen. Deze kunnen variëren van de verwachte maandelijkse uitgaven aan salarisadministratie tot het optimale aantal benodigde nieuwe medewerkers voor een bepaalde periode. Het is alsof je een financieel analist hebt die 24/7 werkt, voortdurend nieuwe gegevens verwerkt en zijn voorspellingen verfijnt.
7. Beslissingsondersteuning
Naast het simpelweg verstrekken van rapporten bevatten hulpmiddelen voor voorspellende analyses vaak functies die de besluitvorming ondersteunen, zoals betrouwbaarheidsintervallen voor hun voorspellingen. Deze kunnen van cruciaal belang zijn om CFO's te helpen weloverwogen keuzes te maken.
Door voorspellende analyses te gebruiken in je salarisadministratie, automatiseer je niet alleen een taak. Je transformeert deze in een strategische functie die bruikbare inzichten kan bieden, je personeelsbestand kan optimaliseren en kosten kan verlagen. Dankzij de voorspellende mogelijkheden kun je veranderingen voorzien in plaats van er alleen op te reageren, waardoor je bij je financiële planning een stap voorloopt.
De huidige successen van AI binnen salarisadministratiefuncties
Bedrijven melden nu al aanzienlijke voordelen door AI in salarisoplossingen in te zetten.
Classificatie en naleving
Bedrijven zoals ADP en Gusto hebben AI geïntegreerd om te helpen werknemers correct te classificeren en zo fiscale en wettelijke naleving te waarborgen.
| Leverancier | Classificatienauwkeurigheid | Nalevingsfuncties |
|---|---|---|
| ADP | 98% | Federale & staatswetten |
| Gusto | 97% | Federale & staatswetten |
Datagestuurde besluitvorming
Het vermogen van AI om grote hoeveelheden gegevens te analyseren, heeft het tot een cruciaal hulpmiddel gemaakt voor beloningsstrategie, waarmee bedrijven beloning effectief kunnen afstemmen op prestatie-indicatoren.
Kostenbesparingen
Bedrijven melden dankzij AI een vermindering van de arbeidskosten met maximaal 20% door optimale aanbevelingen voor personeelsbezetting en tijdige nalevingscontroles.
De toekomst van AI in de salarisadministratie
Als we vooruitkijken, stappen we een wereld binnen waarin AI niet slechts een hulpmiddel, maar een kerncomponent van salarisadministratiesystemen wordt en menselijke fouten en inefficiënties volledig worden geëlimineerd.
Volledig geautomatiseerde salarisadministratie
Het is geen utopie; in de nabije toekomst zou AI het volledige salarisadministratieproces moeten kunnen beheren, van gegevensverzameling tot de uitbetaling van middelen. Het wordt geprogrammeerd om nauw aan te sluiten bij je beloningsstrategie en realtime aanpassingen te maken op basis van talloze interne en externe factoren.
Realtime-audits
AI zal je salarisadministratiesysteem voortdurend controleren om ervoor te zorgen dat elke cent wordt verantwoord, en afwijkingen onmiddellijk markeren voor menselijke beoordeling.
Stel je dat eens voor: je kunt afstand nemen van urenstaten en je in plaats daarvan richten op je rol als Strategisch CFO.
Werknemerservaring
Het tijdperk van een aanpak die voor iedereen hetzelfde is, is voorbij. AI maakt zeer gepersonaliseerde belonings- en arbeidsvoorwaardenpakketten mogelijk, ontworpen om het beste talent aan te trekken en te behouden.
- Stel je beloningsstrategie op als een leidend manifest.
- Train AI met je strategie.
- Laat AI ideeën bedenken waarmee je kandidaten voor je wint, waarbij je beloningsstrategie & realtime marktinformatie als input gebruikt.
- Neem de uiteindelijke beslissing over welke ideeën je wilt uitvoeren.
Loop voorop
Als het gaat om het toekomstbestendig maken van je salarisadministratie, is AI niet alleen "mooi meegenomen", maar wordt het steeds meer "onmisbaar". Dus als je nog steeds vertrouwt op handmatige gegevensinvoer en nog geen gebruikmaakt van AI-toepassingen binnen je salarisadministratieafdeling, is het tijd om strategische beslissingen te nemen… en snel ook.
Als je meer deskundige tips (en bekentenissen) wilt over het runnen van een efficiënt financieel team in een technologiebedrijf, abonneer je dan vandaag nog op de nieuwsbrief van The CFO Club.
