5 powodów, dla których AI lepiej radzi sobie z obsługą płac niż Ty

Największym wydatkiem większości firm są wynagrodzenia. 

Po pierwsze, potrzebujesz ludzi, którzy będą realizować zadania. Następnie potrzebujesz specjalistów ds. płac, aby wypłacać wynagrodzenia tym pierwszym osobom. Potem potrzebujesz kolejnych osób w dziale zasobów ludzkich i kadrze zarządzającej, aby oceniały te osoby. To wiele warstw i niestety efektywność kosztów pracy może sprawiać wrażenie, że zmienia się z dnia na dzień.

Oczywiście chcesz mieć pewność, że płacisz tylko tyle, ile musisz; nie rozbudowujesz nadmiernie organizacji ani nie zatrzymujesz pracowników osiągających słabe wyniki. 

Chyba że jesteś mną.

Moje doświadczenia z prognozowaniem wynagrodzeń

Spędziłem niezliczone godziny na gromadzeniu historycznych informacji z własnej firmy, aby za pomocą programu Excel prognozować przyszłe koszty pracy. W końcu niewykorzystana gotówka często jest zmarnowaną gotówką, ale musiałem mieć pewność, że zachowuję wystarczającą ilość środków na pokrycie zobowiązań płacowych. 

Spędziłem godziny… i popełniłem błąd. 

Ostatecznie zatrudniłem zbyt wielu pracowników, którzy nie mieli wystarczająco dużo pracy. Musiałem później dostosować wielkość firmy do rzeczywistych potrzeb, po drodze niszcząc relacje z kilkoma świetnymi osobami, które zatrudniłem.

Świetny menedżer, prawda?

Niestety moja historia jest aż nazbyt typowa dla osób odpowiedzialnych za płace, niezależnie od tego, czy mają wykształcenie finansowe. W końcu podejście do prognozowania kosztów pracy jest dość prymitywne, co prowadzi do błędów ludzkich i dużej różnicy między prognozowanymi a rzeczywistymi kosztami wynagrodzeń.

Jak sztuczna inteligencja może usprawnić prognozowanie wynagrodzeń

Obecnie wspomnianą różnicę można dość łatwo zminimalizować dzięki analizie predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji.

Zamiast samodzielnie przeglądać zbiory danych lub, wzdrygnięcie, podejmować decyzje na podstawie liniowego modelu wzrostu procentowego, algorytmy sztucznej inteligencji mogą powiedzieć ci, jakich przyszłych kosztów wynagrodzeń należy się spodziewać. Taka optymalizacja jest szczególnie korzystna w okresie gwałtownego wzrostu.

Najlepsza część? Automatyzacja i uczenie maszynowe nie odbiorą ci pracy (ani pracy twoich cenionych pracowników); zwiększą natomiast zdolność każdej osoby do podejmowania trafnych decyzji opartych na informacjach.

W końcu to nie R2D2 odpowiadał za pilotowanie statku… ale z pewnością pomagał mu sprawnie działać.

Istnieje kilka obszarów związanych konkretnie z płacami, którymi sztuczna inteligencja może zająć się w pierwszej kolejności. Należą do nich:

Dokładna klasyfikacja pracowników

Czy kiedykolwiek niezadowolony pracownik wypytywał cię szczegółowo o potrącenia podatkowe? Albo, co gorsza, czy kiedykolwiek wypłaciłeś pracownikowi środki, które później musiałeś odzyskać z powodu błędów w weryfikacji?

Dzięki technologii sztucznej inteligencji możesz szybciej i dokładniej klasyfikować potrącenia z wynagrodzeń pracowników. Ponadto robotyczna automatyzacja procesów i chatboty mogą odpowiadać na pytania dotyczące płac, uwalniając cię od tych (często) czasochłonnych zadań. 

Zgodność z przepisami

Każdy, kto pracuje w finansach, doskonale zna tę kwestię — popełnij błąd na paskach wynagrodzeń pracowników, a prawdopodobnie czeka cię pozew sądowy albo, co gorsza, kontrola IRS.

Sztuczną inteligencję można łatwo wytrenować na podstawie przepisów dotyczących wynagrodzeń dla konkretnego:

• Rodzaju firmy
• Branży
• Regionu geograficznego

A także, tak naprawdę, wszelkich innych globalnych przepisów dotyczących wynagrodzeń, aby mieć pewność, że zawsze prawidłowo i zgodnie z przepisami prowadzisz operacje płacowe.

Stałe zarządzanie danymi

Gdyby świat był idealny, można byłoby zatrudnić pełnoetatowy zespół analityków do przeglądania wewnętrznych danych płacowych — w tym kosztów pracy — i określania obszarów wymagających optymalizacji. Cóż, oto ważna wiadomość: dzięki integracjom z usługami płacowymi sztuczna inteligencja jest twoim zespołem analityków.

Wdrażanie i proces odchodzenia z firmy

Wyobraź sobie: przesyłasz kilka formularzy, klikasz przycisk, a nowy pracownik zostaje (prawidłowo) skonfigurowany w systemie płacowym za pomocą robotycznej automatyzacji procesów. Brzmi wspaniale, prawda?

Na szczęście to już niemal rzeczywistość.

Doświadczenie pracownika

Im mniej popełniasz błędów — takich jak nieprawidłowe wprowadzanie danych czy zatrudnianie zbyt wielu osób i konieczność późniejszego dostosowywania zatrudnienia — tym bardziej twoi pracownicy będą ci ufać. 

Będzie to miało efekt domina: lepsze doświadczenie pracownika; lepsze rekomendacje przekazywane ustnie przez personel; lepszy napływ talentów do twojego ekosystemu.

Analiza predykcyjna w systemach płacowych

Analiza predykcyjna w obszarze płac wykorzystuje modele uczenia maszynowego do tworzenia prognoz na podstawie danych historycznych i danych w czasie rzeczywistym. Modele te nie są prostymi równaniami, lecz dynamicznie adaptacyjnymi systemami, które uczą się na podstawie każdego przetwarzanego punktu danych. Wygląda to następująco:

1. Gromadzenie danych

Początkowa faza polega przede wszystkim na gromadzeniu danych. Obejmuje to informacje o wynagrodzeniach, nadgodzinach, premiach, podatkach i innych potrąceniach. Zasadniczo chodzi o każdą zmienną, która mogłaby mieć wpływ na listę płac. Analityka predykcyjna idzie jednak o krok dalej. Uwzględnia również mniej oczywiste czynniki, takie jak wskaźniki wydajności pracowników, kluczowe wskaźniki efektywności całej firmy, a nawet wzorce sezonowości, które mogą wpływać na koszty pracy.

2. Analiza danych

Po zebraniu danych algorytmy analizują je w celu rozpoznania wzorców i korelacji. Na przykład model może zidentyfikować tendencję, zgodnie z którą koszty wynagrodzeń rosną w czwartym kwartale z powodu premii świątecznych lub pracy w nadgodzinach.

3. Trenowanie modelu

Model uczenia maszynowego jest „trenowany” z wykorzystaniem tych danych historycznych. W tej fazie model uczy się, w jaki sposób poszczególne czynniki tradycyjnie wpływały na listę płac. Wykorzystuje to szkolenie do tworzenia prognoz.

4. Walidacja

Zanim będzie można zaufać modelowi, należy go zweryfikować za pomocą oddzielnego zbioru danych. Ten krok gwarantuje, że prognozy modelu są dokładne i nie wynikają z nadmiernego dopasowania do danych treningowych.

5. Aktualizacje w czasie rzeczywistym

Tym, co wyróżnia analitykę predykcyjną, jest jej zdolność do aktualizowania prognoz w czasie rzeczywistym. W miarę udostępniania nowych danych model dostosowuje się, dzięki czemu może tworzyć coraz dokładniejsze przewidywania w zmieniających się warunkach.

6. Generowanie prognoz

Na koniec model tworzy prognozy. Mogą one obejmować zarówno przewidywane miesięczne wydatki na wynagrodzenia, jak i optymalną liczbę pracowników, których należy zatrudnić w określonym okresie. To tak, jakby mieć analityka finansowego pracującego przez całą dobę, który stale przyswaja nowe dane i udoskonala swoje prognozy.

7. Wsparcie decyzji

Oprócz samego tworzenia raportów narzędzia analityki predykcyjnej często zawierają funkcje wspierające podejmowanie decyzji, takie jak przedziały ufności dla prognoz. Mogą one mieć kluczowe znaczenie dla dyrektorów finansowych podejmujących świadome decyzje.

Wykorzystując analitykę predykcyjną w obszarze wynagrodzeń, nie tylko automatyzujesz zadanie. Przekształcasz je w funkcję strategiczną, która może dostarczać praktycznych informacji, optymalizować zatrudnienie i obniżać koszty. Możliwości predykcyjne pozwalają przewidywać zmiany, zamiast jedynie na nie reagować, zapewniając przewagę w planowaniu finansowym.

Obecne sukcesy AI w obszarze funkcji związanych z wynagrodzeniami

Firmy już zgłaszają znaczące korzyści wynikające z wdrażania AI w rozwiązaniach do obsługi wynagrodzeń.

Klasyfikacja i zgodność z przepisami

Firmy takie jak ADP i Gusto wykorzystały AI do pomocy w prawidłowej klasyfikacji pracowników, zapewniając tym samym zgodność z przepisami podatkowymi i prawnymi.

Podejmowanie decyzji na podstawie danych

Zdolność AI do analizowania dużych zbiorów danych sprawiła, że stała się ona kluczowym narzędziem w strategii wynagrodzeń, pomagając firmom skutecznie dopasowywać wynagrodzenia do wskaźników wydajności.

Oszczędności kosztów

Firmy odnotowują redukcję kosztów pracy sięgającą 20% dzięki optymalnym rekomendacjom dotyczącym obsady kadrowej i terminowym kontrolom zgodności, możliwym dzięki AI.

Przyszłość AI w obszarze wynagrodzeń

Patrząc w przyszłość, wkraczamy w świat, w którym AI nie będzie jedynie dodatkiem, lecz podstawowym elementem systemów obsługi wynagrodzeń, całkowicie eliminującym błędy ludzkie i nieefektywność.

W pełni zautomatyzowana obsługa wynagrodzeń

To nie jest nierealistyczna wizja; w niedalekiej przyszłości AI powinno być w stanie zarządzać całym procesem obsługi wynagrodzeń — od gromadzenia danych po wypłatę środków. Zostanie zaprogramowane tak, aby ściśle dostosowywać się do strategii wynagrodzeń, dokonując korekt w czasie rzeczywistym na podstawie niezliczonych czynników wewnętrznych i zewnętrznych.

Audyty w czasie rzeczywistym

AI będzie stale przeprowadzać audyt systemu obsługi wynagrodzeń, aby upewnić się, że każda kwota została uwzględniona, natychmiast oznaczając rozbieżności do weryfikacji przez człowieka.

Wyobraź sobie: możliwość odejścia od arkuszy czasu i skupienia się zamiast tego na swojej roli jako strategiczny dyrektor finansowy.

Doświadczenie pracownika

Era uniwersalnych rozwiązań dobiegła końca. Sztuczna inteligencja umożliwi tworzenie wysoce spersonalizowanych pakietów wynagrodzeń i świadczeń, zaprojektowanych tak, aby przyciągać i zatrzymywać najlepsze talenty.

1. Stwórz strategię wynagrodzeń w formie manifestu wyznaczającego kierunek.
2. Wytrenuj sztuczną inteligencję na podstawie swojej strategii.
3. Pozwól sztucznej inteligencji przeprowadzić burzę mózgów i zaproponować pomysły, które przekonają kandydatów, wykorzystując jako dane wejściowe Twoją strategię wynagrodzeń & informacje rynkowe w czasie rzeczywistym.
4. Podejmij ostateczną decyzję, które pomysły chcesz wdrożyć.

Bądź o krok przed zmianami

Jeśli chodzi o zabezpieczenie procesu płacowego na przyszłość, sztuczna inteligencja nie jest już tylko „miłym dodatkiem” — coraz częściej staje się „koniecznością”. Jeśli więc nadal polegasz na ręcznym wprowadzaniu danych i nie wykorzystujesz jeszcze zastosowań sztucznej inteligencji w dziale płac, czas podjąć strategiczne decyzje… i to szybko.

Jeśli chcesz otrzymywać więcej porad ekspertów (i wyznań) dotyczących prowadzenia efektywnego zespołu finansowego w firmie technologicznej, już dziś zapisz się na biuletyn The CFO Club.