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Migliora la Tua Gestione Paghe

Ottimizza UKG Pro con la nostra guida in 6 passaggi
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Migliora la Tua Gestione Paghe
Sfide (12) Obiettivi (12) 6 Fasi Anteprima Risultati Dati FAQ (4)

Ottimizzare l'Elaborazione Paghe in UKG Pro per la Conformità Totale

La nostra piattaforma La aiuta a scoprire i colli di bottiglia nascosti che rallentano i Suoi cicli di elaborazione paghe e causano rilavorazioni manuali non necessarie. Analizzando il Suo flusso operativo, può individuare esattamente dove si verificano i ritardi e risolvere i rischi di conformità prima che impattino sulla Sua forza lavoro. Questa visibilità assicura un processo di compensazione più affidabile ed efficiente per la Sua intera organizzazione.

Scarichi il nostro template dati preconfigurato e affronti le sfide comuni per raggiungere i suoi obiettivi di efficienza. Segua il nostro piano di miglioramento in sei fasi e consulti la Guida al Template Dati per trasformare le sue operazioni.

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L'Importanza Strategica dell'Ottimizzazione della Gestione Paghe

La gestione delle paghe è spesso considerata una funzione di back-office standard che deve semplicemente funzionare, ma la sua efficienza ha un impatto diretto sui risultati economici e sulla fiducia della forza lavoro. In un sistema complesso come UKG Pro, l'enorme volume di dati, che spazia da molteplici giurisdizioni fiscali a diverse frequenze di pagamento, crea strati di complessità in cui le inefficienze possono facilmente nascondersi. L'ottimizzazione dei processi in questo contesto non riguarda solo la velocità, ma la creazione di un ambiente resiliente e privo di errori, dove ogni calcolo è accurato e ogni scadenza è rispettata senza la necessità di sforzi manuali eroici. Quando la gestione delle Sue paghe è ottimizzata, Lei riduce il rischio di sanzioni per non conformità ed elimina l'onere amministrativo che impedisce ai Suoi team HR e finanziari di concentrarsi su iniziative più strategiche.

Decodificare il Ciclo Paghe con il Process Mining

Il Process Mining colma il divario tra dati grezzi e insight azionabili, trasformando le impronte digitali lasciate in UKG Pro in una mappa chiara e visiva delle Sue operazioni reali. Ogni volta che una scheda presenze viene approvata o un calcolo fiscale viene attivato, viene creato un record. Tracciando questi record mentre si muovono attraverso il sistema, il Process Mining Le permette di vedere la realtà del Suo ciclo paghe piuttosto che la versione idealizzata presente nei manuali. Questo livello di trasparenza è essenziale per comprendere il

Elaborazione Paghe Gestione della Forza Lavoro `Conformità` Fiscale Specialista Paghe Gestione della Retribuzione Prontezza all'Audit Rilevazione Presenze

Problemi e Sfide Comuni

Identifichi le sfide che la stanno influenzando

Gli aggiustamenti manuali si verificano spesso quando le voci di dati iniziali sono errate o mancanti, portando a significative rilavorazioni per gli specialisti delle paghe. Questi override manuali aumentano il rischio di errori nei calcoli fiscali e possono portare alla non conformità con le leggi sul lavoro se non documentati correttamente. Ciò crea un pesante onere amministrativo che rallenta l'intero ciclo.

ProcessMind analizza gli event log di UKG Pro per identificare dove le correzioni manuali si verificano più frequentemente. Mappando questi punti di contatto, le organizzazioni possono individuare le cause profonde delle imprecisioni dei dati e implementare validazioni automatizzate per garantire che i record di pagamento siano corretti fin dall'inizio, riducendo significativamente la necessità di intervento umano.

I ritardi nell'approvazione delle schede presenze dei dipendenti creano un effetto a catena che blocca l'intero ciclo di gestione paghe. Quando i manager non approvano i dati delle presenze in tempo, i team paghe devono accelerare la fase di calcolo, il che spesso si traduce in scadenze mancate, inesattezze nei pagamenti o costose commissioni di elaborazione accelerata per garantire che i dipendenti vengano pagati in tempo.

Utilizzando il Process Mining su UKG Pro, ProcessMind visualizza il tempo tra l'invio e l'approvazione attraverso diversi dipartimenti e team. Questa trasparenza consente ai leader di identificare colli di bottiglia specifici e di ritenere i manager responsabili, garantendo che i dati delle presenze fluiscano senza intoppi nel motore di gestione paghe senza causare ritardi a valle.

Affidarsi a elaborazioni straordinarie (off-cycle) per correggere pagamenti mancati o errori nei data è una pratica costosa che assorbe risorse del dipartimento paghe. Questi cicli aggiuntivi interrompono i workflow standard, aumentano i costi amministrativi e complicano la riconciliazione delle dichiarazioni fiscali tra diversi gruppi di pagamento, aumentando in definitiva il costo per busta paga emessa.

ProcessMind traccia la frequenza e le cause dei pagamenti off-cycle all'interno di UKG Pro. Scoprendo i modelli che portano a queste eccezioni, le organizzazioni possono affinare il loro ciclo paghe principale e ridurre la dipendenza da costose elaborazioni d'emergenza, portando a operazioni più prevedibili ed economiche.

Volumi elevati di segnalazioni di audit durante la fase di anteprima delle paghe indicano problemi sistemici di integrità dei dati o di configurazione del sistema. Dedicare troppo tempo alla risoluzione manuale di queste eccezioni ritarda l'erogazione finale e aumenta il carico di lavoro durante la finestra critica della gestione paghe, portando spesso a decisioni affrettate che compromettono l'accuratezza.

Analizzando la traccia di audit in UKG Pro, ProcessMind identifica quali regole o gruppi di pagamento specifici attivano la maggior parte delle eccezioni. Questa insight aiuta i team a risolvere i problemi di configurazione sottostanti o le abitudini di inserimento dati, ottimizzando il percorso dal calcolo all'approvazione e garantendo che gli audit siano una formalità piuttosto che un collo di bottiglia.

La gestione della conformità fiscale in più giurisdizioni è complessa, e i ritardi nella finalizzazione dei dati fiscali possono portare a dichiarazioni tardive e sanzioni. Velocità di elaborazione incoerenti spesso si traducono in una corsa dell'ultimo minuto per rispettare le scadenze legali, aumentando il rischio di reporting inaccurato e potenziale esposizione legale per l'organizzazione.

ProcessMind monitora il workflow di dichiarazione fiscale end-to-end all'interno di UKG Pro per rilevare dove si verificano i ritardi. Visualizzando il tempo impiegato dal calcolo fiscale alla dichiarazione finale, le organizzazioni possono assicurare che tutti i requisiti giurisdizionali siano soddisfatti ben prima delle scadenze legali, fornendo tranquillità e conformità totale.

I colli di bottiglia nelle fasi di approvazione finale spesso ritardano la generazione dei file di bonifico bancario, mettendo a rischio i pagamenti ai dipendenti. Quando la finestra per l'invio di questi file alle istituzioni finanziarie viene persa, l'organizzazione può affrontare spese di mora, penali bancarie e una significativa insoddisfazione dei dipendenti a causa della retribuzione ritardata.

ProcessMind evidenzia il ritardo tra l'approvazione delle paghe e la generazione del file in UKG Pro. Ciò consente ai manager di identificare ed eliminare gli ostacoli specifici nel processo di approvazione finale, garantendo che i file di erogazione siano sempre pronti per la banca in tempo, indipendentemente dalla complessità del ciclo di pagamento.

L'importazione di dati di incentivi e commissioni da sistemi esterni porta frequentemente a errori che richiedono un intervento manuale. Queste incongruenze tra i sistemi sorgente e la piattaforma di gestione paghe causano disallineamenti di calcolo che devono essere risolti sotto scadenze strette, causando frequentemente stress ed errori nei calcoli della retribuzione lorda.

ProcessMind traccia il ciclo di vita dei dati di incentivi all'interno di UKG Pro per identificare dove vengono introdotti gli errori durante il processo di importazione. Analizzando il flusso dei record importati, i team possono migliorare la qualità dell'integrazione e ridurre la quantità di pulizia manuale richiesta prima di eseguire il ciclo paghe, garantendo una retribuzione basata sulle prestazioni accurata.

La distribuzione dei record di pagamento spesso ricade in modo disomogeneo tra gli specialisti, portando al burnout per alcuni e alla sottoutilizzazione per altri. Questo squilibrio può causare ritardi specifici nei gruppi di pagamento, creando esperienze di pagamento incoerenti per i dipendenti di diversi dipartimenti o unità aziendali.

ProcessMind offre visibilità sul volume e sulla complessità dei record di pagamento gestiti da ogni specialista in UKG Pro. Le organizzazioni possono utilizzare questi dati per riequilibrare i carichi di lavoro e garantire che non esista un singolo punto di fallimento nella catena di elaborazione delle paghe, migliorando l'efficienza complessiva del team e il morale.

Tempi di elaborazione prolungati per i calcoli lordo-netto limitano il tempo disponibile per audit e verifiche approfondite. Se il sistema impiega troppo tempo per elaborare grandi gruppi di pagamento, la finestra per la correzione degli errori prima della data di pagamento si riduce pericolosamente, aumentando la probabilità di risultati non verificati.

Attraverso il Process Mining, ProcessMind identifica specifici gruppi di pagamento o cicli in UKG Pro che sperimentano i tempi di calcolo più lunghi. Ciò consente ai team tecnici di ottimizzare le configurazioni o l'allocazione delle risorse per accelerare il motore di elaborazione principale, fornendo più tempo per attività di audit critiche.

Gli aggiustamenti manuali alle deduzioni dei benefici sono una fonte comune di perdite nelle paghe e frustrazione dei dipendenti. Quando le modifiche nello stato dei benefici non vengono riflesse prontamente nel sistema di gestione paghe, ciò porta a correzioni retroattive e complessi processi di recupero che confondono i dipendenti e complicano la rendicontazione fiscale.

ProcessMind analizza la tempistica e l'accuratezza delle applicazioni di deduzione dei benefici in UKG Pro. Identificando le lacune tra le modifiche dei benefici e gli aggiornamenti delle paghe, le organizzazioni possono automatizzare una maggiore parte del processo e garantire che le deduzioni siano sempre aggiornate, riducendo i costi amministrativi degli aggiustamenti retroattivi.

Senza un chiaro tracciamento degli accordi sul livello del servizio interni, i dipartimenti paghe faticano a identificare dove non riescono a raggiungere gli obiettivi di performance. Questa mancanza di trasparenza rende difficile giustificare miglioramenti di processo o personale aggiuntivo alla leadership esecutiva, spesso risultando in operazioni stagnanti e inefficienti.

ProcessMind confronta ogni fase del ciclo di elaborazione paghe di UKG Pro con SLA predefiniti. Questo monitoraggio in tempo reale avvisa la direzione di potenziali violazioni prima che si verifichino, consentendo un intervento proattivo per mantenere il processo di elaborazione paghe nei tempi previsti e entro parametri di performance accettabili.

L'elaborazione delle paghe per dipendenti in più stati introduce requisiti fiscali e legali unici che spesso rallentano il ciclo complessivo. Queste complessità possono portare a che specifici gruppi di pagamento non rispettino costantemente le scadenze interne a causa delle verifiche aggiuntive necessarie per diverse giurisdizioni.

ProcessMind segmenta le prestazioni delle paghe per giurisdizione fiscale all'interno di UKG Pro per identificare quali regioni causano i maggiori ritardi. Questo consente alle organizzazioni di allocare risorse specializzate alle aree più complesse, garantendo una velocità di elaborazione standardizzata su tutta la linea, indipendentemente dalla complessità geografica.

Obiettivi Tipici

Definisca il significato di successo

Gli aggiustamenti manuali creano rilavorazioni e aumentano il rischio di errori di pagamento per i dipendenti. Riducendo questi interventi, le organizzazioni possono garantire che il ciclo paghe standard sia affidabile e che i dipendenti ricevano una retribuzione accurata senza la necessità di correzioni nei periodi successivi. Questo porta a una maggiore fiducia nel dipartimento paghe e a minori costi amministrativi.

ProcessMind identifica i punti specifici nel workflow di UKG Pro dove gli aggiustamenti si verificano più frequentemente. Analizzando questi punti di deviazione, i team possono implementare controlli automatizzati o formazione per garantire che i dati siano corretti al punto di immissione, riducendo potenzialmente i volumi di aggiustamento di oltre il 30 percento. Questo approccio proattivo assicura che gli errori vengano rilevati prima che influenzino l'erogazione finale.

Approvazioni tempestive sono la base di un processo di elaborazione paghe fluido. Quando le approvazioni tardano, gli specialisti delle paghe sono costretti ad accelerare i calcoli o a ritardare l'intero ciclo, il che incide direttamente sul morale della forza lavoro e sull'accuratezza della pianificazione finanziaria. Cicli più rapidi significano più tempo per audit e convalida.

Forniamo visibilità sulle fasi di approvazione del record paghe, evidenziando manager o dipartimenti che non rispettano costantemente le scadenze all'interno del sistema. Individuando questi bottleneck, la leadership può imporre tempistiche più rigorose e ridurre il tempo complessivo del ciclo di diverse ore o addirittura giorni, garantendo che il motore di elaborazione paghe si avvii in tempo ogni periodo.

Eccezioni di audit riscontrate durante la fase di anteprima richiedono attenzione immediata e spesso comportano lunghe notti per il team paghe. Minimizzare queste eccezioni assicura che la fase di anteprima sia una formalità piuttosto che una frenetica sessione di risoluzione dei problemi, consentendo un processo di chiusura più prevedibile e sereno.

ProcessMind traccia i modelli comuni di eccezione all'interno di UKG Pro, mostrando quali tipi di dati attivano costantemente segnalazioni. Affrontando queste cause profonde, le organizzazioni possono raggiungere uno stato in cui oltre il 95 percento dei record di pagamento supera la fase di anteprima senza errori critici, riducendo notevolmente lo stress sul team di conformità.

Le elaborazioni straordinarie (off-cycle) sono costose e possono interrompere le normali operazioni aziendali. Ridurre la loro frequenza permette di risparmiare notevoli costi amministrativi e consente al dipartimento paghe di concentrarsi su miglioramenti strategici anziché su continue "attività antincendio". Ciò denota anche un livello superiore di maturità dei processi e accuratezza dei dati.

Analizzando le ragioni alla base delle richieste off-cycle, la nostra piattaforma aiuta a identificare i fallimenti sistemici nel ciclo paghe regolare. I team possono quindi risolvere questi problemi alla fonte, portando a una sostanziale riduzione della necessità di erogazioni d'emergenza e a un'operazione finanziaria più snella.

La generazione del file di bonifico bancario è l'ultimo ostacolo prima che i dipendenti vengano pagati. Qualsiasi ritardo in questa fase può portare a mancate scadenze bancarie, con conseguenti ritardi nei pagamenti e potenziali ripercussioni legali o di conformità. Assicurare che questo passaggio sia il più rapido possibile fornisce un margine di sicurezza necessario.

ProcessMind mappa il percorso esatto dall'approvazione del record alla generazione del file in UKG Pro. Questa trasparenza consente ai manager di vedere se il ritardo è causato da problemi tecnici o da passaggi manuali, permettendo loro di ridurre significativamente i tempi nell'ultimo passaggio del processo di erogazione e garantire pagamenti puntuali.

Rispettare costantemente le scadenze di dichiarazione fiscale in più giurisdizioni è fondamentale per evitare sanzioni e mantenere la reputazione aziendale. La standardizzazione assicura che, indipendentemente dalla complessità, ogni dichiarazione segua una tempistica prevedibile e conforme, a prescindere dallo specialista che gestisce il compito.

I nostri strumenti di analisi offrono una visione chiara di come le dichiarazioni fiscali progrediscono parallelamente al ciclo paghe standard. Confrontando diverse giurisdizioni, Lei può identificare quali aree sono soggette a ritardi e standardizzare il workflow per garantire una conformità del 100% puntuale e zero sanzioni per dichiarazioni tardive.

Importazioni imprecise di incentivi o bonus causano un'enorme rilavorazione durante la fase di calcolo. Un'elevata integrità dei dati nella fase di importazione riduce l'onere per gli specialisti delle paghe e assicura che la retribuzione variabile sia pagata correttamente la prima volta, prevenendo la frustrazione dei dipendenti.

ProcessMind La aiuta a visualizzare il passaggio tra fonti di dati esterne e UKG Pro. Identificando dove si verificano tipicamente la corruzione o gli errori dei dati, Lei può perfezionare i Suoi protocolli di importazione e ridurre significativamente le ore dedicate alla correzione manuale dei dati, assicurando un inizio pulito per ogni ciclo di pagamento.

Carichi di lavoro non uniformi portano a burnout per i high performer e a bottleneck in specifici gruppi di pagamento. Una distribuzione equilibrata dei record paghe garantisce che nessun singolo specialista sia sovraccaricato, portando a un lavoro di qualità superiore e a tempi di elaborazione complessivi più rapidi in tutta l'organizzazione.

Monitorando il throughput di diversi specialisti e team delle paghe, identifichiamo chi gestisce i case più complessi o i volumi più elevati. Questi data consentono un'allocazione delle risorse più intelligente e un'operazione complessiva più fluida durante le finestre di elaborazione di punta, prevenendo qualsiasi singolo punto di fallimento.

Il tempo necessario per passare dall'inserimento data iniziale al calcolo finale lordo-netto definisce l'efficienza del dipartimento paghe. Ridurre questa finestra offre più tempo per audit approfonditi e correzioni in fase avanzata senza rischiare la scadenza del pagamento finale.

ProcessMind rivela i tempi di attesa nascosti e i ritardi di elaborazione all'interno del motore di calcolo. Identificando quali gruppi di pagamento o tipi di dipendenti impiegano più tempo per l'elaborazione, è possibile ottimizzare le configurazioni per accelerare i calcoli del 20% o più, creando un ciclo paghe più snello e reattivo.

Garantire che le deduzioni dei benefici siano aggiornate in sincronia con i cicli di pagamento è vitale per l'accuratezza finanziaria e la soddisfazione dei dipendenti. Aggiornamenti inefficienti spesso portano ad arretrati o pagamenti eccessivi che sono difficili e dispendiosi in termini di tempo da risolvere nei periodi successivi.

La nostra soluzione di Process Mining monitora il flusso di sincronizzazione tra i moduli benefici e il record di pagamento. La aiutiamo a identificare dove gli aggiornamenti sono bloccati, permettendole di automatizzare questi flussi e garantire che le deduzioni siano sempre aggiornate e accurate per ogni singolo dipendente.

Gli accordi sul livello del servizio (SLA) sono il punto di riferimento per le prestazioni delle paghe, in particolare in organizzazioni grandi o decentralizzate. Il rispetto costante di queste scadenze costruisce fiducia con gli stakeholder ed evita gli impatti negativi dei ritardi di elaborazione sull'attività aziendale più ampia.

Forniamo un tracciamento in tempo reale rispetto alle Sue specifiche scadenze di elaborazione in UKG Pro. AvvisandoLa dei record a rischio di violazione di un SLA, ProcessMind consente al Suo team di intervenire prima che una scadenza venga mancata, garantendo la conformità totale in ogni singolo ciclo di pagamento.

L'elaborazione delle paghe in più stati introduce uno strato di complessità che può facilmente portare a bottleneck. Ottimizzare questi flussi garantisce che i requisiti specifici di ogni stato siano soddisfatti senza rallentare l'elaborazione paghe nazionale principale o creare confusione tra gli specialisti.

ProcessMind analizza il ciclo paghe per giurisdizione fiscale, evidenziando quali stati presentano i requisiti più complessi o lenti. Questo Le permette di adattare i Suoi workflow a queste regioni specifiche, riducendo la complessità complessiva delle Sue operazioni multi-stato e migliorando la velocità.

Percorso di Miglioramento in 6 Passi per la Gestione delle Paghe

1

Scarica il Modello
2

Esporta i Tuoi Dati
3

Carica il Tuo Dataset
4

Analizza il Tuo Processo
5

Implementa Miglioramenti
6

Monitora il Tuo Processo
1

Scarica il Modello

Cosa fare

Acceda al template dei dati di gestione paghe UKG Pro per allineare la Sua cronologia dei record di pagamento con la struttura di Process Mining richiesta.

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Perché è importante

L'utilizzo di un formato standardizzato garantisce che i gruppi di pagamento dei dipendenti, le giurisdizioni fiscali e i data di time-tracking siano mappati correttamente fin dall'inizio.

Risultato atteso

Un framework Excel pronto all'uso per i Suoi dati paghe.

I TUOI INSIGHT SULLE PAGHE

Trasforma la Tua Elaborazione Paghe UKG Pro con Insight Approfonditi

ProcessMind mappa i Suoi workflow di UKG Pro per evidenziare esattamente dove si verificano aggiustamenti manuali e ritardi nella dichiarazione dei redditi. Otterrà una visione chiara del Suo ciclo di elaborazione paghe effettivo per garantire conformità ed efficienza.
  • Mappa i flussi di gestione paghe effettivi in UKG Pro
  • Individuare i `bottleneck` di approvazione e i ritardi manuali
  • Confrontare i tempi di ciclo tra diverse regioni
  • Monitorare la conformità fiscale e l'accuratezza delle dichiarazioni
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RISULTATI COMPROVATI

Ottimizzare l'Efficienza dell'Elaborazione Paghe con UKG Pro

Analizzando il ciclo di vita di ogni Record di Pagamento all'interno di UKG Pro, le organizzazioni identificano colli di bottiglia nascosti e ottimizzano i passaggi di verifica manuale. Questi risultati dimostrano i guadagni di efficienza ottenuti applicando il Process Mining alle Sue operazioni di gestione paghe principali.

0 %
Cicli di Approvazione più Rapidi

Riduzione del ritardo di approvazione

La semplificazione dei workflow delle schede attività riduce il tempo tra l'invio e l'approvazione del manager, garantendo data tempestivi per le elaborazioni paghe.
+ 0 %
Migliorata Accuratezza al Primo Passaggio

Aumento della retribuzione corretta al primo tentativo

Minimizzare gli aggiustamenti manuali attraverso una migliore accuratezza nell'importazione dei dati si traduce in un volume significativamente più elevato di record di pagamento privi di errori.
0 %
Eccezioni di Audit Ridotte

Diminuzione delle segnalazioni di conformità

Le organizzazioni registrano una diminuzione dei record che richiedono intervento manuale standardizzando l'elaborazione di imposte e detrazioni attraverso flussi multi-stato.
0 %
Minore Volume Fuori Ciclo

Riduzione delle elaborazioni d'emergenza

Correggere le cause profonde degli errori di esecuzione primaria riduce la necessità di costosi processi di pagamento manuali fuori ciclo al di fuori del programma standard.
0 % SLA
Maggiore Aderenza agli SLA

Coerenza nelle tempistiche di pagamento

Una migliore visibilità sulle scadenze di elaborazione consente agli specialisti di bilanciare efficacemente i carichi di lavoro, mantenendo un record quasi perfetto per le date di pagamento dei dipendenti.

I risultati individuali variano in base alla complessità del processo e alla qualità dei dati sottostanti. Queste cifre rappresentano miglioramenti tipici osservati in diversi ambienti di implementazione.

Dati Consigliati

Inizi la Sua analisi con queste attività e attributi fondamentali per costruire una solida base.
È nuovo agli event log? Impari come creare un event log di Process Mining.

Attributi

Punti dati chiave da acquisire per l'analisi

Identificatore univoco che rappresenta un dipendente specifico all'interno di un periodo di pagamento specifico.

Perché è importante

Questo è l'ID Case obbligatorio che raggruppa tutte le attività delle paghe per formare un'istanza di processo.

Lo specifico event o passaggio eseguito nel processo di elaborazione paghe.

Perché è importante

Questo è l'attributo Activity obbligatorio che definisce i nodi nella mappa del processo.

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

Perché è importante

Questo è l'attributo StartTime obbligatorio richiesto per sequenziare gli event.

Il sistema di riferimento per i data.

Perché è importante

Attributo obbligatorio per la lineage dei dati e l'analisi multi-sistema.

Il timestamp dell'ultima modifica alla riga di data.

Perché è importante

Attributo obbligatorio per l'aggiornamento incrementale dei dati.

L'ID utente o il nome della persona che elabora il record.

Perché è importante

Abilita l'analisi delle risorse e gli insight per il bilanciamento del carico di lavoro.

Il codice del dipartimento associato al dipendente.

Perché è importante

Critico per la segmentazione organizzativa e l'analisi delle cause profonde.

Il codice del centro di costo per l'allocazione finanziaria.

Perché è importante

Supporta l'analisi finanziaria e identifica i bottleneck per unità di budget.

Il raggruppamento logico dei dipendenti per l'elaborazione delle paghe.

Perché è importante

Dimensione primaria per raggruppare e confrontare le performance di elaborazione paghe.

La paga totale calcolata prima delle deduzioni e delle tasse.

Perché è importante

Abilita l'analisi del flusso di valore e il rilevamento degli outlier.

Lo stato o la località primaria per la dichiarazione fiscale.

Perché è importante

Critico per il monitoraggio della conformità e l'analisi geografica.

La data/ora target per il completamento dell'esecuzione del pagamento.

Perché è importante

Punto di riferimento per il calcolo del rispetto degli SLA.

Flag che indica se l'esecuzione del ciclo paghe è fuori dallo standard.

Perché è importante

Filtro chiave per l'analisi delle deviazioni di processo e delle rilavorazioni.

Flag che indica se un'eccezione di audit è stata attivata.

Perché è importante

Identifica i casi che richiedono intervento.

L'ultimo giorno del periodo di pagamento in elaborazione.

Perché è importante

Ancora temporale per il ciclo di elaborazione paghe.

Flag che indica se il pagamento è stato eseguito dopo la scadenza.

Perché è importante

Driver KPI per il monitoraggio della conformità.

Durata totale dall'inizializzazione all'esecuzione del pagamento.

Perché è importante

Metrica chiave per l'efficienza del processo.

Attività

Fasi del processo da tracciare e ottimizzare

La creazione della voce di pagamento specifica per un dipendente all'interno di una nuova istanza di gruppo di pagamento. Ciò segnala che il dipendente è attivo e collegato al ciclo di elaborazione corrente.

Perché è importante

Segna l'inizio ufficiale della fase di elaborazione paghe all'interno del sistema centrale. Essenziale per distinguere tra la durata di acquisizione del tempo e la durata effettiva di elaborazione delle paghe.

L'approvazione finale del singolo record o dell'intero gruppo di pagamento. Questa azione blocca il record da ulteriori modifiche e lo mette in coda per la generazione del pagamento.

Perché è importante

Una pietra miliare critica che separa la fase di lavoro dalla fase finalizzata. Utilizzata per calcolare il 'Tempo di consegna del file di bonifico bancario'.

La data di efficacia o il trasferimento effettivo dei fondi al dipendente. Questo segna l'adempimento dell'obbligo di compensazione.

Perché è importante

Utilizzato per convalidare la SLA Compliance e garantire che i dipendenti siano pagati alla data concordata.

L'invio riuscito dei data fiscali alle giurisdizioni pertinenti (federale, statale, locale). Questo avviene spesso dopo il pagamento.

Perché è importante

Essenziale per la dashboard 'Tempistiche di Dichiarazione Fiscale Multi-Stato' per garantire la conformità normativa ed evitare sanzioni.

FAQ

Domande frequenti

Il Process Mining analizza gli event log del Suo ambiente UKG Pro per visualizzare ogni fase del ciclo di elaborazione paghe dall'inizio alla fine. Questa visibilità La aiuta a individuare esattamente dove si verificano aggiustamenti manuali o ritardi di approvazione, consentendoLe di standardizzare i workflow e ridurre gli errori ricorrenti.

L'analisi richiede tre data point primari: un identificatore del record paghe, un timestamp per ogni attività e il nome specifico dell'azione. Questi campi sono tipicamente estratti dai log di audit del sistema e dalle tabelle transazionali relative a schede attività, dichiarazioni fiscali e trasferimenti bancari.

Sì, mappando le cause alla radice degli invii tardivi delle schede attività e degli errori nei data di incentivo, è possibile implementare misure preventive. Ridurre questi problemi a monte minimizza direttamente la necessità di correzioni off-cycle costose e dispendiose in termini di tempo più avanti nel ciclo.

La maggior parte delle organizzazioni vede le mappe di processo iniziali entro due-quattro settimane una volta stabilita l'estrazione dei dati da UKG Pro. Questo lasso di tempo include la pulizia dei dati, le attività di mappatura e la generazione della prima visualizzazione dei Suoi attuali colli di bottiglia nella gestione paghe.

No, il Process Mining è una tecnologia non invasiva che funziona leggendo i dati di log esistenti piuttosto che alterando la Sua configurazione. Lei può continuare le Sue operazioni di gestione paghe come al solito mentre il software analizza i flussi di dati storici e in tempo reale per trovare miglioramenti.

L'analisi può segmentare i flussi di processo per stato o regione per identificare bottleneck di conformità localizzati o specifici ritardi nella dichiarazione dei redditi. Ciò consente ai responsabili delle paghe di applicare ottimizzazioni a giurisdizioni specifiche senza interrompere l'intero ciclo di elaborazione paghe nazionale.

Il Process Mining traccia il tempo impiegato tra le attività, il che aiuta a identificare una distribuzione non uniforme del carico di lavoro tra i Suoi specialisti. Questo data consente alla direzione di riassegnare i compiti o fornire formazione mirata laddove specifici passaggi sono costantemente più lenti della media dipartimentale.

La privacy dei dati è mantenuta attraverso la pseudonimizzazione dei campi sensibili dei dipendenti prima che i dati entrino nella piattaforma di Process Mining. Lei mantiene il controllo su quali attributi sono inclusi, assicurando che vengano elaborati solo i metadati relativi al processo necessari per l'analisi.

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