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Migliora la tua Elaborazione delle Paghe

Ottimizzi ADP Workforce Now con la nostra guida in 6 passaggi
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Migliora la tua Elaborazione delle Paghe
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Ottimizzare l'Elaborazione delle Paghe in ADP Workforce Now per la Precisione

La nostra piattaforma La aiuta a identificare i colli di bottiglia nascosti e le soluzioni manuali che rallentano i Suoi cicli finanziari. Analizzando i Suoi workflow effettivi, può scoprire le cause profonde dei ritardi nei pagamenti e dei rischi di conformità. Questa visibilità Le consente di implementare miglioramenti mirati che aumentano l'accuratezza e l'efficienza complessiva.

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Perché ottimizzare la gestione delle paghe

Nel mondo delle risorse umane e della finanza, la gestione delle paghe è spesso la misura più evidente della salute operativa di un'azienda. Quando funziona correttamente, passa inosservata; ma quando fallisce, le conseguenze si propagano nell'intera organizzazione. Gestire questo processo all'interno di ADP Workforce Now richiede un equilibrio tra scadenze rigorose e complesse normative in diverse giurisdizioni. Per molte aziende, il costo dell'inefficienza va oltre i ritardi nei pagamenti. Comprende l'onere amministrativo dell'inserimento manuale dei dati, il rischio di multe per non conformità e l'erosione della fiducia all'interno della forza lavoro. Ottimizzare questo ciclo non significa solo velocità, ma creare un sistema resiliente in grado di scalare senza costi aggiuntivi proporzionali. Concentrandosi sull'ottimizzazione dei processi, si passa da un approccio reattivo – in cui si correggono costantemente gli errori – a uno proattivo, dove il sistema è progettato per la massima precisione e minima frizione.

Come il process mining aiuta in ADP Workforce Now

L'auditing tradizionale analizza di solito un'istantanea dei dati delle paghe, che spesso non coglie i modelli comportamentali sottostanti che causano ritardi. Il process mining cambia questo scenario estraendo le impronte digitali lasciate in ADP Workforce Now. Connettendo ogni timestamp dalla presentazione iniziale del foglio presenze alla dichiarazione fiscale finale, si ottiene una visione trasparente del flusso di lavoro reale. Questo consente di vedere dove i record delle paghe rimangono inattivi, quali dipartimenti non rispettano spesso le scadenze di approvazione e dove gli interventi manuali sono più frequenti. Invece di ipotizzare perché un ciclo di pagamento richieda cinque giorni anziché tre, si possono individuare gli specifici colli di bottiglia che interrompono il flusso. Questo livello di trasparenza permette di distinguere tra problemi sistemici nella configurazione ADP e problemi comportamentali all'interno del team.

Aree chiave di miglioramento per l'efficienza delle paghe

Ottimizzazione della Catena di Approvazione

Una delle aree di miglioramento più comuni riguarda il collegamento tra la rilevazione presenze e l'inizializzazione delle paghe. Se i fogli presenze vengono costantemente rifiutati o richiedono aggiustamenti manuali prima del calcolo della retribuzione lorda, l'intero processo a valle ne risente. Il process mining rivela se queste correzioni sono dovute a errori dell'utente, problemi di configurazione del sistema o politiche ambigue. Identificando quali gruppi di paghe o centri di costo presentano i tassi più elevati di rilavorazione, è possibile mirare a formazione specifica o modifiche di processo dove avranno il maggiore impatto.

Riduzione degli Interventi Manuali

Le correzioni manuali dei dati sono nemiche dell'accuratezza delle paghe. Ogni volta che uno specialista deve annullare manualmente un calcolo o reinserire dati da una fonte esterna, il rischio di errore aumenta. Analizzando la frequenza di attività come la correzione dati eseguita o l'importazione di dati di incentivi, è possibile identificare opportunità di automazione o migliore integrazione. Eliminare questi punti di contatto manuali non solo accelera il tempo di ciclo, ma permette anche al team paghe di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto come la reportistica strategica e l'audit di conformità.

Migliorare la Conformità e la Preparazione agli Audit

La fase di eccezione nell'audit è spesso la parte più stressante del ciclo. Analizzando la frequenza con cui vengono segnalate le eccezioni e il tempo necessario per risolverle, le organizzazioni possono affinare i loro controlli pre-calcolo per individuare gli errori prima nel ciclo. Questo approccio proattivo riduce lo stress del periodo di anteprima finale e minimizza la necessità di costosi pagamenti fuori ciclo. Inoltre, disporre di una mappa completa e basata sui dati del processo assicura un chiaro audit trail per ogni record di paga.

Risultati attesi dall'ottimizzazione dei processi

I risultati di un progetto di ottimizzazione delle paghe di successo sono molteplici. In primo luogo, si ottiene una significativa riduzione del tempo di ciclo. Snellendo il percorso dall'approvazione del foglio presenze alla generazione del file di bonifico bancario, è possibile accorciare la finestra di elaborazione, offrendo al team più margine per i casi complessi. In secondo luogo, la precisione migliora man mano che i punti di contatto manuali vengono sostituiti da passaggi automatizzati o standardizzati. Ciò porta a un tasso inferiore di annullamenti e correzioni delle paghe, che si correla direttamente a una maggiore soddisfazione dei dipendenti. Infine, la conformità diventa un sottoprodotto del processo anziché un ostacolo frenetico di fine ciclo. Con ogni passaggio documentato e analizzato, si dispone di un audit trail continuo che assicura che le dichiarazioni fiscali e le detrazioni dei benefici siano gestite correttamente ogni volta.

Iniziare con i tuoi dati

Muovere verso un'operazione paghe più efficiente inizia con la volontà di guardare ai dati in modo obiettivo. Adottando questo approccio di process mining per ADP Workforce Now, si va oltre le prove aneddotiche verso una strategia basata sui dati. Le intuizioni raccolte qui forniranno le basi per formazione mirata, riconfigurazioni di sistema o persino modifiche alle politiche che migliorano fondamentalmente il modo in cui la tua organizzazione retribuisce la sua risorsa più preziosa: le sue persone. Inizia visualizzando il tuo flusso attuale, e vedrai rapidamente il percorso verso un ciclo paghe più efficiente, accurato e conforme.

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Problemi e Sfide Comuni

Identifichi le sfide che la stanno influenzando

I ritardi nelle approvazioni dei responsabili per i fogli presenze creano una pressione significativa all'avvicinarsi della scadenza del ciclo di pagamento. Ciò spesso porta gli specialisti delle paghe ad affrettare i controlli finali, aumentando la probabilità di errori nei calcoli della retribuzione lorda o di detrazioni mancate. Le organizzazioni faticano frequentemente a trovare il punto specifico di fallimento nella catena di approvazione, portando a uno stress costante all'ultimo minuto per l'intero team.

ProcessMind traccia la durata tra la presentazione e l'approvazione dei fogli presenze per evidenziare specifici dipartimenti o manager che causano ritardi. Visualizzando questi colli di bottiglia, le organizzazioni possono implementare promemoria automatizzati o riassegnare le attività di approvazione per garantire che ADP Workforce Now rimanga nei tempi. Questa visibilità consente una gestione proattiva della tempistica prima che impatti l'erogazione finale.

Interventi manuali frequenti per correggere i record di pagamento dopo l'inizializzazione indicano problemi sistemici di qualità dei dati o lacune nella formazione. Queste correzioni consumano tempo prezioso agli specialisti delle paghe e interrompono il flusso standard dei calcoli automatizzati all'interno del sistema. Quando una parte significativa del ciclo di pagamento è dedicata all'aggiustamento manuale dei singoli record, il rischio di errore umano e violazioni della conformità aumenta significativamente.

La nostra soluzione identifica ogni istanza in cui un'attività di correzione dati si verifica dopo l'inizializzazione del record di pagamento. Analizzando le cause alla base di questi passaggi manuali, ti aiutiamo a correggere le fonti di dati a monte e a ridurre il carico di lavoro manuale richiesto per ogni ciclo. Ciò porta a un processo più automatizzato e affidabile all'interno del tuo ambiente ADP Workforce Now.

L'importazione tardiva dei dati di incentivi e commissioni nel ciclo costringe i team delle paghe a eseguire ricalcoli di emergenza. Ciò crea un ambiente ad alto rischio in cui i calcoli fiscali e le detrazioni dei benefici potrebbero non essere aggiornati correttamente prima dell'esecuzione del pagamento finale. Queste voci tardive spesso bypassano i controlli di validazione standard, risultando in una retribuzione netta errata per i dipendenti ad alte prestazioni che fanno affidamento su un accurato tracciamento delle commissioni.

ProcessMind mappa la tempistica delle importazioni dei dati di incentivi rispetto alla cronologia complessiva delle paghe. Questa visibilità consente alla direzione di sincronizzare i feed di dati esterni con la programmazione di ADP Workforce Now, prevenendo lo stress dell'ultimo minuto e assicurando che tutti i componenti della retribuzione siano catturati. Identificando il ritardo in queste importazioni, è possibile imporre scadenze più rigorose per i fornitori di dati di origine.

Quando le eccezioni di audit vengono segnalate ma non affrontate tempestivamente, l'intero processo di approvazione delle paghe si blocca. La gestione incoerente di queste eccezioni può portare a non conformità con le normative fiscali o le politiche interne, con conseguenti potenziali sanzioni finanziarie. Senza una chiara visione di come queste eccezioni vengono gestite, è difficile assicurarsi che ogni record paghe soddisfi gli standard di conformità necessari prima di essere finalizzato.

Monitoriamo il tempo impiegato per risolvere le segnalazioni di eccezioni di audit dal momento in cui vengono attivate fino all'approvazione del record paghe. Questa trasparenza aiuta i team a standardizzare i loro protocolli di risposta e assicura che ogni eccezione sia gestita secondo i requisiti di conformità. Misurando questi tempi di risoluzione, può migliorare la Sua preparazione complessiva agli audit e ridurre il tempo di ciclo per gruppi di paghe complessi.

Eseguire l'anteprima delle paghe più volte per lo stesso gruppo di dipendenti suggerisce una mancanza di fiducia nei dati sottostanti. Questo ciclo ripetitivo spreca risorse di sistema e prolunga il tempo totale richiesto per raggiungere la fase finale di esecuzione del pagamento. Spesso, queste anteprime vengono utilizzate come strumento di debugging piuttosto che come controllo finale, indicando che l'inizializzazione iniziale dei dati non sta producendo i risultati attesi.

ProcessMind identifica i record che subiscono frequenti cicli di anteprima senza modifiche significative, indicando abitudini di verifica inefficienti. Evidenziando questi schemi, Le consentiamo di ottimizzare il processo di revisione e di fare affidamento su tecniche di validazione dei dati più mirate. Riducendo il numero di anteprime, il Suo team può concentrarsi sulla risoluzione degli errori effettivi anziché controllare ripetutamente dati corretti.

I ritardi nella generazione del file di bonifico bancario finale possono portare alla mancata rispettazione delle finestre di pagamento, causando la ricezione dei salari da parte dei dipendenti più tardi del previsto. Questa mancata osservanza degli accordi sul livello di servizio (SLA) danneggia la fiducia dei dipendenti e può causare una significativa rilavorazione amministrativa. Spesso, la causa del ritardo è un collo di bottiglia nella fase di approvazione finale, che non viene scoperto fino a quando non è troppo tardi per rispettare la scadenza bancaria.

La nostra piattaforma traccia il tempo di consegna tra l'approvazione delle paghe e la generazione del file di bonifico bancario in ADP Workforce Now. Identificando i passaggi specifici che bloccano questo trasferimento finale, ti aiutiamo a ottimizzare la transizione dal calcolo all'erogazione. Ciò garantisce che ogni pagamento venga eseguito in tempo, mantenendo alti livelli di soddisfazione dei dipendenti e conformità finanziaria.

L'elaborazione di rettifiche per periodi di paga precedenti dopo la chiusura del ciclo corrente crea una complessa rete di riconciliazioni fiscali e di benefit. Queste modifiche retroattive sono spesso causate da segnalazioni tardive di cambiamenti di stato dei dipendenti o trasferimenti di reparto. Questa rilavorazione è estremamente dispendiosa in termini di tempo e porta frequentemente a incongruenze nel libro mastro e nelle dichiarazioni fiscali.

ProcessMind analizza la frequenza e la tempistica degli adeguamenti che riguardano i periodi di paga finalizzati. Questa intuizione Le consente di individuare quali reparti o tipi di dipendenti non segnalano i cambiamenti in tempo, consentendo una migliore comunicazione e un'elaborazione iniziale più accurata. La riduzione di questi adeguamenti semplifica le Sue riconciliazioni di fine anno e migliora l'accuratezza complessiva della Sua rendicontazione finanziaria.

Se le attività di dichiarazione fiscale non seguono immediatamente l'esecuzione del pagamento, l'organizzazione rischia di non essere in sincronia con le scadenze giurisdizionali. I ritardi in questa fase sono spesso nascosti al team principale delle paghe ma causano problemi significativi durante la riconciliazione di fine anno. Dichiarazioni incomplete possono portare a sanzioni e oneri di interesse inaspettati da parte delle autorità fiscali.

Forniamo visibilità nella fase post-pagamento del percorso delle paghe, tracciando specificamente la transizione verso il completamento della dichiarazione fiscale. Ciò garantisce che tutte le dichiarazioni richieste siano completate entro i tempi previsti, riducendo il rischio di commissioni di mora e audit di conformità. Monitorando queste attività, puoi assicurarti che l'output del tuo ADP Workforce Now sia trasmesso con successo alle agenzie competenti.

Variazioni significative nel modo in cui diversi reparti o centri di costo gestiscono le proprie attività di elaborazione paghe portano a un carico di lavoro imprevedibile per l'ufficio paghe centrale. Alcuni reparti potrebbero inviare i dati costantemente in ritardo, costringendo l'intera organizzazione ad attendere la fase di calcolo finale. Questa mancanza di standardizzazione rende difficile scalare le operazioni di elaborazione paghe in modo efficace man mano che l'azienda cresce.

ProcessMind confronta le prestazioni di elaborazione tra diversi gruppi di dipendenti e reparti. Identificando le unità più performanti rispetto a quelle in ritardo, è possibile fornire formazione mirata o adeguare le scadenze per creare un ciclo di elaborazione paghe più equilibrato e prevedibile. Questa analisi comparativa aiuta a standardizzare le migliori pratiche in tutta l'organizzazione, migliorando l'efficienza del team paghe.

Regolare manualmente le detrazioni sui benefit per specifici tipi di dipendenti è una fonte comune di errori e ritardi. Questi passaggi manuali spesso bypassano la logica automatizzata, rendendo difficile mantenere una traccia di audit pulita per i fornitori di assicurazioni o i gestori di fondi pensione. Quando queste detrazioni non sono gestite in modo coerente, possono sorgere controversie con i dipendenti riguardo alla loro retribuzione netta e alla copertura dei benefit.

La nostra soluzione segnala ogni caso in cui le detrazioni sui benefit vengono applicate o modificate manualmente anziché tramite regole automatizzate. Ciò Le consente di identificare le lacune nella configurazione del Suo sistema e di automatizzare scenari di detrazione complessi per migliorare la precisione. Riducendo gli interventi manuali, si assicura che ogni record paghe rifletta le scelte corrette dei benefit fatte dal dipendente.

Quando c'è un divario significativo tra l'esecuzione del pagamento e la pubblicazione della busta paga, i dipendenti rimangono senza una chiara comprensione della loro retribuzione. Questo porta a un afflusso di richieste al dipartimento HR, gravando ulteriormente sul personale amministrativo. Questi ritardi si verificano spesso perché il passaggio finale della pubblicazione non è prioritario dopo il trasferimento dei fondi.

ProcessMind misura il tempo dall'esecuzione del bonifico bancario alla pubblicazione della busta paga per ogni dipendente. Minimizzando questo divario, migliora la trasparenza per la Sua forza lavoro e riduce il volume dei ticket di supporto relativi a domande sulle paghe. Questo monitoraggio automatizzato assicura che il passaggio finale dell'esperienza del dipendente sia gestito con la stessa efficienza della fase di calcolo.

Riportare un record paghe da uno stato di anteprima o approvazione a uno stato di inizializzazione indica un fallimento nella raccolta dati iniziale. Questo ciclo di rilavorazione è uno dei costi nascosti più significativi nel processo paghe, raddoppiando lo sforzo per un singolo record. Questi cicli sono solitamente causati dalla scoperta di dati mancanti in fase avanzata, richiedendo che il processo ricominci da capo per quel singolo individuo.

Visualizziamo i cicli di rilavorazione in cui i record vengono riportati alle fasi precedenti del processo in ADP Workforce Now. Quantificando l'impatto di questi cicli, La aiutiamo a identificare i campi o i punti dati specifici che più frequentemente innescano queste regressioni, consentendo miglioramenti mirati del processo. L'eliminazione di questi cicli riduce drasticamente il tempo totale richiesto per chiudere il ciclo paghe.

Obiettivi Tipici

Definisca il significato di successo

Accelerare le approvazioni assicura che i calcoli delle paghe inizino in tempo, prevenendo corse dell'ultimo minuto e costi di straordinario. Questa stabilità migliora la fiducia dei dipendenti garantendo che tutte le ore lavorate siano registrate e pagate accuratamente in ogni ciclo. ProcessMind traccia la durata tra la presentazione e l'approvazione all'interno di ADP Workforce Now, evidenziando specifici manager o dipartimenti che causano ritardi. Identificando questi colli di bottiglia, le organizzazioni possono implementare formazione mirata o promemoria automatizzati per mantenere il processo paghe efficiente.

Ridurre l'intervento manuale diminuisce il rischio di errori umani e libera gli specialisti paghe per concentrarsi su analisi di alto valore invece di correggere errori di battitura. L'inserimento accurato dei dati alla fonte porta a elaborazioni paghe più pulite e a meno dispute post-pagamento. La nostra piattaforma analizza la frequenza e la posizione delle attività di Correzione Dati Eseguita per rivelare dove originano gli errori sistemici. Individuando le cause profonde delle rilavorazioni, i team possono affinare le regole di validazione degli input e ottimizzare i loro workflow di raccolta dati all'interno del sistema ADP.

Allineare l'arrivo dei dati di commissioni e bonus con l'esecuzione principale delle paghe elimina la necessità di pagamenti fuori ciclo separati. Questa sincronizzazione riduce l'onere amministrativo e assicura che i dipendenti ricevano la loro retribuzione totale in un unico, prevedibile erogazione. Visualizzando la tempistica delle importazioni degli incentivi rispetto alla fase di Inizializzazione del Record Paghe, ProcessMind aiuta a identificare i modelli di ritardo. La direzione può quindi riprogettare le scadenze di reporting del fornitore o interne per garantire che tutti i pagamenti variabili siano pronti prima dell'inizio del calcolo della retribuzione lorda.

Protocolli uniformi per la risoluzione delle eccezioni segnalate garantiscono la conformità e prevengono che errori critici raggiungano la fase finale di pagamento. La standardizzazione di queste risposte riduce il tempo trascorso nello stato di "Eccezione di Audit Segnalata" e crea una chiara traccia per gli auditor interni ed esterni. ProcessMind monitora i percorsi intrapresi per risolvere diversi tipi di eccezioni paghe, identificando percorsi di risoluzione non standard o lenti. Le organizzazioni utilizzano queste intuizioni per costruire workflow di best practice che risolvono i problemi rapidamente e in modo coerente all'interno dell'ambiente ADP.

Ridurre il numero di volte che un risultato paghe viene visualizzato in anteprima prima dell'approvazione indica un approccio "fatto bene la prima volta" all'inserimento dati. Meno iterazioni significano tempi di ciclo più rapidi e meno stress sulle risorse di sistema durante i periodi di picco di elaborazione. I nostri strumenti di analisi quantificano il numero di cicli di anteprima-correzione che si verificano in ogni periodo di paga. Evidenziando i fattori scatenanti di queste ripetizioni, le aziende possono affrontare i problemi di qualità dei dati sottostanti e passare più frequentemente direttamente dal calcolo all'approvazione.

Il passaggio rapido dall'approvazione delle paghe alla generazione del file bancario offre un margine di sicurezza maggiore per le istituzioni finanziarie nell'elaborazione dei pagamenti. Questa velocità è fondamentale per rispettare le scadenze degli SLA e garantire che i fondi siano disponibili per i dipendenti nel giorno di paga designato. ProcessMind misura la latenza tra l'attività 'Record Paghe Approvato' e il milestone 'File di Bonifico Bancario Generato'. Rilevare ed eliminare l'attrito in questa fase finale aiuta i reparti paghe a rispettare i propri impegni di consegna con molta più fiducia.

Diminuire la dipendenza da rettifiche retroattive mantiene stabile il registro finanziario e semplifica il processo di riconciliazione di fine anno. Assicurando che le modifiche siano catturate nel ciclo corrente, il team paghe evita la complessità amministrativa di gestire pagamenti in eccesso e correzioni fiscali in seguito. ProcessMind identifica i gruppi di dipendenti o le regioni che richiedono frequentemente rettifiche retroattive dopo la chiusura di un ciclo. Questa intuizione consente all'azienda di imporre scadenze più stringenti o fornire formazione aggiuntiva ai manager sulle scadenze di rendicontazione delle presenze all'interno di ADP Workforce Now.

Il rispetto costante delle scadenze di dichiarazione fiscale evita costose sanzioni normative e mantiene la reputazione dell'organizzazione presso le agenzie governative. Una dichiarazione affidabile assicura che tutte le passività siano liquidate accuratamente e che la rendicontazione di fine anno rimanga un'attività fluida e prevedibile per il team finanziario. La nostra piattaforma traccia la durata tra l'esecuzione del pagamento e il completamento della dichiarazione finale, segnalando i cicli che si avvicinano alla scadenza di conformità. Visualizzando queste tempistiche, i responsabili delle paghe possono riallocare le risorse per garantire che tutti i requisiti fiscali giurisdizionali siano soddisfatti tempestivamente all'interno dell'ecosistema ADP.

Allineare la velocità delle attività di elaborazione paghe tra diverse unità aziendali crea un'esperienza aziendale più coerente e impedisce che specifici dipartimenti rallentino l'intero ciclo. Livelli di performance standardizzati in tutta l'azienda facilitano la previsione dei tempi di elaborazione finali e la gestione dei requisiti di tesoreria globali. ProcessMind confronta le velocità di elaborazione di vari dipartimenti, evidenziando i team ad alte prestazioni i cui metodi possono essere replicati altrove. Riducendo la varianza, l'organizzazione può ottimizzare la tempistica complessiva delle paghe e ridurre lo sforzo totale richiesto per il completamento.

Ottimizzare la verifica dei contributi dei dipendenti e dei datori di lavoro riduce la possibilità di errori manuali di audit e assicura che i fornitori di benefit ricevano finanziamenti accurati. Questa precisione protegge l'azienda dalla responsabilità finanziaria e garantisce che i dipendenti ricevano il pieno valore dei loro piani di benefit selezionati. La nostra soluzione di Process Mining monitora il flusso dall'applicazione della detrazione alla validazione finale, identificando i passaggi in cui i controlli manuali sono ridondanti o soggetti a errori. Ottimizzando questi punti di verifica, il reparto paghe può aumentare significativamente l'accuratezza diminuendo al contempo il tempo dedicato alla supervisione manuale.

Ridurre il tempo tra l'approvazione delle paghe e la pubblicazione della busta paga migliora l'esperienza dei dipendenti fornendo trasparenza prima che i fondi arrivino sui loro conti. Questo approccio proattivo riduce il volume delle richieste inviate all'helpdesk HR, consentendo al personale di concentrarsi su questioni salariali più complesse. ProcessMind analizza il divario temporale tra 'Pagamento Eseguito' e 'Busta Paga Pubblicata' per identificare i ritardi del processo. Ottimizzando questa fase finale, le organizzazioni possono garantire che i dipendenti abbiano accesso immediato ai loro estratti conto digitali, riducendo confusione e richieste di supporto.

Eliminare i cicli in cui i record vengono costantemente riaperti per correzioni stabilizza l'esecuzione delle paghe e riduce il rischio di mancare scadenze critiche. Ridurre questi cicli assicura che il team paghe dedichi meno tempo alle attività amministrative ripetitive e più tempo all'audit strategico dei dati. Il nostro software visualizza i percorsi dei record di pagamento per trovare cicli di rilavorazione ricorrenti causati da errori di dati a monte. L'identificazione di questi schemi consente all'azienda di implementare controlli migliori al punto di ingresso, garantendo che i record procedano senza intoppi verso il completamento senza retromarce.

Il Percorso di Miglioramento in 6 Passaggi per l'Elaborazione delle Paghe

1

Scarica il Modello
2

Esporta i Tuoi Dati
3

Carica il Tuo Dataset
4

Analizza il Tuo Processo
5

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6

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1

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Cosa fare

Ottenga il template Excel specializzato progettato per i record paghe di ADP Workforce Now per assicurarsi che i Suoi dati corrispondano allo schema di Process Mining richiesto.

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Perché è importante

L'utilizzo di una struttura standardizzata previene errori di mappatura dei dati e accelera la transizione dai log paghe grezzi a mappe di processo actionable.

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LE SUE INSIGHTS SULLE PAGHE

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Ottieni completa trasparenza mappando ogni interazione all'interno di ADP Workforce Now per rivelare dove avvengono le correzioni manuali. Vedrai esattamente come i dati si muovono dai log delle presenze ai file bancari finali, permettendoti di eliminare gli errori.
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RISULTATI COMPROVATI

Ottimizzare le Prestazioni delle Paghe in ADP Workforce Now

La nostra analisi di Process Mining identifica inefficienze nascoste all'interno dell'ecosistema ADP Workforce Now, consentendo ai team finanziari di ottimizzare la validazione dei record paghe e ridurre le rilavorazioni manuali. Queste metriche riflettono i tipici guadagni di efficienza realizzati dalle organizzazioni attraverso l'ottimizzazione dei processi basata sui dati.

0 %
Approvazioni Fogli Presenze più Rapide

Riduzione del tempo di approvazione

Ottimizzare il flusso di approvazione tra invio e firma previene colli di bottiglia a valle e assicura che i pagamenti siano elaborati in tempo.
+ 0 %
Maggiore Rendimento al Primo Passaggio

Aumento dei record senza intervento manuale

Eliminare le correzioni manuali dei dati e le eccezioni di audit consente a più record di pagamento di fluire verso l'esecuzione senza alcun intervento umano.
0 days faster
Conformità Fiscale Migliorata

Completamento più rapido della dichiarazione fiscale

Accelerare i tempi tra l'esecuzione dei pagamenti e la dichiarazione legale aiuta le organizzazioni a evitare sanzioni e a mantenere una solida posizione normativa.
0 % fewer loops
Cicli di Calcolo Ridotti

Diminuzione dei cicli di anteprima

Minimizzare le anteprime ripetitive dei risultati delle paghe riduce il carico amministrativo e previene ritardi causati da modifiche ai dati in fase avanzata.
0 hours
Accesso Rapido alla Busta Paga

Tempo di pubblicazione più breve

Colmare il divario tra il pagamento e la disponibilità dei cedolini paga migliora la trasparenza per i dipendenti e riduce il volume delle richieste al dipartimento HR.
0 % reduction
Minore Volume di Rilavorazioni

Diminuzione delle rettifiche

La riduzione degli adeguamenti retroattivi attraverso una migliore validazione iniziale dei dati consente agli specialisti paghe di risparmiare tempo significativo nei cicli di paga successivi.

I risultati individuali variano in base alla complessità del processo e alla qualità dei dati. Queste cifre rappresentano miglioramenti tipici osservati in diverse implementazioni delle paghe.

Dati Consigliati

Inizia la tua analisi con questi punti dati chiave per ottenere visibilità immediata sul tuo processo.
È nuovo agli event log? Impari come creare un event log di Process Mining.

Attributi

Punti dati chiave da acquisire per l'analisi

Identificatore unico per la specifica combinazione dipendente e periodo di paga.

Perché è importante

È la chiave di caso obbligatoria che lega tutti i dati degli eventi insieme per consentire la ricostruzione del processo.

Il nome del passaggio del processo o dell'evento eseguito.

Perché è importante

Definisce il 'cosa' del processo, consentendo la visualizzazione dei flussi e delle varianti del processo.

La data e l'ora specifiche in cui si è verificata l'attività.

Perché è importante

Fornisce la dimensione temporale richiesta per tutte le analisi del tempo di ciclo e delle prestazioni.

L'utente o l'agente di sistema responsabile dell'esecuzione dell'attività.

Perché è importante

Consente l'analisi delle risorse, il bilanciamento del carico di lavoro e l'audit della separazione dei compiti.

Il dipartimento o centro di costo associato al dipendente.

Perché è importante

Chiave per il benchmarking delle prestazioni tra diverse unità organizzative.

Identifica lo specifico ciclo di pagamento o gruppo (es. Bi-settimanale USA).

Perché è importante

Consente la segmentazione del processo per frequenza di pagamento e tipo di dipendente.

La retribuzione lorda calcolata per il record prima delle detrazioni.

Perché è importante

Fornisce contesto finanziario e entità per il record paghe.

Il codice specifico della regione o dello stato per scopi di dichiarazione fiscale.

Perché è importante

Essenziale per il monitoraggio della conformità e l'analisi delle prestazioni regionali.

Flag che indica se l'attività ha coinvolto l'inserimento manuale di dati o una correzione.

Perché è importante

Supporta direttamente l'analisi dei tassi di automazione e dell'efficienza del processo.

Flag che indica se questo record di pagamento è una rettifica per un periodo passato.

Perché è importante

Distingue tra elaborazione standard e cicli di rilavorazione/correzione.

Attività

Fasi del processo da tracciare e ottimizzare

Segna il momento in cui un dipendente o un manager invia i dati di rilevazione presenze per il periodo di paga. Catturato esplicitamente dai log di audit del modulo Rilevazione Presenze all'interno di ADP Workforce Now.

Perché è importante

Avvia il cronometro del lead time del ciclo paghe. I ritardi qui si propagano a cascata, riducendo il tempo disponibile per gli specialisti paghe per validare i dati.

Rappresenta l'approvazione del cartellino da parte del manager, autorizzando le ore per l'elaborazione delle paghe. Questo è un passaggio fondamentale che sposta i dati dal modulo Rilevazione Presenze al modulo Paghe.

Perché è importante

Essenziale per la dashboard 'Tempi del Ciclo di Approvazione Fogli Presenze'. Identifica i colli di bottiglia manageriali che compromettono la tempistica di elaborazione.

Si verifica quando il batch di paghe viene creato o aperto per il ciclo, istanziando di fatto il caso paghe per il dipendente. Desunto dal timestamp di creazione del record Paydata nel batch attivo.

Perché è importante

Stabilisce l'inizio della specifica finestra di calcolo delle paghe. Misura il 'Ritardo di Integrazione dei Dati Incentivi' se confrontato con i timestamp di importazione dei dati.

Il sistema esegue la logica per moltiplicare le ore per le tariffe e aggiungere i guadagni supplementari. Questo è desunto dal timestamp di completamento del processo batch 'Calcola Paghe'.

Perché è importante

Fase di elaborazione centrale. Occorrenze multiple indicano cicli di rilavorazione tipicamente visualizzati nell''Analisi Ciclo di Anteprima delle Paghe'.

Indica che il sistema ha rilevato una violazione delle regole di validazione (es. retribuzione netta negativa, giurisdizione fiscale mancante) durante il calcolo. Catturato dalla generazione di messaggi di errore nell'output del calcolo.

Perché è importante

Driver per il 'Monitor di Risoluzione Eccezioni di Audit'. Volumi elevati indicano problemi di qualità dei dati a monte.

L'accettazione formale del batch di paghe, che lo blocca contro ulteriori modifiche e autorizza il movimento di denaro. Questo è il passaggio 'Finalizza' in ADP WFN.

Perché è importante

Il milestone definitivo che conclude la fase di elaborazione e inizia la fase di erogazione.

La creazione tecnica del file NACHA/ACH per i depositi diretti. Solitamente attivata immediatamente dopo il completamento del passaggio 'Finalizza'.

Perché è importante

Monitora il 'Tempo di Generazione del File di Bonifico Bancario' per garantire che i passaggi tecnici non ritardino i pagamenti.

La data effettiva in cui i fondi vengono rilasciati ai dipendenti. Questo è spesso un evento calcolato in base alla Data Assegno definita nel batch di paghe.

Perché è importante

L'esito primario del processo. Essenziale per il calcolo del 'Lead Time di Conformità Fiscale'.

La disponibilità dell'estratto conto paga digitale al dipendente tramite il portale self-service (iPay). Solitamente programmato in relazione alla Data di Pagamento.

Perché è importante

Supporta l'analisi del 'Tempo di Pubblicazione della Busta Paga' e della soddisfazione dei dipendenti.

FAQ

Domande frequenti

Il Process Mining analizza gli event log all'interno di ADP Workforce Now per mappare ogni fase del Suo ciclo paghe. Evidenzia dove si verificano i colli di bottiglia, come approvazioni lente dei fogli presenze o cicli di anteprima ripetitivi, consentendoLe di mirare a specifiche aree per l'automazione o modifiche alle politiche.

Deve estrarre event log che includano un ID Record Paghe unico, timestamp di attività e le azioni specifiche eseguite. Ciò implica tipicamente la connessione all'API di ADP o l'esportazione di log di sistema che catturano i cambiamenti di stato dall'invio del foglio presenze alla generazione finale del bonifico bancario.

Sì, la tecnologia traccia la sequenza degli eventi che portano agli adeguamenti e identifica schemi o punti comuni di inserimento dati dove gli errori hanno origine. Visualizzando questi cicli di rilavorazione, i team possono standardizzare le risoluzioni delle segnalazioni di audit e sincronizzare i dati degli incentivi in una fase precedente del processo.

Mentre molte organizzazioni iniziano con un audit retrospettivo dei cicli passati, può impostare un monitoraggio continuo tramite integrazioni API. Questo Le consente di ricevere avvisi quando un dipartimento specifico è in ritardo nei tempi di elaborazione o quando si verifica un volume insolito di interventi manuali prima della finalizzazione delle paghe.

La privacy dei dati è mantenuta tramite la pseudonimizzazione di campi sensibili come numeri di previdenza sociale o retribuzioni individuali prima che i dati vengano analizzati. L'attenzione del process mining è sui timestamp e sui cambiamenti di stato del Record Paghe piuttosto che sui dettagli personali dei singoli dipendenti.

La maggior parte delle organizzazioni può aspettarsi di vedere una mappatura iniziale del processo entro due o quattro settimane dal corretto collegamento dei dati. Una volta stabilita la baseline, le opportunità specifiche per ridurre le rilavorazioni manuali e accelerare la generazione dei bonifici bancari diventano immediatamente visibili.

No, il Process Mining funziona leggendo le tracce di audit e i log esistenti già generati da ADP Workforce Now. Non è necessario modificare il modo in cui il Suo team paghe opera per iniziare l'analisi, anche se in seguito potrà scegliere di aggiornare le configurazioni in base ai risultati.

Fornendo una visione completa e trasparente di ogni azione intrapresa all'interno di un ciclo paghe, il process mining agisce come un audit trail digitale. Assicura che tutte le eccezioni di audit siano gestite secondo il protocollo e fornisce prova di conformità per le dichiarazioni fiscali e le verifiche delle detrazioni dei benefici.

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