5 skäl till att AI är bättre på lönehantering än du
De flesta företags största utgift är löner.
Först behöver du människor som får saker att hända. Sedan behöver du löneadministratörer som betalar dessa personer. Därefter behöver du andra personer inom personal och ledning som utvärderar de personerna. Det är många lager och tyvärr kan effektiviteten i dina arbetskraftskostnader kännas som om den varierar från dag till dag.
Naturligtvis vill du se till att du bara betalar så mycket som behövs, utan att svälla ut organisationen eller behålla medarbetare som presterar sämre än förväntat.
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
Såvida du inte är jag, tydligen.
Min erfarenhet av att prognostisera löner
Jag har lagt otaliga timmar på att samla in historisk information från mitt eget företag för att prognostisera framtida arbetskraftskostnader med hjälp av Excel. När allt kommer omkring är kontanter som ligger oanvända ofta bortkastade kontanter, men jag behövde se till att jag hade tillräckligt med likvida medel för löneuppgifter.
Jag lade timmar på det … och fick det fel.
Det slutade med att jag anställde för många medarbetare utan tillräckligt att göra. Jag var tvungen att i efterhand anpassa verksamhetens storlek, vilket skadade relationerna med några riktigt bra nyanställda på vägen.
En fantastisk företagsledare, eller hur?
Tyvärr är min historia alldeles för vanlig bland dem som ansvarar för löner, oavsett om de har en finansiell bakgrund eller inte. När allt kommer omkring är metoden för att prognostisera arbetskraftsbehov ganska primitiv, vilket leder till mänskliga fel och en enorm skillnad mellan prognostiserade och faktiska lönekostnader.
Så kan AI effektivisera löneprognoser
Numera kan skillnaden jag nämnde minimeras ganska enkelt med AI-baserad prediktiv analys.
I stället för att själv gå igenom datamängder eller, ryser, fatta beslut baserade på en linjär procentuell tillväxtmodell kan algoritmer för artificiell intelligens tala om för dig vad du bör förvänta dig i framtida lönekostnader. Denna optimering är särskilt värdefull under en period av hypertillväxt.
Det bästa? Automatisering och maskininlärning kommer inte att ta ditt jobb (eller jobben från dina värdefulla medarbetare); de kommer att förbättra varje persons förmåga att fatta korrekta och välgrundade beslut.
När allt kommer omkring var det inte R2D2 som ansvarade för att flyga skeppet … men han hjälpte verkligen till att få det att fungera smidigt.
Det finns några områden inom löneadministrationen som AI bör ta itu med först. Dessa omfattar:
Korrekt klassificering av medarbetare
Har du någonsin haft en missnöjd medarbetare som grillat dig om skatteavdragen från lönen? Eller ännu värre, har du någonsin betalat ut pengar till en medarbetare som du senare behövde återkräva på grund av valideringsfel?
Med AI-teknik kan du klassificera medarbetares löneavdrag snabbare och mer exakt. Dessutom kan automatisering av processer med hjälp av robotteknik och chattbotar besvara lönefrågor, vilket frigör dig från dessa (ofta) tidskrävande uppgifter.
Efterlevnad
Alla inom ekonomi känner till denna aspekt alltför väl – gör du ett misstag med människors lönespecifikationer riskerar du att ställas inför en stämning, eller ännu värre, IRS.
AI kan enkelt tränas på löneregler för en specifik:
- Typ av företag
- Bransch
- Geografisk region
Och egentligen alla andra globala löneregler, så att du alltid hanterar löneadministrationen korrekt och i enlighet med regelverket.
Kontinuerlig datahantering
Om världen vore perfekt skulle du kunna anställa ett heltidsanställt team av analytiker som gick igenom interna lönedata – inklusive arbetskraftskostnader – och identifierade områden för optimering. Men här kommer en nyhet: tack vare integrationer från lönetjänster är AI ditt analysteam.
Introduktion & avslut
Föreställ dig detta: du laddar upp några formulär, klickar på en knapp och en nyanställd konfigureras (korrekt) i ditt lönesystem genom automatisering av processer med hjälp av robotteknik. Låter drömlikt, eller hur?
Som tur är är detta precis runt hörnet.
Medarbetarupplevelse
Ju färre misstag du gör – exempelvis dålig datainmatning eller att du anställer för många personer och måste anpassa personalstyrkan i efterhand – desto mer kommer dina medarbetare att lita på dig.
Detta kommer att få en kaskadeffekt: bättre medarbetarupplevelse; förbättrade muntliga rekommendationer från personalen; bättre kompetens som strömmar in i ditt ekosystem.
Prediktiv analys i lönesystem
Prediktiv analys inom löneadministration använder maskininlärningsmodeller för att göra prognoser baserade på historiska data och realtidsdata. Dessa modeller är inte enkla ekvationer, utan snarare dynamiskt anpassningsbara system som lär sig av varje datapunkt de bearbetar. Så här går det till:
1. Datainsamling
Den inledande fasen handlar helt och hållet om att samla in data. Detta omfattar information om löner, övertid, bonusar, skatter och andra avdrag. I princip alla variabler som skulle påverka lönehanteringen. Men prediktiv analys tar det ett steg längre. Den tittar även på mindre uppenbara faktorer, såsom mätvärden för medarbetarnas prestationer, företagsövergripande KPI:er och till och med säsongsmönster som kan påverka arbetskraftskostnaderna.
2. Dataanalys
När data har samlats in analyserar algoritmer den för att identifiera mönster och samband. Modellen kan till exempel identifiera en trend där lönekostnaderna ökar under Q4 på grund av julbonusar eller övertidsarbete.
3. Modellträning
Maskininlärningsmodellen ”tränas” med hjälp av dessa historiska data. Under den här fasen lär sig modellen hur olika faktorer traditionellt har påverkat lönehanteringen. Den använder denna träning för att göra prognoser.
4. Validering
Innan modellen kan anses tillförlitlig måste den valideras med hjälp av en separat datamängd. Detta steg säkerställer att modellens förutsägelser är korrekta och inte är resultatet av överanpassning till träningsdata.
5. Uppdateringar i realtid
Det som skiljer prediktiv analys från mängden är dess förmåga att uppdatera sina prognoser i realtid. När nya data blir tillgängliga anpassar sig modellen, vilket gör att den kan skapa allt mer korrekta förutsägelser utifrån uppdaterade förhållanden.
6. Prognosgenerering
Slutligen producerar modellen prognoser. Dessa kan sträcka sig från de förväntade månatliga lönekostnaderna till det optimala antalet nyanställningar som behövs under en viss period. Det är som att ha en finansanalytiker som arbetar dygnet runt, kontinuerligt tar in nya data och förfinar sina prognoser.
7. Beslutsstöd
Prediktiva analysverktyg gör mer än att bara tillhandahålla rapporter. De innehåller ofta funktioner som stödjer beslutsfattandet, exempelvis konfidensintervall för sina förutsägelser. Dessa kan vara avgörande för att hjälpa CFO:er att fatta välgrundade beslut.
Genom att använda prediktiv analys i lönehanteringen automatiserar du inte bara en uppgift. Du omvandlar den till en strategisk funktion som kan erbjuda handlingsbara insikter, optimera personalstyrkan och minska kostnaderna. De prediktiva funktionerna gör att du kan förutse förändringar i stället för att bara reagera på dem, vilket ger dig ett försprång i den ekonomiska planeringen.
AI:s aktuella framgångar inom lönefunktioner
Redan nu rapporterar företag betydande vinster genom att införa AI i lönelösningar.
Klassificering och regelefterlevnad
Företag som ADP och Gusto har integrerat AI för att hjälpa till att klassificera medarbetare korrekt och därmed säkerställa efterlevnad av skatteregler och lagstiftning.
| Leverantör | Klassificeringsnoggrannhet | Funktioner för regelefterlevnad |
|---|---|---|
| ADP | 98% | Federala lagar & delstatslagar |
| Gusto | 97% | Federala lagar & delstatslagar |
Datadrivet beslutsfattande
AI:s förmåga att analysera stora datamängder har gjort tekniken till ett viktigt verktyg inom ersättningsstrategi, vilket hjälper företag att effektivt koppla ersättning till prestationsmått.
Kostnadsbesparingar
Företag rapporterar upp till 20% lägre arbetskraftskostnader genom rekommendationer om optimal bemanning och kontroller av regelefterlevnaden i rätt tid, tack vare AI.
Framtiden för AI inom lönehantering
Framöver går vi mot en värld där AI inte bara kommer att vara ett tillbehör, utan en central del av lönesystemen, som helt eliminerar mänskliga fel och ineffektivitet.
More Articles
Helt automatiserad lönehantering
Det är ingen orealistisk framtidsvision; inom en nära framtid bör AI kunna hantera hela löneprocessen, från datainsamling till utbetalning av medel. Den kommer att programmeras för att ligga nära din ersättningsstrategi och göra justeringar i realtid baserat på en mängd interna och externa faktorer.
Revisioner i realtid
AI kommer kontinuerligt att granska ditt lönesystem för att säkerställa att varje öre redovisas och omedelbart flagga avvikelser för mänsklig granskning.
Föreställ dig det: att kunna kliva bort från tidrapporter och i stället fokusera på din roll som strategisk CFO.
Medarbetarupplevelse
Tiden med lösningar som passar alla är över. AI kommer att möjliggöra mycket individanpassade ersättnings- och förmånspaket, utformade för att attrahera och behålla de bästa talangerna.
- Utforma din ersättningsstrategi som ett vägledande manifest.
- Träna AI utifrån din strategi.
- Låt AI brainstorma idéer som vinner över kandidater, med din ersättningsstrategi och aktuell marknadsinformation som underlag.
- Fatta det slutliga beslutet om vilka idéer du vill genomföra.
Ligg steget före
När det gäller att framtidssäkra din lönehantering är AI inte bara "bra att ha" – det blir alltmer något du "måste ha". Så om du fortfarande förlitar dig på manuell datainmatning och ännu inte utnyttjar användningsområden för AI på din löneavdelning är det dags att fatta strategiska beslut … och göra det snabbt.
Om du vill få fler experttips (och bekännelser) om hur man driver ett effektivt ekonomiteam på ett teknikföretag kan du prenumerera på The CFO Clubs nyhetsbrev redan idag.
