Améliorez votre traitement de la paie

Un guide en 6 étapes pour l'optimisation de la paie Workday
Améliorez votre traitement de la paie

Optimiser le traitement de la paie dans Workday Payroll pour une meilleure précision

Notre plateforme identifie les goulots d'étranglement cachés qui entraînent des retouches manuelles et des retards de paiement. En analysant vos workflows, vous pouvez voir où les processus stagnent ou dévient des procédures standards. Cette visibilité aide votre équipe à corriger les erreurs et à améliorer l'efficacité globale.

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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L'impératif d'optimiser le traitement de la paie

Le traitement de la paie est le cœur de toute organisation, et pourtant il reste l'une des fonctions les plus intenses sur le plan opérationnel et les plus risquées. Dans l'environnement Workday Paie, la complexité augmente à mesure que vous ajoutez différents groupes de paie, diverses juridictions fiscales et différents types d'emploi. Des opérations de paie inefficaces n'entraînent pas seulement des frais administratifs, elles ont un impact direct sur la confiance des employés et la conformité de l'entreprise. Lorsque des erreurs se produisent, le coût de la correction est souvent bien plus élevé que le coût de la transaction originale en raison de l'intervention manuelle requise pour annuler et réémettre les paiements. L'optimisation de ce processus consiste à passer d'un état réactif, où vous corrigez les erreurs au fur et à mesure qu'elles sont signalées, à un état proactif où le flux système est conçu pour une précision et une efficacité dès la première fois.

Comment le Process Mining transforme la visibilité de la paie

Le Process Mining agit comme une couche d'audit continue sur votre environnement Workday. Bien que Workday offre d'excellents rapports sur l'état actuel de la paie, le Process Mining vous permet de voir les mouvements entre ces statuts. Vous pouvez visualiser le chemin réel qu'un enregistrement de paie prend à partir du moment où une feuille de temps est soumise jusqu'à ce que la déclaration fiscale finale soit complétée. Cette visibilité révèle les processus cachés que les rapports standards manquent souvent, tels que les allers-retours fréquents entre les managers et les employés pendant l'approbation du temps ou les corrections manuelles de données qui se produisent juste avant le calcul final. En cartographiant ces empreintes numériques, vous obtenez une vue objective des endroits où le processus s'écarte de la procédure opérationnelle standard et où les goulots d'étranglement ralentissent le temps de cycle. Cette transparence est essentielle pour comprendre le coût réel de chaque cycle de paie et identifier les faiblesses systémiques.

Principaux domaines d'amélioration du cycle de paie

L'un des principaux domaines d'optimisation des processus est la réduction du temps de cycle dans la phase de pré-calcul. De nombreuses organisations sont confrontées à des soumissions tardives de feuilles de temps et à des chaînes d'approbation lentes qui réduisent la fenêtre réelle de traitement de la paie à quelques jours seulement. Le Process Mining identifie quels départements ou managers sont constamment à l'origine de ces goulots d'étranglement, ce qui permet des formations ciblées ou une refonte des processus. Un autre domaine critique est la gestion des exceptions d'audit. Si votre système Workday signale fréquemment des enregistrements pour examen manuel, le Process Mining peut vous aider à déterminer si ces signaux sont dus à des problèmes de données systémiques ou à des cas particuliers. Réduire ces points de contact où un humain doit intervenir est essentiel pour faire évoluer les opérations de paie sans augmenter les effectifs. De plus, trouver la cause profonde des importations ou des ajustements fréquents de données d'incitation peut prévenir les erreurs de calcul avant qu'elles ne se produisent, garantissant que le calcul du brut au net est correct dès le premier passage.

Réaliser des résultats mesurables et des gains d'efficacité

Lorsque vous appliquez le Process Mining à vos données de paie Workday, les avantages se manifestent dans plusieurs domaines principaux, notamment la rapidité, la précision et la conformité. En rationalisant le chemin de la collecte des données au décaissement, vous pouvez réduire considérablement le temps de cycle global, donnant à votre équipe plus de marge de manœuvre pour des examens de conformité complexes et réduisant le stress des délais serrés. La précision s'améliore à mesure que vous éliminez les causes profondes des ajustements manuels, ce qui réduit le nombre de chèques hors cycle et les frais bancaires. Du point de vue de la conformité, disposer d'une carte claire de chaque action effectuée sur un enregistrement de paie fournit une piste d'audit incontestable. Cela garantit que chaque déduction, calcul d'impôt et paiement respecte les exigences légales spécifiques des juridictions dans lesquelles vous opérez. En fin de compte, ces améliorations conduisent à une plus grande satisfaction des employés en raison de la cohérence et de la fiabilité de leur rémunération.

Démarrer l'optimisation de la paie

L'amélioration de votre processus de paie n'est pas un projet ponctuel mais un voyage de raffinement continu. Commencez par utiliser vos données Workday pour visualiser l'état actuel de vos cycles de paie dans différents pays ou groupes de paie. Comparez les groupes les plus performants à ceux qui connaissent fréquemment des retards ou des taux d'erreur élevés. En vous concentrant d'abord sur les goulots d'étranglement les plus importants, vous pouvez démontrer des gains d'efficacité rapides qui créeront un élan pour des améliorations de processus plus larges. Que vous visiez à réduire le travail manuel ou simplement à garantir que chaque employé est payé avec précision et à temps, le Process Mining vous fournit la feuille de route dont vous avez besoin pour transformer vos opérations de paie en un atout stratégique. En suivant le guide ci-dessous et en utilisant les modèles fournis, vous pouvez commencer dès aujourd'hui à identifier les opportunités d'optimisation dans votre workflow de paie.

Traitement de la paie gestion de la rémunération conformité fiscale audit de paie décaissements aux employés Opérations RH rapports financiers

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Lorsque les managers ne respectent pas les délais d'approbation des feuilles de temps, l'ensemble du cycle de paie ralentit. Cela crée une course contre la montre pendant la phase de calcul, augmentant la probabilité d'erreurs et forçant les spécialistes de la paie à faire des heures supplémentaires pour respecter les échéances bancaires strictes, tout en compromettant la qualité des données.

ProcessMind visualise le flux de chaque Enregistrement de Paie pour identifier les départements ou managers qui retardent constamment le processus. En détectant ces goulots d'étranglement dans Workday Payroll, vous pouvez mettre en œuvre des rappels ciblés et rationaliser la chaîne d'approbation pour garantir des décaissements en temps voulu dans toute l'organisation.

Entrer dans la phase de prévisualisation de la paie pour ne trouver que des erreurs nécessite une intervention manuelle immédiate et un nouveau calcul. Ces corrections fréquentes consomment un temps administratif précieux et suggèrent des problèmes sous-jacents d'intégrité des données ou de précision de la saisie initiale qui pourraient être automatisés ou standardisés.

En utilisant le Process Mining, nous suivons chaque instance d'une activité 'Correction de données effectuée' après les calculs initiaux. Cela vous permet de voir quels groupes de paie nécessitent le plus de travail manuel au sein de la paie Workday, vous aidant à corriger la cause profonde des inexactitudes de données à la source plutôt que de les corriger pendant la période de pointe finale.

L'exécution répétée de l'aperçu du résultat de paie pour un même cycle est un signe d'inefficacité du processus. Chaque itération prend un temps de traitement considérable et retarde la finalisation de la période de paie, souvent en raison d'un manque de confiance dans les données initiales ou d'ajustements mineurs récurrents.

ProcessMind identifie la fréquence des cycles d'aperçu pour différents groupes de paie (Pay Groups). En découvrant pourquoi certains enregistrements nécessitent trois ou quatre aperçus dans Workday Payroll, vous pouvez standardiser les étapes de validation des données et réduire considérablement le temps passé dans la phase de calcul, accélérant ainsi le cycle global.

Lorsqu'un grand pourcentage d'enregistrements est signalé pour des exceptions d'audit, l'équipe de paie est submergée par les révisions manuelles. Cela crée un arriéré qui met en péril la date limite finale des virements bancaires et augmente le coût opérationnel par exécution de paie en raison d'un examen excessif d'éléments à faible risque.

Notre analyse cartographie le chemin de chaque activité 'Exception d'audit signalée' au sein de Workday Payroll. Vous pouvez voir quelles règles de paie spécifiques déclenchent le plus de signalements, ce qui vous permet d'affiner votre configuration et de concentrer vos efforts d'audit sur les cas à haut risque plutôt que sur les tâches de routine qui n'affectent pas la précision finale.

Les délais de traitement de la paie varient souvent considérablement entre les différentes juridictions fiscales et pays. Ces incohérences rendent la gestion des opérations mondiales difficile et entraînent des expériences inégales pour les employés selon leur localisation, certaines équipes terminant des jours plus tôt que d'autres.

ProcessMind compare la performance des processus à travers différentes juridictions fiscales et types d'employés. En identifiant pourquoi certaines régions prennent systématiquement plus de temps dans Workday Payroll, vous pouvez harmoniser les workflows et appliquer les meilleures pratiques de vos sites les plus efficaces pour améliorer la performance à l'échelle mondiale.

Les erreurs ou les retards dans l'application des déductions d'avantages sociaux entraînent souvent un salaire net incorrect et des employés frustrés. Ces problèmes proviennent fréquemment d'une mauvaise synchronisation entre les données HCM et le module de paie, nécessitant des corrections de dernière minute qui perturbent le flux de tout le service de paie.

Nous suivons le parcours des enregistrements de paie, de l'application des avantages sociaux au calcul final. ProcessMind met en évidence les points où ces étapes échouent dans la paie Workday, vous permettant de garantir que les déductions sont appliquées avec précision et automatiquement à chaque fois, sans nécessiter de remplacements manuels.

L'importation de données d'incitations et de primes provenant de systèmes externes entraîne souvent des erreurs de formatage qui bloquent l'exécution de la paie. Les spécialistes doivent alors nettoyer manuellement les données, ce qui est une source majeure de friction de processus et d'erreurs potentielles pouvant entraîner des trop-payés ou des sous-payés.

ProcessMind capture chaque instance d'importation de données d'incitations et les corrections ultérieures. En analysant ces modèles dans la paie Workday, vous pouvez identifier les systèmes ou les formats de données spécifiques qui posent le plus de problèmes et automatiser le processus de validation pour garantir des entrées de données plus propres.

Le fait de manquer la date limite de traitement SLA pour la génération du fichier de virement bancaire peut entraîner des paiements tardifs aux employés et des sanctions légales potentielles. Cela se produit généralement lorsque les retards en amont s'accumulent et ne laissent aucune marge pour les étapes d'exécution finales requises pour déplacer les fonds.

En surveillant l'ensemble du flux de bout en bout, ProcessMind identifie les moments exacts où le calendrier commence à déraper. Cette visibilité sur la paie Workday vous permet d'intervenir plus tôt dans le cycle, garantissant que le fichier de paiement final est toujours généré et transmis à temps pour respecter les obligations financières.

Des variations inattendues pendant la phase de calcul du brut au net nécessitent souvent des investigations approfondies qui bloquent l'ensemble du processus. Cette incertitude augmente la charge administrative et ralentit la publication des fiches de paie, générant de l'anxiété pour l'équipe de paie comme pour les employés.

Notre plateforme analyse le temps passé entre le calcul de la rémunération brute et l'application des impôts. En identifiant précisément les juridictions fiscales ou les groupes de paie qui causent le plus de retards dans Workday Payroll, vous pouvez rationaliser le moteur de calcul et améliorer le débit de vos exécutions de paie.

Le processus de paie ne se termine pas avec le paiement ; les tâches post-paiement, comme la déclaration fiscale, s'étendent souvent sur plusieurs jours. Ce retard de clôture crée un manque de visibilité sur les coûts de main-d'œuvre totaux et complique le reporting financier de la période, entraînant des frictions avec le service comptable.

ProcessMind suit les phases post-paiement de l'Enregistrement de Paie, y compris la déclaration fiscale et la réconciliation. En identifiant les goulots d'étranglement dans ces étapes finales au sein de Workday Payroll, vous pouvez assurer une clôture plus propre et une transition plus rapide vers le prochain cycle de paie tout en maintenant une conformité totale.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

L'approbation rapide des données de temps est essentielle pour respecter le calendrier de paie. Lorsque les managers retardent les approbations, l'équipe de paie est contrainte de travailler sous pression, ce qui augmente le risque d'erreurs et de retards de paiement. Accélérer ce processus assure une transition plus fluide du suivi du temps au calcul.

ProcessMind visualise le chemin exact de chaque feuille de temps dans Workday Payroll, en identifiant les départements ou managers spécifiques qui causent des retards. En détectant ces points de friction, vous pouvez mettre en œuvre des rappels automatisés ou des chemins d'escalade pour réduire le délai d'approbation de 30 % ou plus.

Les ajustements manuels après le début du cycle de paie sont coûteux et sujets aux erreurs. Ces corrections proviennent souvent d'une mauvaise qualité des données à la source ou de malentendus sur les politiques locales. L'élimination de ces touches manuelles augmente la fiabilité de l'ensemble du processus de paiement et réduit l'épuisement professionnel du personnel.

L'utilisation du Process Mining sur vos données de paie Workday vous permet de retracer les causes profondes du retravail. Vous pouvez voir où et pourquoi les corrections de données sont effectuées, vous permettant de corriger les problèmes de données sous-jacents et de réduire l'intervention manuelle jusqu'à 40%.

Exécuter des aperçus de paie à plusieurs reprises pour détecter les erreurs consomme un temps et des ressources système considérables. Un nombre élevé d'itérations suggère que les données initiales sont souvent inexactes. La réduction de ces cycles permet à l'équipe de paie de se concentrer sur des tâches stratégiques plutôt que sur des recalculs constants.

ProcessMind suit le nombre d'itérations d'aperçu par groupe de paie. En analysant les écarts entre chaque exécution, vous pouvez identifier les catégories de données spécifiques qui déclenchent des recalculs. Cette visibilité vous aide à atteindre un taux de calcul juste du premier coup de 95 % ou plus.

Les alertes d'audit à la fin du cycle de paie créent des goulots d'étranglement stressants et retardent l'approbation finale. Minimiser ces exceptions nécessite une approche proactive de la validation des données tout au long du cycle. Cela conduit à une conformité accrue et à des périodes de signature plus rapides.

Notre plateforme d'analyse détecte les modèles d'alertes d'audit au sein de la paie Workday. En comprenant quels types d'employés ou quelles juridictions déclenchent le plus d'exceptions, vous pouvez mettre en œuvre des contrôles en amont pour prévenir ces alertes avant la phase d'audit final, réduisant ainsi considérablement le temps de finalisation.

Les variations de vitesse de traitement de la paie entre différents pays entraînent souvent des reporting incohérents et des échéances mondiales non respectées. La standardisation de ces délais garantit que toutes les régions suivent les mêmes normes de haute efficacité, quelle que soit la complexité locale.

ProcessMind fournit une comparaison côte à côte des cycles de paie à travers différentes juridictions géographiques dans Workday Payroll. Vous pouvez identifier les régions les plus performantes et appliquer leurs workflows efficaces aux zones en retard, harmonisant les opérations mondiales et réduisant la variance des cycles.

Les retards dans l'application des déductions d'avantages sociaux peuvent entraîner un salaire net inexact et des problèmes de rapprochement ultérieurs. S'assurer que ces déductions sont traitées en synchronisation avec les calculs de salaire brut est vital pour la confiance des employés et la précision financière dans toute l'organisation.

En cartographiant la relation entre les mises à jour HCM et les exécutions de paie, ProcessMind identifie où les données d'avantages sociaux sont en retard. Cette information vous permet d'aligner les calendriers de transfert de données, garantissant que 100% des ajustements d'avantages sociaux sont capturés dans la bonne période de paie.

Les importations de données de commissions et de primes sont des sources fréquentes d'erreurs qui nécessitent une vérification manuelle. L'automatisation de la validation de ces données avant qu'elles n'entrent dans le cycle de paie prévient les corrections en aval et accélère le processus global pour les groupes de paie complexes.

Le Process Mining révèle la fréquence et l'impact des importations d'incitations échouées dans la paie Workday. Avec ces données, vous pouvez concevoir de meilleures règles de validation et automatiser le processus de nettoyage, ce qui peut potentiellement économiser des dizaines d'heures d'audit manuel chaque mois.

Exécuter les virements bancaires à temps est la mesure ultime du succès de la paie. Manquer ces délais entraîne l'insatisfaction des employés et des sanctions légales potentielles. Un processus fiable garantit que le fichier de paiement est généré et transmis sans faute à chaque cycle.

Notre plateforme surveille le délai entre l'approbation de la paie et la génération du fichier. En mettant en évidence les cas où cette fenêtre est trop étroite, vous pouvez ajuster vos délais internes pour garantir un taux de réussite de 100% pour les transmissions bancaires à temps.

Les calculs fiscaux sont souvent la partie la plus complexe du cycle de paie, surtout lorsqu'il s'agit de multiples juridictions. La rationalisation de ces étapes réduit le risque de non-conformité et accélère le chemin vers le décaissement final pour la main-d'œuvre.

ProcessMind identifie les étapes spécifiques du processus de calcul fiscal qui prennent le plus de temps ou échouent le plus souvent. En découvrant ces goulots d'étranglement dans Workday Payroll, vous pouvez optimiser les paramètres de configuration et réduire le temps de traitement lié aux impôts de 20 %.

Le processus de paie ne se termine pas avec le paiement ; la déclaration fiscale et le reporting doivent être complétés avec précision et rapidité. Accélérer ces tâches post-cycle garantit que l'organisation reste conforme aux réglementations gouvernementales et évite les frais de retard.

En analysant le temps écoulé entre l'exécution du paiement et la finalisation de la déclaration, ProcessMind vous aide à identifier les retards inutiles dans le reporting. Cela permet une transition plus rapide vers les activités post-paie, assurant que tous les délais réglementaires sont respectés sans difficulté.

Le coût administratif du traitement de chaque enregistrement de paie peut être élevé lorsque des tâches manuelles et des reprises sont impliquées. La réduction de ce coût a un impact direct sur le résultat net et permet au service RH d'opérer plus efficacement avec les ressources actuelles.

ProcessMind calcule l'effort et le temps consacrés à chaque enregistrement de paie en suivant les activités manuelles. En ciblant les enregistrements à forte intervention manuelle pour l'automatisation et la refonte des processus, vous pouvez réduire considérablement les dépenses opérationnelles de votre fonction Workday Payroll.

Une équipe de paie productive peut gérer des volumes de données plus importants sans augmenter les effectifs. L'amélioration de la productivité implique la suppression des tâches manuelles répétitives et l'offre d'une meilleure visibilité sur le statut du cycle de paie à tout moment.

Nos outils d'analyse identifient les activités à faible valeur ajoutée sur lesquelles les spécialistes passent le plus de temps. En réaffectant les ressources et en rationalisant le workflow de paie Workday, vous pouvez augmenter le nombre d'enregistrements gérés par spécialiste tout en maintenant une grande précision.

Parcours en 6 étapes pour optimiser le traitement de la paie Workday

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Télécharger le modèle

Que faire

Téléchargez le modèle Excel spécialisé conçu pour la paie Workday afin de garantir que votre mappage de données s'aligne sur les exigences standard du Process Mining.

Pourquoi c'est important

Commencer avec un format structuré prévient les problèmes de qualité des données et assure que toutes les étapes clés de la paie sont capturées pour analyse.

Résultat attendu

Un modèle de données prêt à l'emploi, adapté aux attributs de la paie Workday.

VOS INSIGHTS SUR LA PAIE

Débloquez une transparence totale dans les cycles de paie Workday

ProcessMind offre une vue claire de votre flux de paie réel, en mettant en évidence les tâches manuelles et les retards qui perturbent votre calendrier. Vous verrez chaque variation dans votre cycle de décaissement pour garantir une précision totale.
  • Visualisez votre workflow de paie de bout en bout
  • Repérer les corrections manuelles dans Workday Payroll
  • Identifier les goulots d'étranglement qui causent des retards de paiement
  • Comparer les temps de cycle entre différentes régions
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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RÉSULTATS PROUVÉS

Transformer l'efficacité de la paie avec l'intelligence des processus

En analysant chaque enregistrement de paie au sein de Workday Paie, les organisations identifient les goulots d'étranglement cachés et automatisent les tâches de rapprochement manuel pour rationaliser leurs cycles de paiement. Ces résultats représentent les avantages tangibles obtenus grâce à l'optimisation basée sur les données et à la surveillance continue des processus.

0 %
Workflows d'approbation plus rapides

Réduction du délai d'approbation

L'automatisation du routage des feuilles de temps et l'identification des goulots d'étranglement d'approbation accélèrent le début du cycle de calcul de la paie.

0 %
Diminution des retouches manuelles

Diminution des corrections de données

L'élimination des corrections manuelles de données après les calculs initiaux réduit le coût du travail et l'effort requis pour chaque exécution de paie.

0 %
Réduction des exceptions d'audit

Moins de signalements de conformité

La standardisation des processus mondiaux et l'automatisation de la validation des incitatifs minimisent l'apparition des signalements d'audit et les risques réglementaires.

+ 0 %
Précision au premier passage

Taux de finalisation sans erreur

L'augmentation du pourcentage d'enregistrements finalisés sans aucune correction de données ou réexécution améliore la productivité globale du service de paie.

0 %
Conformité aux SLA de paiement

Virements bancaires effectués à temps

La rationalisation du processus de finalisation garantit que les fichiers bancaires sont transmis dans les délais, maintenant ainsi un niveau élevé de satisfaction des employés.

Les résultats individuels varieront en fonction de la maturité des données, de l'échelle organisationnelle et de la complexité des processus. Ces chiffres illustrent les améliorations de performance typiques observées dans divers environnements de paie.

Données recommandées

Commencez par les activités et les attributs les plus critiques, puis ajoutez-en d'autres au besoin.
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

L'identifiant unique pour l'enregistrement de paie spécifique, combinant l'employé et la période de paie.

Pourquoi c'est important

C'est le CaseId obligatoire qui lie tous les événements disjoints en une trace de processus cohérente.

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

Pourquoi c'est important

Il définit la séquence des événements et est obligatoire pour reconstruire la carte des processus.

La date et l'heure exactes de l'activité.

Pourquoi c'est important

Il est nécessaire pour ordonner les événements chronologiquement et calculer tous les KPI basés sur le temps.

L'utilisateur ou le travailleur qui a effectué l'activité.

Pourquoi c'est important

Permet l'analyse de la productivité des spécialistes et des goulots d'étranglement des ressources.

Le département ou le centre de coûts associé à l'enregistrement de paie.

Pourquoi c'est important

Essentiel pour les tableaux de bord 'Performance d'approbation des feuilles de temps' et 'Exception d'audit'.

Le pays ou la juridiction fiscale pour l'enregistrement de paie.

Pourquoi c'est important

Supporte l'analyse de la 'Variance Régionale des Temps de Cycle' et de la standardisation globale.

L'intervalle de temps spécifique couvert par l'enregistrement de paie.

Pourquoi c'est important

Fondamental pour le regroupement des cas et l'analyse temporelle.

La catégorie de l'exécution de la paie (par ex., Régulière, Hors-cycle, Bonus).

Pourquoi c'est important

Supporte la segmentation des processus standards par rapport aux processus d'exception.

Indicateur indiquant si l'activité a été effectuée par le système.

Pourquoi c'est important

Critique pour l'analyse de l'automatisation et l'estimation des coûts.

Le code motif sélectionné lorsqu'une correction de données est effectuée.

Pourquoi c'est important

Clé pour l'analyse des causes profondes du retravail.

Le regroupement des employés pour le traitement de la paie.

Pourquoi c'est important

Dimension principale pour la segmentation opérationnelle dans Workday.

La durée de l'instance d'activité spécifique.

Pourquoi c'est important

Mesure granulaire pour l'analyse des performances au niveau des étapes.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

La soumission initiale des données de saisie de temps par un employé ou un gestionnaire de temps au sein du module de suivi du temps. Cet événement marque l'entrée des heures brutes dans le flux système avant la révision par le manager.

Pourquoi c'est important

Les retards de soumission déclenchent des goulots d'étranglement en aval dans la fenêtre de calcul de la paie. La surveillance de cela établit la base de référence pour la durée totale du cycle de paie.

L'approbation formelle des saisies de temps par un manager ou un partenaire RH. Ce changement de statut permet aux heures d'être prises en compte par l'interface de paie ou le moteur de calcul.

Pourquoi c'est important

Calcule le temps de latence d'approbation. Le temps non approuvé est une cause principale d'ajustements rétroactifs et de retouches dans les périodes de paie suivantes.

L'initialisation du résultat de paie pour un travailleur au cours d'une période spécifique. Cela se produit souvent lorsque le processus de Calcul de Paie identifie le travailleur comme éligible pour l'exécution.

Pourquoi c'est important

Marque le début officiel du traitement de la paie spécifiquement au sein du moteur de paie. Utile pour distinguer la préparation des données RH du traitement réel de la paie.

L'exécution du moteur de calcul qui détermine les revenus bruts sur la base des heures, des taux et des plans de rémunération. Cette activité peut se répéter plusieurs fois si des données sont corrigées.

Pourquoi c'est important

Un nombre élevé d'itérations ici indique des problèmes de qualité des données. C'est l'étape de traitement principale qui consomme le plus de ressources système et de temps.

Le système détecte une erreur de validation ou une alerte d'audit intelligente sur le résultat de paie. Cela définit le statut du résultat à 'Erreur' ou 'Nécessite une action'.

Pourquoi c'est important

Critique pour mesurer la conformité et la qualité des données. Les exceptions fréquentes augmentent le coût par bulletin de paie et retardent la finalisation.

Une intervention manuelle où un spécialiste de la paie modifie les données d'entrée ou annule les valeurs calculées sur un résultat de paie. Cela indique que le calcul initial était incorrect.

Pourquoi c'est important

Mesure directement le retravail. La réduction de cette activité est un objectif principal pour les initiatives d'automatisation et de qualité des données.

La finalisation du calcul de la paie pour un travailleur. Cela se produit pendant le processus de 'Finalisation du calcul de paie', ce qui verrouille le résultat contre de nouvelles modifications de calcul.

Pourquoi c'est important

L'étape clé marquant la fin de la phase de calcul et le début de la phase de règlement. Essentielle pour mesurer le temps de cycle.

La création du fichier de transmission bancaire (par ex., NACHA, SEPA) contenant les instructions de paie nette. Cela se produit lors de la 'Exécution du règlement'.

Pourquoi c'est important

Mesure la conformité aux SLA pour la soumission des paiements. Les retards ici mettent en péril la date de paiement réelle.

La confirmation que les fonds ont été libérés ou que le chèque a été imprimé. Il s'agit de la réalisation financière finale de l'enregistrement de paie.

Pourquoi c'est important

La fin absolue du processus côté employé. La comparaison de ce moment avec le temps de 'Fichier de virement bancaire généré' révèle les latences de traitement bancaire.

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining analyse les event logs au sein de Workday Payroll pour visualiser le flux réel de chaque enregistrement de paie. Il identifie les goulots d'étranglement cachés dans les cycles d'approbation et localise précisément où les corrections manuelles se produisent le plus fréquemment, permettant aux équipes de cibler des inefficacités spécifiques.

Vous devez exporter les logs de transactions qui incluent l'ID de l'enregistrement de paie, les timestamps d'activité et les actions spécifiques effectuées. Cela implique généralement de se connecter à Workday RaaS, qui signifie Report as a Service, ou d'utiliser une API pour extraire les données du cycle de vie pour chaque cycle de paie.

La confidentialité des données est gérée en anonymisant ou en pseudonymisant les champs sensibles tels que les noms et les numéros d'identification avant le traitement des données. L'analyse se concentre sur les horodatages et les changements de statut de l'enregistrement de paie plutôt que sur les détails individuels de la rémunération, garantissant ainsi la conformité aux réglementations en matière de confidentialité.

La plupart des organisations constatent une réduction significative du nombre d'itérations de prévisualisation de la paie et des workflows d'approbation des feuilles de temps plus rapides. En automatisant la validation des importations de données d'incitations, les équipes peuvent garantir des virements bancaires à temps et réduire le coût administratif par enregistrement de paie.

Une fois la connexion de données initiale à Workday établie, les premières cartographies de processus sont généralement disponibles sous deux à trois semaines. Cette phase initiale vous permet d'identifier immédiatement les inefficacités les plus flagrantes dans vos étapes de calcul et de déclaration fiscale, sans attendre des mois pour une implémentation complète.

Non, le Process Mining s'intègre à votre configuration Workday existante en analysant les logs historiques déjà générés par le système. Vous n'avez pas besoin de modifier vos workflows ni d'ajouter de nouveaux champs de suivi pour obtenir une vue claire et précise de la performance de votre processus de paie actuel.

Oui, l'outil met en évidence précisément où les signalements d'audit sont déclenchés pendant l'étape de finalisation du cycle de paie. En analysant ces modèles, vous pouvez mettre en œuvre des contrôles proactifs qui résolvent les problèmes de conformité avant que le cycle n'atteigne la phase d'audit finale, réduisant ainsi le stress global sur l'équipe de paie.

Le Process Mining vous permet de filtrer et de comparer les temps de cycle entre différentes zones géographiques afin d'identifier les raisons des retards dans certaines régions. Cette visibilité vous aide à standardiser les étapes de traitement tout en tenant compte des exigences locales spécifiques en matière de déductions fiscales et d'avantages sociaux de chaque région.

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