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Améliorez votre traitement de la paie

Optimisez ADP Workforce Now avec notre guide en 6 étapes
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Améliorez votre traitement de la paie
Défis (12) Objectifs (12) 6 Étapes Aperçu Résultats Données FAQ (4)

Optimiser le traitement de la paie dans ADP Workforce Now pour la précision

Notre plateforme vous aide à identifier les goulots d'étranglement cachés et les contournements manuels qui ralentissent vos cycles financiers. En analysant vos workflows réels, vous pouvez découvrir les causes profondes des retards de paiement et des risques de conformité. Cette visibilité vous permet de mettre en œuvre des améliorations ciblées qui augmentent la précision et l'efficacité globales.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et relevez les défis courants pour atteindre vos objectifs d'efficacité. Suivez notre plan d'amélioration en six étapes et consultez le Guide du modèle de données pour transformer vos opérations.

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Pourquoi optimiser le traitement de la paie

Dans le monde des ressources humaines et de la finance, le traitement de la paie est souvent la mesure la plus visible de la santé opérationnelle. Lorsqu'il fonctionne, il est invisible, mais lorsqu'il échoue, les conséquences se répercutent sur toute une organisation. La gestion de ce processus au sein d'ADP Workforce Now exige d'équilibrer des délais stricts avec des exigences réglementaires complexes dans diverses juridictions. Pour de nombreuses entreprises, le coût de l'inefficacité dépasse les retards de paiement. Il comprend la charge administrative de la saisie manuelle des données, le risque d'amendes pour non-conformité et l'érosion de la confiance au sein de la main-d'œuvre. L'optimisation de ce cycle ne concerne pas seulement la vitesse, il s'agit de créer un système résilient capable de s'adapter sans ajouter de frais généraux proportionnels. En vous concentrant sur l'optimisation des processus, vous passez d'une position réactive... où vous corrigez constamment les erreurs... à une position proactive où le système est conçu pour une précision maximale et un frottement minimal.

Comment le Process Mining aide dans ADP Workforce Now

L'audit traditionnel examine généralement un instantané des données de paie, ce qui manque souvent les modèles comportementaux sous-jacents qui causent des retards. Le Process Mining change cela en extrayant les empreintes numériques laissées dans ADP Workforce Now. En connectant chaque horodatage, de la soumission initiale de la feuille de temps à la déclaration fiscale finale, vous obtenez une vue transparente du flux de travail réel. Cela vous permet de voir où les enregistrements de paie sont inactifs, quels départements manquent fréquemment les délais d'approbation et où les interventions manuelles sont les plus courantes. Au lieu de deviner pourquoi un cycle de paie prend cinq jours au lieu de trois, vous pouvez identifier les goulots d'étranglement spécifiques qui perturbent le flux. Ce niveau de transparence permet de distinguer les problèmes systémiques dans la configuration d'ADP des problèmes comportementaux au sein de l'équipe.

Principaux domaines d'amélioration pour l'efficacité de la paie

Simplifier la chaîne d'approbation

L'un des domaines d'amélioration les plus courants concerne le lien entre le suivi du temps et l'initialisation de la paie. Si les feuilles de temps sont systématiquement rejetées ou nécessitent un ajustement manuel avant le calcul du salaire brut, l'ensemble du processus en aval en souffre. Le Process Mining révèle si ces corrections sont dues à des erreurs d'utilisateur, à des problèmes de configuration du système ou à des politiques ambiguës. En identifiant les groupes de paie ou les centres de coûts qui ont les taux de reprise les plus élevés, vous pouvez cibler des formations spécifiques ou des modifications de processus là où elles auront le plus grand impact.

Réduire les interventions manuelles

Les corrections manuelles de données sont l'ennemi de la précision de la paie. Chaque fois qu'un spécialiste doit outrepasser manuellement un calcul ou ressaisir des données provenant d'une source externe, le risque d'erreur augmente. En analysant la fréquence des activités telles que la correction de données effectuée ou l'importation de données d'incitation, vous pouvez identifier les opportunités d'automatisation ou d'une meilleure intégration. L'élimination de ces points de contact manuels accélère non seulement le temps de cycle, mais permet également à votre équipe de paie de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée comme les rapports stratégiques et l'audit de conformité.

Améliorer la conformité et la préparation à l'audit

La phase d'exception d'audit est souvent la partie la plus stressante du cycle. En analysant la fréquence des exceptions signalées et le temps qu'elles prennent à être résolues, les organisations peuvent affiner leurs vérifications pré-calcul pour détecter les erreurs plus tôt dans le cycle. Cette approche proactive réduit le stress de la période de prévisualisation finale et minimise la nécessité de paiements hors cycle coûteux. De plus, disposer d'une carte complète et basée sur les données du processus garantit une piste d'audit claire pour chaque enregistrement de paie.

Résultats attendus de l'optimisation des processus

Les résultats d'un projet d'optimisation de la paie réussi sont multiples. Premièrement, il y a une réduction significative du temps de cycle. En rationalisant le chemin de l'approbation de la feuille de temps à la génération du fichier de virement bancaire, vous pouvez raccourcir la fenêtre de traitement, donnant à votre équipe plus de marge pour les cas complexes. Deuxièmement, la précision s'améliore à mesure que les points de contact manuels sont remplacés par des étapes automatisées ou standardisées. Cela conduit à un taux plus faible d'annulations et de corrections de paie, ce qui est directement lié à une plus grande satisfaction des employés. Enfin, la conformité devient un sous-produit du processus plutôt qu'un obstacle frénétique de fin de cycle. Avec chaque étape documentée et analysée, vous disposez d'une piste d'audit continue qui garantit que les déclarations fiscales et les déductions de prestations sont traitées correctement à chaque fois.

Démarrer avec vos données

Le passage à une opération de paie plus efficace commence par la volonté d'examiner les données objectivement. En utilisant cette approche de Process Mining pour ADP Workforce Now, vous allez au-delà des preuves anecdotiques et vers une stratégie basée sur les données. Les informations recueillies ici fourniront la base pour des formations ciblées, des reconfigurations de système ou même des changements de politique qui amélioreront fondamentalement la façon dont votre organisation rémunère son atout le plus précieux, ses employés. Commencez par visualiser votre flux actuel, et vous verrez rapidement le chemin vers un cycle de paie plus efficace, précis et conforme.

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Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les retards dans les approbations des managers pour les feuilles de temps créent une pression significative à l'approche de la date limite du cycle de paie. Cela se traduit souvent par des spécialistes de la paie qui se précipitent pour les vérifications finales, ce qui augmente la probabilité d'erreurs dans les calculs de salaire brut ou de déductions manquées. Les organisations ont souvent du mal à trouver le point de défaillance spécifique dans la chaîne d'approbation, ce qui entraîne un stress constant de dernière minute pour toute l'équipe.

ProcessMind suit la durée entre la soumission et l'approbation de la feuille de temps pour mettre en évidence les départements ou managers spécifiques qui causent des retards. En visualisant ces goulots d'étranglement, les organisations peuvent mettre en œuvre des rappels automatisés ou réaffecter les tâches d'approbation pour s'assurer qu'ADP Workforce Now respecte les délais. Cette visibilité permet une gestion proactive du calendrier avant qu'elle n'impacte le décaissement final.

Des interventions manuelles fréquentes pour corriger les enregistrements de paie après l'initialisation indiquent des problèmes systémiques de qualité des données ou des lacunes en matière de formation. Ces corrections consomment un temps précieux des spécialistes de la paie et perturbent le flux standard des calculs automatisés au sein du système. Lorsqu'une partie significative du cycle de paie est consacrée à l'ajustement manuel des enregistrements individuels, le risque d'erreur humaine et de violations de conformité augmente considérablement.

Notre solution identifie chaque instance où une activité de correction de données se produit après l'initialisation de l'enregistrement de paie. En analysant les causes profondes de ces étapes manuelles, nous vous aidons à corriger les sources de données en amont et à réduire la charge de travail manuelle requise pour chaque cycle. Cela conduit à un processus plus automatisé et fiable au sein de votre environnement ADP Workforce Now.

L'importation tardive des données d'incitations et de commissions dans le cycle force les équipes de paie à effectuer des recalculs d'urgence. Cela crée un environnement à haut risque où les calculs fiscaux et les déductions d'avantages sociaux pourraient ne pas être mis à jour correctement avant l'exécution finale du paiement. Ces entrées tardives contournent souvent les vérifications de validation standard, entraînant un salaire net incorrect pour les employés très performants qui dépendent d'un suivi précis des commissions.

ProcessMind cartographie le calendrier des importations de données d'incitations par rapport à la chronologie globale de la paie. Cette visibilité permet à la direction de synchroniser les flux de données externes avec le calendrier d'ADP Workforce Now, évitant ainsi le stress de dernière minute et garantissant que tous les éléments de la rémunération sont pris en compte. En identifiant le décalage dans ces importations, vous pouvez imposer des délais plus stricts aux fournisseurs de données sources.

Lorsque les exceptions d'audit sont signalées mais ne sont pas traitées rapidement, l'ensemble du processus d'approbation de la paie est bloqué. Une gestion incohérente de ces exceptions peut entraîner une non-conformité aux réglementations fiscales ou aux politiques internes, avec des pénalités financières potentielles. Sans une vision claire de la manière dont ces exceptions sont gérées, il est difficile de s'assurer que chaque enregistrement de paie respecte les normes de conformité nécessaires avant d'être finalisé.

Nous surveillons le temps nécessaire pour résoudre les alertes d'exception d'audit, du moment où elles sont déclenchées jusqu'à l'approbation de l'enregistrement de paie. Cette transparence aide les équipes à standardiser leurs protocoles de réponse et garantit que chaque exception est traitée conformément aux exigences de conformité. En mesurant ces temps de résolution, vous pouvez améliorer votre préparation globale à l'audit et réduire le temps de cycle pour les groupes de paie complexes.

L'exécution multiple de la prévisualisation de la paie pour le même groupe d'employés suggère un manque de confiance dans les données sous-jacentes. Ce cycle répétitif gaspille les ressources système et prolonge le temps total nécessaire pour atteindre l'étape finale d'exécution du paiement. Souvent, ces prévisualisations sont utilisées comme un outil de débogage plutôt qu'une vérification finale, indiquant que l'initialisation initiale des données ne produit pas les résultats attendus.

ProcessMind identifie les enregistrements qui subissent des cycles de prévisualisation fréquents sans changements significatifs, ce qui indique des habitudes de vérification inefficaces. En mettant en évidence ces schémas, nous vous permettons de rationaliser le processus d'examen et de vous appuyer sur des techniques de validation de données plus ciblées. La réduction du nombre de prévisualisations permet à votre équipe de se concentrer sur la résolution des erreurs réelles plutôt que de vérifier à plusieurs reprises des données correctes.

Les retards dans la génération du fichier de virement bancaire final peuvent entraîner le non-respect des fenêtres de paiement, ce qui fait que les employés reçoivent leurs salaires plus tard que prévu. Ce manquement aux accords de niveau de service nuit à la confiance des employés et peut provoquer un travail administratif important. Souvent, la cause du retard est un goulot d'étranglement dans l'étape d'approbation finale, qui n'est découvert que lorsqu'il est trop tard pour respecter la date limite bancaire.

Notre plateforme suit le délai entre l'approbation de la paie et la génération du fichier de virement bancaire dans ADP Workforce Now. En identifiant les étapes spécifiques qui bloquent ce transfert final, nous vous aidons à optimiser la transition du calcul au décaissement. Cela garantit que chaque paiement est exécuté à temps, maintenant des niveaux élevés de satisfaction des employés et de conformité financière.

Le traitement des ajustements pour les périodes de paie précédentes après la clôture du cycle en cours crée un réseau complexe de rapprochements fiscaux et de prestations. Ces modifications rétrospectives sont souvent causées par des déclarations tardives de changements de statut d'employé ou de transferts de département. Ce retravail est extrêmement chronophage et entraîne fréquemment des incohérences dans le grand livre général et les déclarations fiscales.

ProcessMind analyse la fréquence et le calendrier des ajustements qui ciblent les périodes de paie finalisées. Cette information vous permet d'identifier quels départements ou types d'employés ne signalent pas les changements à temps, favorisant une meilleure communication et un traitement initial plus précis. La réduction de ces ajustements simplifie vos rapprochements de fin d'année et améliore la précision globale de vos rapports financiers.

Si les activités de déclaration fiscale ne suivent pas immédiatement l'exécution du paiement, l'organisation risque de ne pas respecter les délais juridictionnels. Les retards à ce stade sont souvent cachés à l'équipe principale de paie mais causent des problèmes importants lors du rapprochement de fin d'année. Des déclarations incomplètes peuvent entraîner des pénalités inattendues et des frais d'intérêt de la part des autorités fiscales.

Nous offrons une visibilité sur la phase post-paiement du parcours de la paie, en suivant spécifiquement la transition vers l'achèvement des déclarations fiscales. Cela garantit que toutes les déclarations requises sont complétées dans les délais prévus, réduisant ainsi le risque de frais de retard et d'audits de conformité. En surveillant ces activités, vous pouvez vous assurer que votre sortie ADP Workforce Now est transmise avec succès aux agences pertinentes.

Des variations significatives dans la manière dont les différents départements ou centres de coûts gèrent leurs tâches de paie entraînent une charge de travail imprévisible pour le service central de la paie. Certains départements peuvent soumettre constamment des données en retard, obligeant l'ensemble de l'organisation à attendre l'étape finale de calcul. Ce manque de standardisation rend difficile la mise à l'échelle efficace des opérations de paie à mesure que l'entreprise se développe.

ProcessMind compare les performances de traitement entre les différents groupes d'employés et départements. En identifiant les unités performantes par rapport aux unités en retard, vous pouvez proposer des formations ciblées ou ajuster les délais pour créer un cycle de paie plus équilibré et prévisible. Cette analyse comparative vous aide à standardiser les meilleures pratiques au sein de l'organisation, améliorant ainsi l'efficacité de l'équipe de paie.

L'ajustement manuel des déductions de prestations pour des types d'employés spécifiques est une source fréquente d'erreurs et de retards. Ces étapes manuelles contournent souvent la logique automatisée, rendant difficile la tenue d'une piste d'audit claire pour les assureurs ou les gestionnaires de fonds de retraite. Lorsque ces déductions ne sont pas gérées de manière cohérente, cela peut entraîner des litiges avec les employés concernant leur salaire net et leur couverture de prestations.

Notre solution signale chaque instance où les déductions de prestations sont appliquées ou modifiées manuellement au lieu de l'être par des règles automatisées. Cela vous permet d'identifier les lacunes dans la configuration de votre système et d'automatiser les scénarios de déduction complexes pour améliorer la précision. En réduisant les interventions manuelles, vous assurez que chaque enregistrement de paie reflète les choix de prestations corrects effectués par l'employé.

Lorsqu'il existe un écart significatif entre l'exécution du paiement et la publication de la fiche de paie, les employés n'ont pas une compréhension claire de leur rémunération. Cela entraîne un afflux de demandes au service RH, alourdissant davantage la charge du personnel administratif. Ces retards se produisent souvent parce que l'étape de publication finale n'est pas priorisée après le transfert des fonds.

ProcessMind mesure le temps écoulé entre l'exécution du virement bancaire et la publication de la fiche de paie pour chaque employé. En minimisant cet écart, vous améliorez la transparence pour votre personnel et réduisez le volume de tickets de support liés aux questions de paie. Cette surveillance automatisée garantit que l'étape finale de l'expérience employé est gérée avec la même efficacité que la phase de calcul.

Le retour d'un enregistrement de paie d'un état de prévisualisation ou d'approbation à un état d'initialisation indique une défaillance dans la collecte initiale des données. Cette boucle de retravail est l'un des coûts cachés les plus importants du processus de paie, doublant l'effort pour un seul enregistrement. Ces boucles sont généralement causées par la découverte tardive de données manquantes dans le cycle, obligeant le processus à redémarrer pour cette personne.

Nous visualisons les boucles de retravail où les enregistrements sont renvoyés aux étapes antérieures du processus dans ADP Workforce Now. En quantifiant l'impact de ces cycles, nous vous aidons à identifier les champs ou points de données spécifiques qui déclenchent le plus fréquemment ces régressions, permettant des améliorations de processus ciblées. L'élimination de ces boucles réduit drastiquement le temps total nécessaire pour clôturer le cycle de paie.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Accélérer les approbations garantit que les calculs de paie commencent à temps, évitant ainsi les précipitations de dernière minute et les coûts d'heures supplémentaires. Cette stabilité améliore la confiance des employés en garantissant que toutes les heures travaillées sont saisies et payées avec précision à chaque cycle. ProcessMind suit la durée entre la soumission et l'approbation au sein d'ADP Workforce Now, mettant en évidence les responsables ou départements spécifiques qui causent des retards. En identifiant ces goulots d'étranglement, les organisations peuvent mettre en œuvre des formations ciblées ou des rappels automatisés pour maintenir l'efficacité du processus de paie.

La réduction des interventions manuelles diminue le risque d'erreur humaine et libère les spécialistes de la paie pour qu'ils se concentrent sur des analyses à forte valeur ajoutée plutôt que sur la correction de fautes de frappe. Une saisie de données précise à la source conduit à des exécutions de paie plus propres et à moins de litiges post-paiement. Notre plateforme analyse la fréquence et l'emplacement des activités de « Correction de données effectuée » pour révéler l'origine des erreurs systémiques. En identifiant les causes profondes du retravail, les équipes peuvent affiner les règles de validation des entrées et rationaliser leurs workflows de collecte de données au sein du système ADP.

L'alignement de l'arrivée des données de commission et de bonus avec l'exécution principale de la paie élimine le besoin de paiements hors cycle séparés. Cette synchronisation réduit la charge administrative et garantit que les employés reçoivent leur rémunération totale en un seul décaissement prévisible. En visualisant le calendrier des importations d'incitations par rapport à l'étape d'Initialisation de l'enregistrement de paie, ProcessMind aide à identifier les schémas de retard. La direction peut alors réaménager les délais de reporting des fournisseurs ou internes pour s'assurer que toutes les rémunérations variables sont prêtes avant le début du calcul du salaire brut.

Des protocoles uniformes pour la résolution des exceptions signalées garantissent la conformité et empêchent les erreurs critiques d'atteindre l'étape finale du paiement. La standardisation de ces réponses réduit le temps passé dans l'état 'Exception d'audit signalée' et crée une piste claire pour les auditeurs internes et externes. ProcessMind surveille les chemins empruntés pour résoudre différents types d'exceptions de paie, identifiant les routes de résolution non standard ou lentes. Les organisations utilisent ces informations pour élaborer des workflows de meilleures pratiques qui résolvent les problèmes rapidement et de manière cohérente au sein de l'environnement ADP.

La réduction du nombre de fois qu'un résultat de paie est prévisualisé avant approbation indique une approche de saisie de données 'du premier coup'. Moins d'itérations signifient des temps de cycle plus rapides et moins de contraintes sur les ressources système pendant les périodes de traitement de pointe. Nos outils d'analyse quantifient le nombre de boucles de prévisualisation-correction se produisant à chaque période de paie. En mettant en évidence les déclencheurs de ces répétitions, les entreprises peuvent résoudre les problèmes de qualité des données sous-jacents et passer plus fréquemment directement du calcul à l'approbation.

Passer rapidement de l'approbation de la paie à la génération du fichier bancaire offre une marge de sécurité plus grande aux institutions financières pour traiter les paiements. Cette rapidité est essentielle pour respecter les délais des SLA et garantir que les fonds sont disponibles pour les employés à la date de paie désignée. ProcessMind mesure la latence entre l'activité « Enregistrement de paie approuvé » et le jalon « Fichier de virement bancaire généré ». Détecter et éliminer les frictions à cette dernière étape aide les services de paie à respecter leurs engagements de livraison avec une confiance accrue.

Diminuer la dépendance aux ajustements rétroactifs maintient la stabilité du grand livre financier et simplifie le processus de rapprochement de fin d'année. En garantissant que les changements sont capturés dans le cycle actuel, l'équipe de paie évite la complexité administrative de la gestion des trop-perçus et des corrections fiscales ultérieures. ProcessMind identifie les groupes d'employés ou les régions spécifiques nécessitant fréquemment des ajustements rétrospectifs après la clôture d'un cycle. Cette information permet à l'entreprise d'appliquer des dates limites plus strictes ou de fournir une formation supplémentaire aux managers sur les délais de déclaration du temps dans ADP Workforce Now.

Respecter constamment les échéances de déclaration fiscale permet d'éviter des pénalités réglementaires coûteuses et de maintenir la réputation de l'organisation auprès des agences gouvernementales. Une déclaration fiable garantit que toutes les obligations sont réglées avec précision et que le reporting de fin d'année reste un exercice fluide et prévisible pour l'équipe financière. Notre plateforme suit la durée entre l'exécution du paiement et l'achèvement final de la déclaration, signalant les cycles qui approchent la date limite de conformité. En visualisant ces échéances, les responsables de la paie peuvent réaffecter les ressources pour s'assurer que toutes les exigences fiscales juridictionnelles sont satisfaites rapidement au sein de l'écosystème ADP.

L'harmonisation de la vitesse des tâches de paie entre les différentes unités commerciales crée une expérience d'entreprise plus cohérente et empêche des départements spécifiques de retarder l'ensemble du cycle. Des niveaux de performance standardisés à travers l'entreprise facilitent la prévision des temps de traitement finaux et la gestion des exigences de trésorerie mondiales. ProcessMind compare les vitesses de traitement des différents départements, mettant en évidence les équipes très performantes dont les méthodes peuvent être répliquées ailleurs. En réduisant la variance, l'organisation peut optimiser le calendrier global de la paie et réduire l'effort total requis pour atteindre l'achèvement.

La rationalisation de la vérification des contributions des employés et des employeurs réduit le risque d'erreurs d'audit manuelles et garantit que les fournisseurs de prestations reçoivent un financement précis. Cette précision protège l'entreprise de la responsabilité financière et garantit que les employés reçoivent la pleine valeur de leurs régimes d'avantages sociaux choisis. Notre solution de Process Mining surveille le flux de l'application des déductions à la validation finale, identifiant les étapes où les vérifications manuelles sont redondantes ou sujettes à l'échec. En rationalisant ces points de vérification, le service de paie peut augmenter considérablement la précision tout en réduisant le temps consacré à la supervision manuelle.

Raccourcir le délai entre l'approbation de la paie et la publication de la fiche de paie améliore l'expérience des employés en offrant une transparence avant que les fonds n'atteignent leurs comptes. Cette approche proactive réduit le volume de demandes adressées au service d'assistance RH, permettant au personnel de se concentrer sur des problèmes de paie plus complexes. ProcessMind analyse l'écart de temps entre le « Paiement exécuté » et la « Fiche de paie publiée » pour identifier les retards de processus. En rationalisant cette dernière étape, les organisations peuvent s'assurer que les employés ont un accès immédiat à leurs relevés de paie numériques, réduisant ainsi la confusion et les tickets de support.

Éliminer les cycles où les enregistrements sont constamment rouverts pour des corrections stabilise l'exécution de la paie et réduit le risque de manquer des échéances critiques. La réduction de ces boucles garantit que l'équipe de paie passe moins de temps sur les tâches administratives répétitives et plus de temps sur l'audit stratégique des données. Notre logiciel visualise les chemins des enregistrements de paie pour trouver les boucles de reprise récurrentes causées par des erreurs de données en amont. L'identification de ces modèles permet à l'entreprise de mettre en œuvre de meilleurs contrôles au point d'entrée, garantissant que les enregistrements progressent sans heurts jusqu'à leur achèvement sans retour en arrière.

Le parcours d'amélioration en 6 étapes pour le traitement de la paie

1

Télécharger le modèle
2

Exportez vos données
3

Importez votre jeu de données
4

Analysez votre processus
5

Mettre en œuvre des améliorations
6

Surveillez votre processus
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Que faire

Obtenez le modèle Excel spécialisé conçu pour les enregistrements de paie ADP Workforce Now afin de vous assurer que vos données correspondent au schéma de Process Mining requis.

Consulter le Guide du modèle de données Télécharger le modèle
Pourquoi c'est important

L'utilisation d'une structure standardisée prévient les erreurs de mappage de données et accélère la transition des journaux de paie bruts vers des cartographies de processus exploitables.

Résultat attendu

Un modèle de données prêt à l'emploi pour vos informations de paie ADP.

VOS INFORMATIONS DE PAIE

Obtenez une visibilité complète sur vos workflows de paie

Gagnez une transparence totale en cartographiant chaque interaction au sein d'ADP Workforce Now pour révéler où les corrections manuelles se produisent. Vous verrez exactement comment les données transitent des feuilles de temps aux fichiers bancaires finaux, ce qui vous permettra d'éliminer les erreurs.
  • Cartographiez votre flux de processus de paie de bout en bout
  • Identifier les causes spécifiques des retards de paiement
  • Localiser les contournements manuels et les erreurs de données
  • Mesurer les performances par rapport aux délais cibles
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RÉSULTATS PROUVÉS

Optimiser la performance de la paie dans ADP Workforce Now

Notre analyse de Process Mining identifie les inefficacités cachées au sein de l'écosystème ADP Workforce Now, permettant aux équipes financières de rationaliser la validation des enregistrements de paie et de réduire le retravail manuel. Ces métriques reflètent les gains d'efficacité typiques réalisés par les organisations grâce à l'optimisation des processus basée sur les données.

0 %
Approbations de feuilles de temps plus rapides

Réduction du délai d'approbation

La rationalisation du flux d'approbation entre la soumission et la validation évite les goulots d'étranglement en aval et garantit que les paiements sont traités dans les délais.
+ 0 %
Rendement de premier passage plus élevé

Augmentation des enregistrements sans intervention

L'élimination des corrections manuelles de données et des exceptions d'audit permet à davantage d'enregistrements de paie de passer à l'exécution sans aucune intervention humaine.
0 days faster
Conformité fiscale améliorée

Achèvement plus rapide des déclarations fiscales

Accélérer le délai entre l'exécution du paiement et la déclaration légale aide les organisations à éviter les pénalités et à maintenir une position réglementaire fiable.
0 % fewer loops
Cycles de calcul réduits

Diminution des boucles de prévisualisation

La réduction des prévisualisations répétitives des résultats de paie diminue les frais administratifs et prévient les retards causés par des modifications de données tardives.
0 hours
Accès rapide aux fiches de paie

Délai de publication plus court

Réduire l'écart entre le paiement et la disponibilité des fiches de paie améliore la transparence pour les employés et réduit le volume des demandes auprès du service RH.
0 % reduction
Réduction du volume de reprises

Diminution des ajustements

La réduction des ajustements rétrospectifs grâce à une meilleure validation initiale des données fait gagner un temps considérable aux spécialistes de la paie lors des cycles de paie suivants.

Les résultats individuels varient en fonction de la complexité du processus et de la qualité des données. Ces chiffres représentent des améliorations typiques observées sur diverses implémentations de paie.

Données recommandées

Commencez votre analyse avec ces points de données clés pour obtenir une visibilité immédiate sur votre processus.
Nouveau dans les journaux d'événements ? Apprenez comment créer un journal d'événements Process Mining.

Attributs

Points de données clés à capturer pour l'analyse

Identifiant unique pour la combinaison employé et période de paie spécifique.

Pourquoi c'est important

C'est la clé de cas obligatoire qui lie toutes les données d'événement entre elles pour permettre la reconstruction du processus.

Le nom de l'étape de processus ou de l'événement effectué.

Pourquoi c'est important

Il définit le 'quoi' du processus, permettant la visualisation des flux et des variantes de processus.

La date et l'heure spécifiques auxquelles l'activité s'est produite.

Pourquoi c'est important

Il fournit la dimension temporelle requise pour toutes les analyses de temps de cycle et de performance.

L'utilisateur ou l'agent système responsable de l'exécution de l'activité.

Pourquoi c'est important

Il permet l'analyse des ressources, l'équilibrage des charges de travail et l'audit de la ségrégation des tâches.

Le département ou centre de coûts associé à l'employé.

Pourquoi c'est important

Clé pour l'analyse comparative des performances entre différentes unités organisationnelles.

Identifie le cycle de paie ou le groupe spécifique (par exemple, bihebdomadaire US).

Pourquoi c'est important

Permet la segmentation du processus par fréquence de paie et type d'employé.

Le salaire brut calculé pour l'enregistrement avant déductions.

Pourquoi c'est important

Fournit le contexte financier et l'ampleur de l'enregistrement de paie.

Le code spécifique de la région ou de l'état à des fins de déclaration fiscale.

Pourquoi c'est important

Essentiel pour le suivi de la conformité et l'analyse des performances régionales.

Indicateur signalant si l'activité a impliqué une saisie ou une correction manuelle de données.

Pourquoi c'est important

Soutient directement l'analyse des taux d'automatisation et l'efficacité des processus.

Indicateur signalant si cet enregistrement de paie est un ajustement pour une période passée.

Pourquoi c'est important

Distingue le traitement standard des cycles de reprise/correction.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Marque le moment où un employé ou un gestionnaire soumet les données de temps et de présence pour la période de paie. Capturé explicitement à partir des journaux d'audit du module de Temps et Présence au sein d'ADP Workforce Now.

Pourquoi c'est important

Démarre le chronomètre du délai du cycle de paie. Les retards à ce niveau se répercutent en aval, réduisant le temps dont disposent les spécialistes de la paie pour valider les données.

Représente l'approbation de la feuille de temps par le responsable, autorisant les heures pour le traitement de la paie. Il s'agit d'une étape de validation cruciale qui transfère les données du module T&A vers le module de Paie.

Pourquoi c'est important

Essentiel pour le tableau de bord 'Temps de cycle d'approbation des feuilles de temps'. Identifie les goulots d'étranglement managériaux qui mettent en péril le calendrier de traitement.

Se produit lorsque le lot de paie est créé ou ouvert pour le cycle, instanciant ainsi le dossier de paie pour l'employé. Déduit de l'horodatage de création de l'enregistrement de données de paie (Paydata) dans le lot actif.

Pourquoi c'est important

Établir le début de la fenêtre de calcul de paie spécifique. Mesure le 'Retard d'intégration des données d'incitation' par rapport aux horodatages d'importation de données.

Le système exécute la logique de multiplication des heures par les taux et d'ajout des revenus supplémentaires. Cela est déduit de l'horodatage d'achèvement du processus par lots 'Calculer la paie'.

Pourquoi c'est important

Étape de traitement fondamentale. Des occurrences multiples indiquent des boucles de reprise, généralement visualisées dans l'« Analyse des boucles de prévisualisation de la paie ».

Indique que le système a détecté une violation des règles de validation (par exemple, salaire net négatif, juridiction fiscale manquante) pendant le calcul. Capturé à partir de la génération de messages d'erreur dans le résultat du calcul.

Pourquoi c'est important

Pilote pour le 'Moniteur de résolution des exceptions d'audit'. Des volumes élevés indiquent des problèmes de qualité des données en amont.

L'acceptation formelle du lot de paie, le verrouillant contre toute modification ultérieure et autorisant le mouvement des fonds. Il s'agit de l'étape de 'Finalisation' dans ADP WFN.

Pourquoi c'est important

Le jalon définitif marquant la fin de la phase de traitement et le début de la phase de décaissement.

La création technique du fichier NACHA/ACH pour les virements directs. Généralement déclenchée immédiatement après l'achèvement de l'étape 'Finaliser'.

Pourquoi c'est important

Surveille le 'Délai de génération du fichier de virement bancaire' pour s'assurer que les transferts techniques ne retardent pas les paiements.

La date effective à laquelle les fonds sont versés aux employés. Il s'agit souvent d'un événement calculé basé sur la Date du Chèque définie dans le lot de paie.

Pourquoi c'est important

Le résultat principal du processus. Essentiel pour calculer le 'Délai de conformité de la déclaration fiscale'.

La disponibilité du relevé de paie numérique pour l'employé via le portail en libre-service (iPay). Généralement programmé par rapport à la Date de Paiement.

Pourquoi c'est important

Soutient l'analyse du 'Délai de publication des fiches de paie' et de la satisfaction des employés.

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining analyse les journaux d'événements au sein d'ADP Workforce Now pour cartographier chaque étape de votre cycle de paie. Il met en évidence les goulots d'étranglement, tels que les approbations de feuilles de temps lentes ou les cycles de prévisualisation répétitifs, vous permettant de cibler des domaines spécifiques pour l'automatisaton ou des changements de politique.

Vous devez extraire les journaux d'événements qui incluent un identifiant unique d'enregistrement de paie, des horodatages d'activité et les actions spécifiques effectuées. Cela implique généralement de se connecter à l'API ADP ou d'exporter les journaux système qui capturent les changements de statut, de la soumission de la feuille de temps à la génération finale du virement bancaire.

Oui, la technologie suit la séquence des événements menant aux ajustements et identifie les schémas ou les points de saisie de données courants où les erreurs prennent naissance. En visualisant ces boucles de retravail, les équipes peuvent standardiser les résolutions des alertes d'audit et synchroniser les données d'incitation plus tôt dans le processus.

Alors que de nombreuses organisations commencent par un audit rétrospectif des cycles passés, vous pouvez mettre en place une surveillance continue grâce à des intégrations API. Cela vous permet de recevoir des alertes lorsqu'un département spécifique accuse un retard dans les temps de traitement ou lorsqu'un volume inhabituel d'interventions manuelles se produit avant la finalisation de la paie.

La confidentialité des données est maintenue par la pseudonymisation des champs sensibles comme les numéros de sécurité sociale ou les taux de rémunération individuels avant l'analyse des données. Le Process Mining se concentre sur les horodatages et les changements de statut de l'enregistrement de paie plutôt que sur les détails personnels des employés individuels.

La plupart des organisations peuvent s'attendre à voir une cartographie initiale des processus dans les deux à quatre semaines suivant la connexion réussie des données. Une fois la ligne de base établie, des opportunités spécifiques de réduire le retravail manuel et d'accélérer la génération des virements bancaires deviennent immédiatement visibles.

Non, le Process Mining fonctionne en lisant les pistes d'audit et les journaux déjà générés par ADP Workforce Now. Vous n'avez pas besoin de modifier le fonctionnement de votre équipe de paie pour démarrer l'analyse, bien que vous puissiez choisir de mettre à jour les configurations ultérieurement en fonction des résultats.

En offrant une vue complète et transparente de chaque action entreprise au sein d'un cycle de paie, le Process Mining agit comme une piste d'audit numérique. Il garantit que toutes les exceptions d'audit sont traitées conformément au protocole et fournit une preuve de conformité pour les déclarations fiscales et les vérifications des déductions d'avantages sociaux.

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