Migliori l’elaborazione delle paghe

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La nostra piattaforma La aiuta a individuare i colli di bottiglia nascosti che rallentano i cicli di elaborazione delle paghe e generano rilavorazioni manuali non necessarie. Analizzando il flusso operativo, può identificare con precisione i punti in cui si verificano ritardi e affrontare i rischi per la conformità prima che abbiano conseguenze sul personale. Questa visibilità consente di rendere il processo di retribuzione più affidabile ed efficiente in tutta l’organizzazione.

Scarichi il nostro template dei dati preconfigurato e affronti le sfide più comuni per raggiungere i Suoi obiettivi di efficienza. Segua il nostro piano di miglioramento in sei fasi e consulti la guida al template dei dati per trasformare le Sue attività.

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L’importanza strategica dell’ottimizzazione delle paghe

Spesso l’elaborazione delle paghe è considerata una normale attività amministrativa che deve semplicemente funzionare, ma la sua efficienza incide direttamente sui risultati economici e sulla fiducia dei dipendenti. In un sistema complesso come UKG Pro, l’elevato volume di dati, che comprende diverse giurisdizioni fiscali e frequenze di pagamento, crea livelli di complessità in cui le inefficienze possono facilmente passare inosservate. In questo contesto, ottimizzare il processo non significa soltanto accelerarlo: significa creare un ambiente affidabile, privo di errori, in cui ogni calcolo è corretto e ogni scadenza viene rispettata senza ricorrere a interventi manuali straordinari. Ottimizzando l’elaborazione delle paghe, si riduce il rischio di sanzioni per mancata conformità e si alleggerisce il carico amministrativo che impedisce ai team delle risorse umane e della finanza di concentrarsi su iniziative più strategiche.

Analizzare il ciclo delle paghe con il Process Mining

Il Process Mining trasforma le tracce digitali lasciate in UKG Pro in una rappresentazione chiara e visiva delle operazioni effettive, collegando i dati grezzi alle informazioni utili per agire. Ogni volta che viene approvato un foglio presenze o avviato un calcolo fiscale, il sistema registra un evento. Seguendo questi record nel sistema, il Process Mining mostra come si svolge davvero il ciclo delle paghe, anziché limitarsi alla versione ideale descritta in un manuale. Questa trasparenza è essenziale per capire come e perché si verificano i ritardi. È possibile individuare con precisione dove un record paghe resta in attesa, ad esempio dell’approvazione di un responsabile o della sincronizzazione dei dati tra il sistema di gestione della forza lavoro e il modulo paghe principale.

Individuare ed eliminare i colli di bottiglia nascosti

Uno dei problemi più comuni nell’elaborazione delle paghe è il ciclo di rilavorazione, che si verifica quando i dati importati in UKG Pro contengono errori rilevati solo durante l’anteprima finale o le verifiche di audit. Il Process Mining consente di risalire all’origine di questi errori. Se, ad esempio, un reparto specifico richiede regolarmente correzioni manuali dei dati dopo il calcolo della retribuzione lorda, è possibile verificare le fasi iniziali di inserimento o approvazione dei dati in quel gruppo. Intervenendo sulle cause profonde, come una formazione insufficiente sull’interfaccia di rilevazione delle presenze o una configurazione errata delle trattenute per i benefit, si riduce la necessità di rettifiche dell’ultimo minuto. Ridurre questi colli di bottiglia accorcia notevolmente il tempo di ciclo complessivo e consente di generare il file per il bonifico bancario con largo anticipo rispetto alla scadenza di ogni periodo.

Migliorare la conformità e la preparazione agli audit

La conformità è alla base di ogni processo di elaborazione delle paghe. Poiché le norme fiscali e le leggi sul lavoro cambiano continuamente, mantenere una configurazione di UKG Pro conforme richiede un impegno significativo. Il Process Mining fornisce una traccia di audit continua e automatizzata per ogni ciclo di paga. È possibile verificare che ogni eccezione di audit segnalata dal sistema sia stata gestita correttamente e che ogni modifica manuale sia stata autorizzata secondo i controlli interni. Questa visibilità è preziosa durante gli audit, perché consente di dimostrare che i processi sono efficienti e rispettano rigorosamente gli standard organizzativi e legali. Anziché esaminare un campione di record, è possibile avere una visione completa della conformità di tutti i dati relativi alle paghe.

Ottenere valore accelerando l’elaborazione

Ottimizzare il processo di elaborazione delle paghe consente al team di dedicare meno tempo alla gestione delle urgenze e più tempo alle analisi di valore. Riducendo gli ostacoli nei flussi di lavoro di UKG Pro, si abbassa il costo per cedolino e aumenta l’affidabilità della rendicontazione finanziaria. L’obiettivo finale del Process Mining applicato alle paghe è un’elaborazione che procede senza intoppi in background e richiede interventi minimi. Ne derivano una maggiore soddisfazione dei dipendenti, grazie a compensi puntuali e corretti, e la sicurezza, per i responsabili, che una delle principali voci di spesa dell’azienda sia gestita con la massima efficienza. Per iniziare, analizzi i dati attuali, individui gli scostamenti più frequenti dal processo standard e intervenga sistematicamente per allinearli agli obiettivi dell’organizzazione.

Elaborazione delle paghe Gestione della forza lavoro Conformità fiscale Specialista paghe Gestione dei compensi Preparazione agli audit Rilevazione delle presenze Elaborazione degli stipendi Gestione delle retribuzioni Compensi dei dipendenti Finanza e risorse umane

Problemi e sfide comuni

Individui le sfide che La riguardano

Le rettifiche manuali si verificano spesso quando i dati iniziali sono errati o incompleti, causando notevoli rilavorazioni per gli specialisti delle paghe. Queste modifiche manuali aumentano il rischio di errori nei calcoli fiscali e, se non vengono documentate correttamente, possono comportare il mancato rispetto delle leggi sul lavoro. Ne deriva un pesante carico amministrativo che rallenta l’intero ciclo.

ProcessMind analizza gli event log di UKG Pro per individuare i punti in cui si verificano più spesso le correzioni manuali. Mappando questi passaggi, le organizzazioni possono risalire alle cause profonde delle imprecisioni nei dati e introdurre controlli automatici per garantire che i record paghe siano corretti fin dall’inizio, riducendo notevolmente la necessità di intervento umano.

I ritardi nell’approvazione dei fogli presenze dei dipendenti si ripercuotono sull’intero ciclo delle paghe, rallentandolo. Se i responsabili non approvano i dati orari nei tempi previsti, i team paghe devono affrettare la fase di calcolo, con il rischio di mancare le scadenze, effettuare pagamenti imprecisi o sostenere costi aggiuntivi per accelerare l’elaborazione e pagare i dipendenti in tempo.

Applicando il Process Mining a UKG Pro, ProcessMind visualizza il tempo che intercorre tra l’invio e l’approvazione nei diversi reparti e team. Questa trasparenza consente ai responsabili di individuare i colli di bottiglia specifici e attribuire chiaramente le responsabilità, così che i dati sulle presenze confluiscano senza intoppi nel sistema paghe e non causino ritardi nelle fasi successive.

Ricorrere a esecuzioni straordinarie per correggere pagamenti mancati o errori nei dati è costoso e assorbe risorse del team paghe. Questi cicli aggiuntivi interrompono i flussi di lavoro standard, aumentano i costi amministrativi e complicano la riconciliazione delle dichiarazioni fiscali tra i diversi gruppi di pagamento, facendo salire il costo per ogni cedolino emesso.

ProcessMind monitora la frequenza e le cause dei pagamenti straordinari in UKG Pro. Individuando gli schemi che portano a queste eccezioni, le organizzazioni possono perfezionare il ciclo ordinario e ridurre la dipendenza da elaborazioni urgenti e costose, ottenendo operazioni più prevedibili ed efficienti.

Un numero elevato di segnalazioni di audit durante l’anteprima delle paghe indica problemi sistemici nell’integrità dei dati o nella configurazione del sistema. Il tempo eccessivo dedicato alla gestione manuale di queste eccezioni ritarda il pagamento finale e aumenta il carico di lavoro durante la fase più delicata del ciclo, favorendo decisioni affrettate che possono compromettere la precisione.

Analizzando la traccia di audit in UKG Pro, ProcessMind individua le regole o i gruppi di pagamento che generano più eccezioni. Queste informazioni aiutano i team a correggere i problemi di configurazione o le modalità di inserimento dei dati, semplificando il passaggio dal calcolo all’approvazione e facendo sì che gli audit siano una formalità, anziché un collo di bottiglia.

Gestire la conformità fiscale in più giurisdizioni è complesso e i ritardi nella finalizzazione dei dati fiscali possono causare invii tardivi e sanzioni. Le diverse velocità di elaborazione costringono spesso a una corsa dell’ultimo minuto per rispettare le scadenze di legge, aumentando il rischio di dichiarazioni imprecise e di conseguenze legali per l’organizzazione.

ProcessMind monitora l’intero flusso di lavoro delle dichiarazioni fiscali in UKG Pro per rilevare i ritardi. Visualizzando il tempo che intercorre dal calcolo delle imposte all’invio definitivo, le organizzazioni possono assicurarsi di soddisfare i requisiti di ogni giurisdizione con largo anticipo rispetto alle scadenze di legge, operando con maggiore tranquillità e nel pieno rispetto della conformità.

I colli di bottiglia nelle fasi finali di approvazione spesso ritardano la generazione dei file per i bonifici bancari, mettendo a rischio i pagamenti ai dipendenti. Se non si inviano i file agli istituti finanziari entro i tempi previsti, l’organizzazione può incorrere in commissioni per ritardato pagamento e sanzioni bancarie, oltre a compromettere la soddisfazione dei dipendenti a causa dei compensi tardivi.

ProcessMind evidenzia il tempo che intercorre tra l’approvazione delle paghe e la generazione dei file in UKG Pro. I responsabili possono così individuare ed eliminare gli ostacoli specifici nella fase finale di approvazione, assicurandosi che i file di pagamento siano sempre pronti per la banca in tempo, indipendentemente dalla complessità del ciclo.

L’importazione da sistemi esterni dei dati relativi a incentivi e commissioni genera spesso errori che richiedono interventi manuali. Le incongruenze tra i sistemi di origine e la piattaforma paghe causano discrepanze nei calcoli, da risolvere entro scadenze ravvicinate, con conseguente stress e possibili errori nel calcolo della retribuzione lorda.

ProcessMind monitora il ciclo di vita dei dati sugli incentivi in UKG Pro per individuare i punti in cui si verificano errori durante l’importazione. Analizzando il flusso dei record importati, i team possono migliorare la qualità dell’integrazione e ridurre le operazioni di correzione manuale necessarie prima dell’elaborazione delle paghe, garantendo la precisione dei compensi legati ai risultati.

I record paghe sono spesso distribuiti in modo disomogeneo tra gli specialisti: alcuni rischiano di essere sovraccaricati, mentre altri non sono impiegati appieno. Questo squilibrio può rallentare specifici gruppi di pagamento e creare esperienze diverse per i dipendenti dei vari reparti o delle diverse unità aziendali.

ProcessMind mostra il volume e la complessità dei record paghe gestiti da ciascuno specialista in UKG Pro. Le organizzazioni possono utilizzare questi dati per riequilibrare i carichi di lavoro ed evitare che l’elaborazione dipenda da una sola persona, migliorando l’efficienza complessiva e il morale del team.

Tempi di elaborazione prolungati per il calcolo dal lordo al netto riducono il tempo disponibile per controlli e verifiche approfonditi. Se il sistema impiega troppo a elaborare gruppi paga numerosi, la finestra utile per correggere gli errori prima della data di pagamento si restringe pericolosamente, aumentando il rischio che i risultati non vengano verificati.

Con il Process Mining, ProcessMind individua i gruppi paga o i cicli di UKG Pro che richiedono più tempo per il calcolo. I team tecnici possono così ottimizzare le configurazioni o l’allocazione delle risorse per velocizzare il motore di elaborazione e disporre di più tempo per le attività di revisione essenziali.

Le modifiche manuali alle trattenute per i benefit sono una causa frequente di perdite sui cedolini e di insoddisfazione dei dipendenti. Se le variazioni dello stato dei benefit non vengono recepite tempestivamente nel sistema paghe, si rendono necessarie rettifiche retroattive e procedure di recupero complesse, che confondono i dipendenti e complicano la rendicontazione fiscale.

ProcessMind analizza la tempestività e la correttezza delle trattenute per i benefit in UKG Pro. Individuando gli intervalli tra le modifiche ai benefit e gli aggiornamenti delle paghe, le organizzazioni possono automatizzare una parte maggiore del processo e mantenere le trattenute sempre aggiornate, riducendo il carico amministrativo delle rettifiche retroattive.

Senza un monitoraggio chiaro degli accordi interni sui livelli di servizio, gli uffici paghe faticano a capire dove non vengono raggiunti gli obiettivi. Questa mancanza di trasparenza rende difficile motivare alla dirigenza la necessità di migliorare i processi o aumentare il personale e spesso lascia le attività inefficienti e senza progressi.

ProcessMind confronta ogni fase del ciclo paghe di UKG Pro con gli SLA definiti. Il monitoraggio in tempo reale segnala alla direzione le possibili violazioni prima che si verifichino, consentendo di intervenire per mantenere il processo paghe nei tempi previsti e entro i parametri di servizio concordati.

Elaborare le paghe di dipendenti che lavorano in più stati comporta requisiti fiscali e legali specifici, che spesso rallentano l’intero ciclo. La necessità di verifiche aggiuntive per giurisdizioni diverse può far sì che alcuni gruppi paga non rispettino regolarmente le scadenze interne.

ProcessMind suddivide le prestazioni del processo paghe per giurisdizione fiscale in UKG Pro, così da individuare le aree che causano i ritardi maggiori. Le organizzazioni possono quindi assegnare risorse specializzate alle situazioni più complesse e mantenere tempi di elaborazione uniformi, indipendentemente dalla complessità geografica.

Obiettivi tipici

Definisca i criteri di successo

Le rettifiche manuali generano rilavorazioni e aumentano il rischio di errori nei pagamenti ai dipendenti. Riducendo questi interventi, le organizzazioni possono rendere più affidabile l’elaborazione ordinaria delle paghe e corrispondere importi corretti senza dover intervenire nei periodi successivi. Ne derivano maggiore fiducia nell’ufficio paghe e minori oneri amministrativi.

ProcessMind individua le fasi del flusso di lavoro di UKG Pro in cui le rettifiche sono più frequenti. Analizzando questi punti di deviazione, i team possono introdurre controlli automatici o attività di formazione per garantire la correttezza dei dati al momento dell’inserimento, riducendo potenzialmente le rettifiche di oltre il 30%. Questo approccio consente di intercettare gli errori prima che incidano sul pagamento finale.

Le approvazioni tempestive sono alla base di un processo paghe regolare. Se tardano, gli specialisti devono affrettare i calcoli oppure rinviare l’intero ciclo, con conseguenze dirette sul morale del personale e sull’accuratezza della pianificazione finanziaria. Cicli più rapidi lasciano più tempo per controlli e verifiche.

La piattaforma offre visibilità sulle fasi di approvazione dei dati paghe e mette in evidenza i responsabili o i reparti che non rispettano regolarmente le scadenze nel sistema. Individuando questi colli di bottiglia, la direzione può stabilire tempistiche più rigorose e ridurre il tempo di ciclo complessivo di diverse ore o persino di giorni, assicurando che l’elaborazione delle paghe inizi puntualmente a ogni periodo.

Le eccezioni rilevate durante la fase di anteprima richiedono un intervento immediato e spesso costringono il team paghe a lavorare fino a tarda notte. Ridurle significa trasformare l’anteprima in una formalità, anziché in una corsa contro il tempo per risolvere i problemi, e rendere la chiusura più prevedibile e serena.

ProcessMind monitora gli schemi ricorrenti delle eccezioni in UKG Pro e mostra quali tipi di dati generano più spesso segnalazioni. Intervenendo sulle cause profonde, le organizzazioni possono fare in modo che oltre il 95% dei dati paghe superi la fase di anteprima senza errori critici, riducendo notevolmente la pressione sul team responsabile della conformità.

Le elaborazioni fuori ciclo sono costose e interferiscono con le normali attività aziendali. Ridurne la frequenza consente di risparmiare sui costi amministrativi e permette all’ufficio paghe di concentrarsi sui miglioramenti strategici, anziché gestire continuamente le emergenze. È anche un segnale di maggiore maturità dei processi e accuratezza dei dati.

Analizzando le ragioni delle richieste fuori ciclo, la piattaforma aiuta a individuare i problemi sistemici del ciclo paghe ordinario. I team possono quindi risolverli alla fonte, riducendo sensibilmente la necessità di pagamenti urgenti e rendendo più snella la gestione finanziaria.

La generazione del file per i bonifici bancari è l’ultimo passaggio prima che i dipendenti ricevano lo stipendio. Un ritardo in questa fase può far mancare le scadenze bancarie, ritardare i pagamenti e comportare conseguenze legali o problemi di conformità. Completare questo passaggio nel minor tempo possibile offre un margine di sicurezza indispensabile.

ProcessMind ricostruisce il percorso esatto dall’approvazione dei dati alla generazione del file in UKG Pro. Questa trasparenza consente ai responsabili di capire se il ritardo dipende da problemi tecnici o da passaggi manuali tra persone e reparti, così da ridurre sensibilmente i tempi dell’ultima fase e garantire pagamenti puntuali.

Rispettare con regolarità le scadenze fiscali in più giurisdizioni è essenziale per evitare sanzioni e tutelare la reputazione aziendale. La standardizzazione rende prevedibili i tempi di ogni adempimento, anche nei casi più complessi e indipendentemente dallo specialista incaricato.

Gli strumenti di analisi offrono una visione chiara dell’avanzamento degli adempimenti fiscali rispetto al ciclo paghe ordinario. Confrontando le diverse giurisdizioni, è possibile individuare le aree soggette a ritardi e uniformare il flusso di lavoro, così da rispettare tutte le scadenze ed evitare sanzioni per invii tardivi.

Le importazioni imprecise di dati relativi a incentivi o bonus generano molto lavoro aggiuntivo durante la fase di calcolo. Dati affidabili fin dall’importazione riducono il carico sugli specialisti paghe e permettono di corrispondere correttamente la retribuzione variabile al primo tentativo, evitando l’insoddisfazione dei dipendenti.

ProcessMind consente di visualizzare il passaggio dei dati tra le fonti esterne e UKG Pro. Individuando i punti in cui si verificano più spesso errori o alterazioni dei dati, è possibile perfezionare le procedure di importazione e ridurre sensibilmente le ore dedicate alle correzioni manuali, avviando ogni ciclo paghe con dati affidabili.

Una distribuzione disomogenea del lavoro può causare esaurimento tra i collaboratori più produttivi e creare colli di bottiglia in specifici gruppi paga. Ripartire equamente i dati paghe evita di sovraccaricare un singolo specialista, favorisce un lavoro di qualità e accelera l’elaborazione complessiva in tutta l’organizzazione.

Monitorando il volume di attività gestito dai diversi specialisti e team paghe, individuiamo chi si occupa dei casi più complessi o dei volumi maggiori. Questi dati consentono di assegnare le risorse in modo più efficace e di gestire con maggiore fluidità i periodi di picco, evitando che un singolo punto di debolezza comprometta l’intero processo.

Il tempo che intercorre tra l’inserimento iniziale dei dati e il calcolo finale dal lordo al netto determina l’efficienza dell’ufficio paghe. Ridurre questo intervallo lascia più tempo per controlli approfonditi e correzioni dell’ultimo momento, senza mettere a rischio la scadenza del pagamento.

ProcessMind porta alla luce i tempi di attesa e i rallentamenti nascosti nel motore di calcolo. Individuando i gruppi paga o le categorie di dipendenti che richiedono più tempo, è possibile ottimizzare le configurazioni e accelerare i calcoli del 20% o più, rendendo il ciclo paghe più snello e reattivo.

Aggiornare le trattenute per i benefit in sincronia con i cicli paghe è essenziale per l’accuratezza finanziaria e la soddisfazione dei dipendenti. Aggiornamenti inefficienti possono causare arretrati o pagamenti in eccesso, difficili e dispendiosi da correggere nei periodi successivi.

La nostra soluzione di Process Mining monitora il flusso di sincronizzazione tra i moduli dei benefit e i dati paghe. Individuando i punti in cui gli aggiornamenti si bloccano, è possibile automatizzare questi flussi e mantenere le trattenute aggiornate e corrette per ogni dipendente.

Gli accordi sui livelli di servizio sono il riferimento per valutare le prestazioni dell’ufficio paghe, soprattutto nelle organizzazioni grandi o decentralizzate. Rispettare costantemente le scadenze rafforza la fiducia degli interlocutori ed evita che i ritardi di elaborazione si ripercuotano sul resto dell’azienda.

La piattaforma monitora in tempo reale le scadenze di elaborazione definite per UKG Pro. Segnalando i dati a rischio di violazione di uno SLA, ProcessMind consente al team di intervenire prima che la scadenza venga mancata, assicurando il rispetto degli accordi in ogni ciclo paghe.

Elaborare le paghe in più stati aggiunge un livello di complessità che può facilmente creare colli di bottiglia. Ottimizzare questi flussi permette di rispettare i requisiti specifici di ogni stato senza rallentare l’elaborazione nazionale principale né generare confusione tra gli specialisti.

ProcessMind suddivide il ciclo paghe per giurisdizione fiscale e mette in evidenza gli stati con requisiti più complessi o tempi più lunghi. È così possibile adattare i flussi di lavoro alle esigenze delle singole aree, ridurre la complessità complessiva delle attività in più stati e accelerare l’elaborazione.

Percorso di miglioramento in 6 fasi per l’elaborazione delle paghe

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Scarichi il template

Cosa fare

Acceda al template dei dati paghe di UKG Pro per allineare lo storico dei dati paghe alla struttura richiesta dal Process Mining.

Perché è importante

Un formato standardizzato assicura che gruppi paga, giurisdizioni fiscali e dati di rilevazione delle ore siano mappati correttamente fin dall’inizio.

Risultato atteso

Un file Excel pronto all’uso per i dati paghe.

LE SUE ANALISI SULLE PAGHE

Analizzi in profondità l’elaborazione delle paghe in UKG Pro

ProcessMind mappa i flussi di lavoro di UKG Pro per mostrare con precisione dove si verificano rettifiche manuali e ritardi nell’invio dei dati fiscali. Potrà così avere una visione chiara del ciclo effettivo di elaborazione delle paghe e valutarne la conformità e l’efficienza.
  • Mappi i flussi effettivi di elaborazione delle paghe in UKG Pro
  • Individui i colli di bottiglia nelle approvazioni e i ritardi dovuti alle attività manuali
  • Confronti i tempi di ciclo tra le diverse aree geografiche
  • Monitori la conformità fiscale e l’accuratezza degli invii
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RISULTATI DIMOSTRATI

Ottimizzare l’efficienza del processo paghe con UKG Pro

Analizzando l’intero ciclo di vita di ogni dato paghe in UKG Pro, le organizzazioni individuano i colli di bottiglia nascosti e semplificano le verifiche manuali. Questi risultati mostrano i miglioramenti di efficienza ottenibili applicando il Process Mining alle attività paghe principali.

0 %
Cicli di approvazione più rapidi

Riduzione dei ritardi nelle approvazioni

Semplificare i flussi di lavoro dei fogli presenze riduce il tempo tra l’invio e l’approvazione del responsabile, assicurando che i dati siano disponibili in tempo per l’elaborazione delle paghe.

+ 0 %
Maggiore accuratezza al primo tentativo

Aumento dei pagamenti corretti al primo tentativo

Ridurre al minimo le rettifiche manuali migliorando l’accuratezza dell’importazione dei dati aumenta sensibilmente il numero di dati paghe privi di errori.

0 %
Meno eccezioni rilevate durante le verifiche

Riduzione delle segnalazioni di non conformità

Standardizzare l’elaborazione di imposte e trattenute nei flussi relativi a più stati riduce il numero di dati che richiedono un intervento manuale.

0 %
Meno elaborazioni fuori ciclo

Riduzione delle elaborazioni urgenti

Risolvere le cause profonde degli errori nell’elaborazione ordinaria riduce la necessità di gestire pagamenti fuori ciclo, costosi e manuali, al di fuori del calendario standard.

0 % SLA
Maggiore rispetto degli SLA

Regolarità nelle date di pagamento

Una maggiore visibilità sulle scadenze di elaborazione consente agli specialisti di bilanciare efficacemente il carico di lavoro e di rispettare quasi sempre le date di pagamento dei dipendenti.

I risultati variano in base alla complessità del processo e alla qualità dei dati sottostanti. Le cifre indicano i miglioramenti tipici osservati in diversi contesti di implementazione.

Dati consigliati

Avvii l’analisi dalle attività e dagli attributi fondamentali indicati di seguito, per creare una base solida.
Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

Attributi

Dati chiave da acquisire per l’analisi

Identificativo univoco che rappresenta un dipendente specifico in uno specifico periodo di paga.

Perché è importante

È l’ID del caso obbligatorio che raggruppa tutte le attività di elaborazione delle paghe in un’unica istanza di processo.

Evento o passaggio specifico eseguito nel processo di elaborazione delle paghe.

Perché è importante

È l’attributo Attività obbligatorio che definisce i nodi della mappa del processo.

Data e ora in cui si è verificata l’attività.

Perché è importante

È l’attributo StartTime obbligatorio per ordinare gli eventi.

Sistema di riferimento per i dati.

Perché è importante

Attributo obbligatorio per la tracciabilità dei dati e l’analisi su più sistemi.

Data e ora dell’ultima modifica alla riga di dati.

Perché è importante

Attributo obbligatorio per l’aggiornamento incrementale dei dati.

ID utente o nome della persona che elabora il record.

Perché è importante

Consente di analizzare le risorse e individuare opportunità per bilanciare i carichi di lavoro.

Codice del reparto associato al dipendente.

Perché è importante

Essenziale per segmentare i dati per unità organizzativa e analizzare le cause profonde.

Codice del centro di costo per l’allocazione finanziaria.

Perché è importante

Supporta l’analisi finanziaria e individua i colli di bottiglia per unità di budget.

Raggruppamento logico dei dipendenti ai fini dell’elaborazione delle paghe.

Perché è importante

Dimensione principale per raggruppare e confrontare le prestazioni dell’elaborazione delle paghe.

Importo totale della retribuzione calcolato prima delle detrazioni e delle imposte.

Perché è importante

Consente di analizzare i flussi di valore (value stream) e individuare i valori anomali.

Stato o località principale per la dichiarazione fiscale.

Perché è importante

Essenziale per monitorare la conformità e condurre analisi geografiche.

Data e ora previste per il completamento dell’esecuzione del pagamento.

Perché è importante

Valore di riferimento per calcolare il rispetto degli SLA.

Indicatore che segnala se il ciclo di pagamento non rientra nel calendario standard.

Perché è importante

Filtro chiave per analizzare le deviazioni del processo e le rilavorazioni.

Indicatore che segnala se è stata generata un’eccezione di controllo.

Perché è importante

Individua i casi che richiedono un intervento.

Ultimo giorno del periodo di paga in elaborazione.

Perché è importante

Riferimento temporale del ciclo di paga.

Indicatore che segnala se il pagamento è stato eseguito dopo la scadenza.

Perché è importante

Indicatore chiave per il monitoraggio della conformità.

Attività

Fasi del processo da monitorare e ottimizzare

Creazione della specifica voce retributiva per un dipendente all’interno di una nuova istanza di gruppo paga. Indica che il dipendente è attivo e incluso nel ciclo di elaborazione corrente.

Perché è importante

Segna l’avvio ufficiale della fase di elaborazione delle paghe nel sistema principale. È essenziale per distinguere la durata della rilevazione delle ore da quella dell’effettiva elaborazione delle paghe.

Approvazione finale del singolo dato o dell’intero gruppo paga. Questa azione blocca ulteriori modifiche al dato e lo inserisce nella coda per la generazione del pagamento.

Perché è importante

Traguardo fondamentale che separa la fase di elaborazione da quella conclusiva. Serve a calcolare il 'Tempo di attraversamento per la generazione del file di bonifico bancario'.

Data di valuta o trasferimento effettivo dei fondi al dipendente. Segna l’adempimento dell’obbligo retributivo.

Perché è importante

Serve a verificare il 'Rispetto degli SLA' e ad assicurare che i dipendenti siano pagati nella data concordata.

Invio corretto dei dati fiscali alle giurisdizioni competenti, federali, statali e locali. Spesso avviene dopo il pagamento.

Perché è importante

Essenziale per la Dashboard 'Scadenze degli adempimenti fiscali nei diversi stati', che consente di rispettare i requisiti normativi ed evitare sanzioni.

Domande frequenti

Domande frequenti

Il Process Mining analizza gli Event Log dell’ambiente UKG Pro e visualizza tutte le fasi del ciclo paghe, dall’inizio alla fine. Questa visibilità consente di individuare con precisione i punti in cui si verificano rettifiche manuali o ritardi nelle approvazioni, così da standardizzare i flussi di lavoro e ridurre gli errori ricorrenti.

L’analisi richiede tre dati principali: un identificativo del dato paghe, un timestamp per ogni attività e il nome dell’azione specifica. In genere, questi campi vengono estratti dai registri di controllo del sistema e dalle tabelle transazionali relative ai fogli presenze, agli adempimenti fiscali e ai bonifici bancari.

Sì. Mappando le cause profonde dei ritardi nell’invio dei fogli presenze e degli errori nei dati sugli incentivi, è possibile introdurre misure preventive. Ridurre questi problemi a monte limita direttamente la necessità di rettifiche fuori ciclo, costose e dispendiose in termini di tempo.

La maggior parte delle organizzazioni ottiene le prime mappe di processo entro due-quattro settimane dalla configurazione dell’estrazione dei dati da UKG Pro. Questo periodo comprende la pulizia dei dati, la mappatura delle attività e la generazione della prima visualizzazione dei colli di bottiglia attuali nel processo paghe.

No. Il Process Mining è una tecnologia non invasiva che legge i dati di registro esistenti senza modificare la configurazione. Le attività paghe possono proseguire normalmente mentre il software analizza i flussi di dati storici e in tempo reale per individuare possibili miglioramenti.

L’analisi può suddividere i flussi di processo per stato o regione, così da individuare i colli di bottiglia locali legati alla conformità o i ritardi specifici negli adempimenti fiscali. I responsabili delle paghe possono quindi applicare ottimizzazioni alle singole giurisdizioni senza interrompere l’intero ciclo paghe nazionale.

Il Process Mining misura il tempo che intercorre tra le attività e aiuta a individuare eventuali squilibri nella distribuzione del lavoro tra gli specialisti. Questi dati consentono alla direzione di riassegnare le attività o proporre una formazione mirata quando alcune fasi richiedono regolarmente più tempo rispetto alla media del reparto.

La riservatezza dei dati è tutelata mediante la pseudonimizzazione dei campi sensibili relativi ai dipendenti prima che i dati vengano trasferiti alla piattaforma di Process Mining. Lei mantiene il controllo sugli attributi inclusi, così da elaborare esclusivamente i metadati relativi al processo necessari per l’analisi.

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