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Améliorez votre traitement de la paie

Un guide en 6 étapes pour l'optimisation de Ceridian Dayforce
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Améliorez votre traitement de la paie
Défis (10) Objectifs (12) 6 Étapes Aperçu Résultats Données FAQ (4)

Optimiser le traitement de la paie dans les systèmes Ceridian Dayforce

Notre plateforme vous aide à identifier les goulots d'étranglement et les étapes manuelles inutiles qui ralentissent vos opérations. En analysant vos workflows, nous révélons précisément où les retards surviennent et comment rationaliser vos activités pour de meilleurs résultats. Cette visibilité permet à votre équipe de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée plutôt que de courir après les erreurs.

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

La paie est souvent la dépense la plus importante pour une organisation, tout en restant l'une des fonctions les plus complexes à gérer sur le plan opérationnel. Dans le contexte de Ceridian Dayforce, le système est conçu pour un calcul continu, ce qui signifie que la paie est techniquement toujours en cours. Cependant, l'efficacité de ce moteur continu dépend entièrement de la qualité des saisies et de la rapidité des interventions humaines. Lorsque les approbations de suivi du temps stagnent ou lorsque les corrections manuelles deviennent la norme plutôt que l'exception, le coût de traitement de chaque fiche de paie augmente considérablement. L'optimisation ne consiste pas seulement à réduire les coûts, mais à garantir que chaque employé est payé avec précision et à temps tout en respectant scrupuleusement les lois fiscales régionales et les réglementations du travail. Les inefficacités dans ce processus ne se contentent pas d'épuiser les ressources, elles créent également des risques de conformité qui peuvent entraîner des sanctions importantes et nuire à la réputation de l'organisation.

Transformer la visibilité grâce au Process Mining

Le process mining comble le fossé entre le cycle de paie théorique et la réalité de l'exécution du travail au sein de Ceridian Dayforce. En extrayant les données des journaux d'audit du système, le process mining vous permet de visualiser le parcours exact d'un enregistrement de paie. Vous pouvez aller au-delà de simples rapports et visualiser l'intégralité de la séquence d'événements, depuis la soumission d'une feuille de temps jusqu'à la publication du bulletin de paie final. Ce niveau de transparence est essentiel car il met en évidence les points de friction que les tableaux de bord standard manquent souvent. Par exemple, vous pourriez découvrir que certains groupes de paie nécessitent constamment des ajustements fiscaux manuels, ou que les importations de données d'incitation provenant de systèmes tiers sont fréquemment retardées par des dépendances de départements externes. En révélant ces schémas cachés, vous pouvez prendre des décisions basées sur les données plutôt que de vous appuyer sur des preuves anecdotiques de vos spécialistes de la paie. Cette approche change la conversation, passant de la supposition des retards à la connaissance précise des activités qui causent les goulots d'étranglement les plus importants.

Identifier les zones d'amélioration à fort impact

La véritable puissance de l'analyse de votre environnement Ceridian Dayforce réside dans la capacité à identifier des domaines spécifiques d'amélioration structurelle. Un domaine d'intervention courant est la réduction des interventions manuelles et des corrections de données. Dans un système parfaitement optimisé, un enregistrement de paie devrait circuler dans le moteur de calcul sans être signalé pour des exceptions d'audit. Le process mining vous aide à identifier les types d'employés, les départements ou les centres de coûts spécifiques les plus sujets aux erreurs, vous permettant de vous attaquer aux causes profondes dans les systèmes sources ou les procédures de formation. Un autre domaine critique est la rationalisation de la chaîne d'approbation. De nombreuses organisations constatent que leur temps de cycle de traitement de la paie est prolongé par des processus d'approbation multi-niveaux qui n'ajoutent pas nécessairement de valeur. En analysant la durée entre des activités telles que la soumission de la feuille de temps et l'approbation de la feuille de temps, vous pouvez identifier les goulots d'étranglement et peut-être automatiser certaines approbations à faible risque pour accélérer le cycle global. Ce niveau d'analyse garantit que votre équipe de paie consacre moins de temps à la résolution de problèmes administratifs urgents et plus de temps à la conformité et au reporting stratégiques.

Réaliser des résultats commerciaux mesurables

Lorsque vous appliquez le process mining à vos opérations de paie, les avantages se manifestent à travers plusieurs indicateurs clés de performance. Premièrement, il y a une réduction significative du temps de cycle total. En éliminant les étapes inutiles et en réduisant le temps passé aux corrections, l'équipe de paie peut passer beaucoup plus rapidement les phases de calcul et d'audit. Cela offre une marge de manœuvre pour les problèmes imprévus et réduit le stress lié aux délais de paiement serrés. Deuxièmement, la conformité devient un sous-produit du processus plutôt qu'une activité frénétique de fin de mois. Puisque le process mining surveille chaque transaction, vous obtenez une piste d'audit complète qui garantit que chaque déduction, calcul d'impôt et paiement est conforme à la politique de l'entreprise et aux exigences légales. Enfin, l'amélioration du processus entraîne une augmentation directe de la satisfaction des employés. Une rémunération précise et ponctuelle est un pilier fondamental de l'expérience employé, et la réduction des erreurs dans les calculs de salaire brut au net favorise une culture de confiance et de fiabilité au sein de la main-d'œuvre.

Démarrer l'optimisation de la paie

Commencer le parcours vers un processus de paie plus efficace ne nécessite pas une refonte complète de votre infrastructure existante. Au lieu de cela, cela commence par un regard objectif sur vos opérations actuelles au sein de Ceridian Dayforce. En tirant parti d'un modèle axé sur les activités et les attributs spécifiques du cycle de paie, vous pouvez rapidement obtenir des aperçus de votre état actuel. L'objectif est de passer d'une posture réactive, où vous corrigez constamment les erreurs, à une posture proactive, où vous affinez continuellement le système. Au fur et à mesure que vous découvrirez les goulots d'étranglement et résoudrez les causes sous-jacentes des retards, vous transformerez votre service de paie d'une fonction de back-office en un atout stratégique qui apporte une valeur constante à l'ensemble de l'organisation. Nous vous encourageons à explorer le flux de vos enregistrements de paie pour découvrir ces opportunités cachées de croissance et d'efficacité dès aujourd'hui.

Traitement de la paie Gestion du cycle de paie Approbations du suivi du temps Précision de la rémunération Opérations RH Conformité fiscale Spécialiste de la paie

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les retards dans l'approbation des feuilles de temps créent un effet d'entraînement, obligeant les spécialistes de la paie à se précipiter pour les calculs finaux ou à manquer complètement les délais de traitement. Lorsque les gestionnaires n'approuvent pas les enregistrements à temps, cela entraîne un stress accru pendant la période précédant la génération des fichiers de virement bancaire, ce qui se traduit souvent par des erreurs évitables ou des paiements tardifs aux employés. Ce manque de ponctualité au début du cycle compromet l'ensemble du calendrier.

ProcessMind surveille la transition entre la soumission et l'approbation des feuilles de temps au sein de Ceridian Dayforce, en mettant en évidence les départements ou les gestionnaires spécifiques responsables des retards les plus importants. En visualisant ces goulots d'étranglement, les organisations peuvent mettre en œuvre des rappels ciblés ou réaffecter les workflows d'approbation pour s'assurer que le cycle de paie reste dans les délais et que les risques de conformité sont minimisés.

Des ajustements manuels fréquents après l'initialisation de l'enregistrement de paie indiquent des problèmes sous-jacents de qualité des données ou de systèmes en amont. Ces corrections sont gourmandes en main-d'œuvre et augmentent considérablement le risque d'inexactitudes de paiement, car chaque point de contact manuel introduit une nouvelle opportunité d'erreur humaine dans le processus de rémunération. Cela entraîne un coût plus élevé par enregistrement de paie et crée une fatigue administrative pour l'équipe de paie.

Notre plateforme suit chaque activité de correction de données au sein de votre parcours de paie, identifiant les groupes de paie ou les types d'employés qui nécessitent l'intervention manuelle la plus fréquente. En identifiant les causes profondes de ces corrections dans Ceridian Dayforce, les équipes peuvent automatiser les flux de données ou améliorer la collecte initiale des données afin de réduire la charge de travail manuelle et d'assurer une plus grande précision dès le départ.

Lorsqu'un grand pourcentage de dossiers de paie déclenchent des exceptions d'audit, l'équipe de paie est submergée de tâches d'enquête. Ce volume d'indicateurs découle souvent de règles de validation mal configurées ou d'une saisie de données incohérente, ce qui ralentit la phase de prévisualisation et retarde l'approbation finale de l'exécution de paie entière. Gérer ces exceptions manuellement consomme des ressources qui devraient être axées sur une analyse de paie à plus forte valeur ajoutée.

ProcessMind analyse la fréquence et les types d'indicateurs d'audit levés pendant le cycle de paie. En associant ces exceptions à des attributs spécifiques comme les groupes de paie ou les juridictions fiscales, nous vous aidons à affiner votre logique de validation dans Ceridian Dayforce et à résoudre les problèmes systémiques qui causent des faux positifs ou des erreurs récurrentes, rationalisant finalement la phase d'audit.

Les délais de traitement de la paie varient souvent considérablement entre les différents services ou centres de coûts, ce qui entraîne une charge de travail imprévisible pour l'équipe de paie centrale. Ces incohérences rendent difficile le maintien d'un processus global standardisé et masquent souvent des inefficacités localisées qui consomment des ressources excessives ou génèrent de la frustration pour certains groupes d'employés. Sans visibilité, il est impossible de savoir pourquoi un service est constamment en retard sur les autres.

En comparant le parcours de bout en bout des dossiers de paie à travers divers services, ProcessMind identifie les valeurs aberrantes où le traitement prend plus de temps que la moyenne organisationnelle. Vous pouvez ensuite déterminer si ces retards sont dus à des exigences locales complexes ou à des workflows sous-optimaux au sein de l'environnement Ceridian Dayforce, permettant ainsi une allocation des ressources plus équilibrée.

Manquer la date limite de génération du fichier de virement bancaire peut entraîner des retards de paiement des employés et d'éventuelles pénalités légales ou réglementaires. Ces manquements surviennent souvent parce que les étapes précédentes, telles que le calcul des impôts ou l'aperçu des résultats finaux, prennent plus de temps que prévu, ne laissant aucune marge pour l'exécution finale du paiement. Cela crée un risque financier et de réputation considérable pour l'entreprise.

Nous offrons une visibilité sur le temps restant avant que les délais SLA critiques ne soient atteints, vous alertant sur les dossiers de paie bloqués aux étapes précédentes. L'analyse des données historiques vous aide à recalibrer votre calendrier de traitement dans Ceridian Dayforce pour garantir que le fichier de virement bancaire est toujours généré avec une marge suffisante, respectant ainsi vos promesses de paiement envers vos salariés.

Les allers-retours entre la prévisualisation de la paie et la correction des données indiquent un manque de confiance dans les calculs initiaux. Cet effet circulaire consomme un temps précieux des spécialistes de la paie qui doivent vérifier les résultats à plusieurs reprises, allongeant le cycle et augmentant le coût opérationnel de chaque exécution de paie. Les boucles de retravail sont souvent le coût caché le plus important dans les opérations de paie modernes.

ProcessMind identifie les activités spécifiques qui déclenchent les boucles de retravail, telles que les ajustements répétés des déductions de prestations ou les recalculs d'impôts. En visualisant ces chemins circulaires dans vos journaux Ceridian Dayforce, vous pouvez identifier les principales raisons de l'instabilité des données et les corriger à la source pour permettre une approche plus efficace qui vise l'achèvement dès la première tentative.

Les importations tardives ou incomplètes de données d'incitations et de commissions bloquent fréquemment le processus d'initialisation de la paie. Étant donné que ces entrées proviennent souvent de systèmes externes, tout retard dans le transfert ou la validation des fichiers empêche le calcul de la paie brute de démarrer, mettant en péril l'ensemble du calendrier. Ce manque d'intégration crée un goulot d'étranglement significatif difficile à gérer sans visibilité sur le processus.

Notre analyse surveille le transfert entre la disponibilité des données d'incitation et l'initialisation de l'enregistrement de paie. En identifiant les schémas de retard dans ces importations, ProcessMind vous aide à synchroniser les flux de données externes avec votre calendrier Ceridian Dayforce pour éviter les temps morts au début du cycle de paie et garantir que toutes les composantes de la rémunération sont saisies avec précision.

Même après l'exécution des paiements, le processus de paie n'est pas terminé tant que les déclarations fiscales ne sont pas finalisées. Les complexités des rapports multi-juridictionnels peuvent entraîner des retards dans cette dernière étape, créant des risques de conformité et des intérêts ou pénalités potentiels si les déclarations ne sont pas soumises dans les délais légaux. Cela se produit souvent parce que les données nécessaires ne sont pas synthétisées assez rapidement après le cycle de paie.

ProcessMind suit la durée entre l'exécution du paiement et la finalisation de la déclaration fiscale dans toutes les juridictions. Cela vous permet d'identifier les régions spécifiques où le processus de déclaration prend du retard, permettant une meilleure planification des ressources ou des ajustements de processus au sein de Ceridian Dayforce pour assurer une conformité totale et éviter des pénalités réglementaires coûteuses pour les soumissions tardives.

Si une part importante de la paie implique des virements bancaires manuels ou des paiements hors cycle, l'efficacité de l'ensemble de l'opération diminue. L'exécution manuelle est non seulement plus lente, mais elle manque également des contrôles rigoureux des transferts automatisés générés par le système, augmentant le risque de fraude ou de doubles paiements accidentels. Cela se produit généralement lorsque les processus standard ne parviennent pas à répondre aux besoins uniques des employés.

Notre plateforme met en évidence le nombre d'enregistrements de paie qui s'écartent du chemin de paiement automatisé standard. En identifiant les raisons de ces interventions manuelles, ProcessMind vous aide à transférer une plus grande partie de votre volume vers les flux automatisés au sein de Ceridian Dayforce, réduisant ainsi les risques et les frais généraux opérationnels tout en maintenant un environnement de paiement plus sécurisé.

Lorsque les bulletins de paie ne sont pas publiés immédiatement après l'exécution du paiement, la satisfaction des employés en pâtit car ils ne peuvent pas vérifier leurs revenus ou leurs déductions. Cela entraîne souvent une hausse des demandes au service d'assistance RH, alourdissant davantage la charge de l'équipe de paie avec des questions administratives qui auraient pu être évitées par une publication opportune. Les employés attendent un accès numérique instantané à leurs dossiers de rémunération.

ProcessMind mesure le décalage entre l'exécution du paiement et la publication du bulletin de paie. En visualisant cet écart, vous pouvez optimiser les dernières étapes de votre workflow de paie dans Ceridian Dayforce pour assurer que les employés ont un accès instantané à leurs informations de paie, réduisant ainsi le volume des demandes de support entrantes et améliorant l'expérience employé globale.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Des approbations opportunes garantissent que le moteur de paie continu de Ceridian Dayforce dispose des dernières données pour un calcul en temps réel. Réduire le temps de latence dans la phase d'approbation prévient les précipitations de dernière minute et réduit considérablement le risque de manquer les fenêtres de paiement bancaire critiques, ce qui aide à maintenir la confiance des employés et la stabilité financière.

ProcessMind identifie les managers ou les services spécifiques causant des retards systémiques dans le flux d'approbation. En visualisant le parcours d'un dossier de paie, vous pouvez définir des alertes pour les goulots d'étranglement et mettre en œuvre des changements de processus pour réduire le temps de cycle d'approbation total de 30 %.

Minimiser les interventions manuelles conduit à une meilleure intégrité des données et à des coûts administratifs réduits pour l'équipe RH. Des taux de correction élevés indiquent souvent des problèmes sous-jacents liés à la collecte des données ou à la configuration du système qui, s'ils ne sont pas traités, entraînent des inexactitudes récurrentes de la paie et l'insatisfaction des employés.

En analysant le flux de bout en bout des dossiers de paie, ProcessMind identifie précisément où les corrections manuelles se produisent le plus fréquemment. Vous pouvez ainsi identifier les causes profondes de ces surcharges manuelles et mettre en œuvre des validations automatisées ou de meilleures formations pour réduire significativement les taux de correction.

Diminuer la fréquence des exceptions d'audit assure une conformité constante et allège la charge de travail manuelle des spécialistes de la paie durant la phase de révision. Cela conduit à un reporting financier plus fiable et à moins d'ajustements tardifs, permettant à l'organisation d'opérer avec une plus grande confiance pendant les périodes de pointe.

ProcessMind surveille les indicateurs d'exceptions d'audit au sein de Ceridian Dayforce pour identifier des modèles clairs. Comprendre quels types d'employés ou groupes de paie déclenchent le plus d'indicateurs permet de mettre en place des formations ciblées sur les processus ou des mises à jour système, réduisant ainsi les exceptions de 25 % ou plus.

Éliminer le besoin de revenir de la phase d'aperçu à la phase de correction permet d'économiser un temps considérable à l'équipe de paie chaque semaine. Un aperçu propre dès le premier passage est un indicateur fort d'un processus en amont sain et efficace où les données sont saisies correctement dès le départ.

Notre plateforme cartographie la transition entre l'initialisation et l'aperçu de la paie pour trouver les boucles de retravail cachées qui retardent la finalisation. En s'attaquant à la source de ces répétitions, vous pouvez réduire de moitié le temps passé dans la phase d'aperçu et de correction, libérant ainsi du personnel pour des tâches plus stratégiques.

Le respect des délais de virement bancaire est crucial pour maintenir la conformité réglementaire et garantir que les employés sont payés à temps. Une planification constante évite des frais de retard coûteux et assure que les fonds sont disponibles pour les salariés exactement quand prévu, quelle que soit la complexité du cycle.

ProcessMind suit la durée entre l'approbation de la paie et la génération du fichier de virement bancaire. Il met en évidence toute étape spécifique qui compromet la date limite de décaissement final, vous permettant d'optimiser les dernières étapes du cycle et d'atteindre un respect des délais de 100 %.

Les grandes variations dans la manière dont les différents départements gèrent les données de paie créent une imprévisibilité pour le service central de la paie. La standardisation de ces délais garantit que toutes les informations sont reçues de manière uniforme, ce qui simplifie le processus de consolidation et de calcul à l'échelle de l'organisation.

En utilisant le process mining, vous pouvez comparer l'efficacité des différents départements au sein de l'environnement Ceridian Dayforce. Cette analyse comparative révèle les meilleures pratiques des unités performantes qui peuvent être appliquées aux départements moins rapides pour créer un cycle de paie plus prévisible et uniforme.

L'intégration rapide des composantes de paie variables, telles que les primes et les incitations, prévient les retards dans le calcul final de la paie brute. Cela garantit que les employés sont rémunérés avec précision pour leur performance sans nécessiter d'extensions de cycle ou de paiements manuels hors cycle.

ProcessMind identifie le décalage spécifique entre la disponibilité des données et l'achèvement de l'importation. La rationalisation de cette intégration aide à maintenir les avantages de conformité en temps réel du moteur de paie continu, garantissant que toute la rémunération variable est reflétée immédiatement dans la prévisualisation du résultat final de la paie.

Une déclaration fiscale efficace réduit le risque de pénalités et garantit que l'entreprise reste en règle auprès des diverses juridictions locales et nationales. L'amélioration de cette dernière étape complète le parcours de la paie avec une grande confiance et garantit que toutes les obligations sont réglées avec précision et promptitude.

En visualisant les étapes de l'exécution du paiement à la finalisation de la déclaration, ProcessMind révèle les retards dans la documentation ou le reporting. Cette visibilité aide à s'assurer que toutes les exigences fiscales sont respectées bien avant les délais légaux, même face à des exigences multi-juridictionnelles complexes.

Remplacer les étapes de paiement manuelles par des déclencheurs automatisés réduit le potentiel d'erreur humaine et accélère le décaissement final des fonds. Cela conduit à une opération de paie plus robuste et évolutive, capable de gérer la croissance sans augmentation proportionnelle des effectifs.

Notre analyse identifie précisément où les transferts manuels se produisent dans le processus de paiement au sein de Ceridian Dayforce. Vous pouvez utiliser ces insights pour configurer des intégrations plus directes ou des workflows automatisés, réduisant ainsi les coûts de main-d'œuvre manuelle et accélérant la phase d'exécution finale du paiement.

Offrir aux employés un accès immédiat à leurs bulletins de paie numériques améliore l'expérience employé globale et la transparence. Cela réduit également le volume des demandes manuelles au service RH concernant les détails de paie, car les employés peuvent vérifier leur rémunération à la demande.

ProcessMind surveille l'écart de temps entre l'exécution du virement bancaire et la publication des bulletins de paie sur le portail employé. L'identification des causes techniques ou process de ce délai permet une diffusion plus rapide des informations aux salariés, aboutissant souvent à une disponibilité le jour même.

Réduire le coût administratif de traitement de chaque dossier de paie individuel impacte directement le résultat net de l'organisation. Les gains d'efficacité au niveau de chaque dossier se répercutent sur l'ensemble du personnel, rendant la fonction RH plus agile et plus performante.

ProcessMind calcule l'effort total consacré à chaque dossier de paie en suivant le nombre de points de contact et la durée totale de traitement. L'optimisation de ces parcours par l'élimination des étapes inutiles peut réduire les coûts globaux de traitement de la paie de 20 % ou plus par an.

Des taux de précision élevés dès le premier calcul réduisent le besoin de paiements rétroactifs coûteux ou de récupérations dans les cycles futurs. Cette fiabilité renforce la confiance à long terme avec la main-d'œuvre et simplifie le processus de rapprochement financier pour le service comptable.

ProcessMind suit le parcours des enregistrements qui ne nécessitent aucune modification par rapport à ceux qui nécessitent des ajustements après le calcul initial. En isolant les facteurs qui mènent à la précision dès la première fois, vous pouvez reproduire ces conditions pour tous les groupes de paie afin d'atteindre une précision globale plus élevée.

Améliorer les cycles de paie dans Ceridian Dayforce

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Que faire

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Pourquoi c'est important

Démarrer avec la bonne structure assure que toutes les étapes de calcul et de conformité sont cartographiées avec précision pour l'analyse.

Résultat attendu

Un modèle de données prêt à l'emploi spécifiquement pour la paie.

VOS INSIGHTS SUR LA PAIE

Obtenez une visibilité complète sur votre workflow Dayforce

ProcessMind cartographie chaque étape de votre décaissement de paie pour révéler les inefficacités cachées et les points de contact manuels. Vous obtiendrez une vue claire de la manière dont les ajustements et les approbations impactent votre temps de traitement.
  • Visualiser les séquences réelles des étapes de paie
  • Identifier précisément les goulots d'étranglement des ajustements manuels
  • Comparer les temps de cycle entre les départements
  • Suivre les métriques de conformité et de précision
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RÉSULTATS TYPIQUES

Optimisation des cycles de paie dans Ceridian Dayforce

En visualisant chaque transition d'enregistrement de paie, les organisations identifient les boucles de retravail et les interventions manuelles qui retardent le traitement. Ces résultats représentent le passage stratégique d'un dépannage réactif à une gestion proactive des processus basée sur des données.

0 %
Cycles d'approbation plus rapides

Réduction des retards de feuille de temps

Le Process Mining identifie les goulots d'étranglement départementaux, permettant aux équipes de rationaliser les workflows d'approbation et de démarrer les calculs plus tôt.
+ 0 %
Précision supérieure au premier passage

Augmentation des enregistrements sans erreur

En éliminant les corrections manuelles de données et les exceptions d'audit, les organisations atteignent un taux plus élevé de paiements corrects dès la première tentative.
0 %
Réduction du retravail de la paie

Diminution des cycles de boucles d'aperçu

Identifier les causes profondes du retravail lors des aperçus de paie aide à éliminer les recalculs répétitifs de la paie brute et les ajustements manuels.
0 %
Virements bancaires ponctuels

Amélioration du respect des SLA

Une surveillance améliorée de la génération des fichiers de virement bancaire garantit que les employés sont payés exactement comme promis, renforçant ainsi la confiance de la main-d'œuvre.
0 %
Coûts de Traitement Inférieurs

Économies par dossier de paie

L'automatisation de l'exécution manuelle des paiements et la réduction du besoin de chèques hors cycle diminuent directement les frais administratifs de chaque cycle de paie.

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

Données recommandées

Commencez votre analyse avec ces attributs et activités clés avant d'ajouter plus de complexité.
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Attributs

Points de données clés à capturer pour l'analyse

Identifiant unique pour le cas de paie, combinant l'employé et la période de paie.

Pourquoi c'est important

Il identifie l'objet central de l'analyse du process mining, permettant de regrouper tous les événements en un seul chemin d'exécution de bout en bout.

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

Pourquoi c'est important

Il définit les étapes du processus et est essentiel pour reconstruire le flux de processus et analyser les variantes.

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

Pourquoi c'est important

Il fournit la dimension temporelle requise pour le process mining, permettant l'analyse des performances et la détection des goulots d'étranglement.

Le regroupement des employés pour le traitement de la paie.

Pourquoi c'est important

C'est la segmentation principale pour l'analyse comparative des performances de la paie et l'identification des problèmes spécifiques au niveau du groupe.

L'unité organisationnelle à laquelle l'employé appartient.

Pourquoi c'est important

Il permet l'analyse comparative organisationnelle et l'analyse des causes profondes des retards d'approbation.

L'utilisateur qui a effectué l'activité spécifique.

Pourquoi c'est important

Il prend en charge l'analyse des ressources et le suivi de la responsabilité au sein du processus.

La paie brute calculée pour le dossier.

Pourquoi c'est important

Il fournit un contexte financier au processus et permet l'analyse du traitement des enregistrements de grande valeur par rapport à ceux de faible valeur.

L'horodatage d'achèvement requis pour la génération du fichier bancaire.

Pourquoi c'est important

C'est la référence pour le calcul des performances à temps et du risque de conformité.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Marque la création de l'instance d'exécution de paie spécifique pour un employé. Dans Dayforce, cela se produit lorsque le groupe de paie est ouvert pour le cycle et que les employés sont rattachés à cette exécution.

Pourquoi c'est important

Établit le début du cas de paie et la base de référence pour mesurer le temps de cycle total.

L'événement où un employé ou un manager soumet les données de temps et de présence à traiter. Cela fait le lien entre le module WFM et le module Paie.

Pourquoi c'est important

Critique pour le tableau de bord 'Durée du cycle de paie de bout en bout' afin de mesurer les retards à partir de l'origine des données.

Le manager ou le superviseur approuve les données de temps soumises. Les retards ici impactent directement le tableau de bord 'Performance d'approbation des feuilles de temps'.

Pourquoi c'est important

Identifie les goulots d'étranglement dans la chaîne d'approbation qui bloquent l'initialisation du calcul de la paie.

Le moteur de calcul système calcule le montant de la paie brute basé sur les heures, les taux et les données importées. C'est la première étape du tableau de bord 'Vitesse de flux du moteur de calcul'.

Pourquoi c'est important

Mesure la latence du moteur de calcul après la finalisation des entrées.

L'autorisation finale du dossier de paie, souvent appelée 'Validation' ou 'Verrouillage' de l'exécution de paie. Marque la fin de la phase de calcul/révision.

Pourquoi c'est important

Le jalon définitif séparant le traitement du décaissement.

La génération des fichiers bancaires NACHA, SEPA ou autres. Utilisé pour calculer le 'Taux de virement bancaire ponctuel' par rapport à la date limite SLA.

Pourquoi c'est important

Étape critique de conformité garantissant que les fonds sont transférés à temps pour le paiement.

La date effective du paiement à l'employé. C'est la conclusion financière du processus pour l'employé.

Pourquoi c'est important

Jalon clé pour la 'Durée du cycle de paie de bout en bout' et la satisfaction des employés.

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining offre une vue transparente et basée sur les données de l'intégralité de votre cycle de paie en reconstituant le parcours de chaque dossier de paie. Il vous aide à identifier précisément où les goulots d'étranglement surviennent, tels que les retards d'approbation des feuilles de temps ou les boucles de retravail pendant la phase de prévisualisation, que les rapports standards négligent souvent.

Vous pouvez extraire les journaux d'événements en vous connectant à l'API Ceridian Dayforce ou en utilisant les fonctionnalités d'exportation de données de la plateforme pour capturer les changements de statut et les horodatages. L'objectif est de collecter les tables d'historique qui documentent chaque changement d'état qu'un dossier de paie subit, de sa création à l'exécution finale du paiement.

Pour construire un modèle de processus, vous avez besoin d'un ID de cas, qui est généralement le dossier de paie, ainsi que d'un nom d'activité et d'un horodatage pour chaque étape. Des attributs supplémentaires comme le service, l'emplacement ou le type de paiement sont également utiles pour filtrer et comparer la performance de traitement entre différentes unités commerciales.

En cartographiant chaque instance où un enregistrement est modifié après la saisie initiale, le process mining identifie les causes profondes du retravail. Cela vous permet de voir si les corrections proviennent de départements spécifiques ou de certains types d'importations de données de primes, permettant une formation ou une automatisation ciblée.

Oui, le Process Mining vous permet de mettre en place des contrôles de conformité et des moniteurs de performance pour suivre les temps de cycle par rapport à vos délais critiques. En identifiant les étapes qui entraînent constamment des retards, vous pouvez optimiser ces transferts spécifiques pour garantir une adhésion constante aux exigences financières externes.

Une implémentation standard prend généralement entre quatre et huit semaines, de l'extraction initiale des données à la première série d'aperçus exploitables. Ce délai comprend le nettoyage des données, la validation du modèle et la configuration de tableaux de bord adaptés à vos KPI de paie spécifiques.

Le Process Mining excelle à visualiser les écarts de temps entre la soumission des feuilles de temps et l'approbation finale. Vous pouvez facilement repérer les managers ou les services spécifiques où les approbations stagnent fréquemment, ce qui vous permet de rationaliser les workflows et de réduire la pression sur l'équipe de paie pendant la fenêtre de traitement finale.

La confidentialité des données est gérée par des techniques d'anonymisation et de pseudonymisation appliquées avant l'analyse des données. Les identifiants personnels sont remplacés par des clés uniques, garantissant que l'accent reste mis sur le flux et l'efficacité du processus plutôt que sur le comportement individuel des employés.

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