Ceridian Dayforceシステムにおける給与処理の最適化
弊社のプラットフォームは、業務を停滞させるボトルネックや不要な手作業のステップを特定するのに役立ちます。ワークフローを分析することで、遅延がどこで発生しているか、どのように活動を効率化すればより良い結果が得られるかを明確にします。この可視性により、チームはエラーの追跡ではなく、価値の高い業務に集中できるようになります。
事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。
詳細な説明を表示
給与計算処理を最適化する理由
給与は、組織にとって最大の費用であることが多いにもかかわらず、運用上最も複雑な機能の一つであり続けています。Ceridian Dayforceの文脈では、システムは継続的な計算を提供するように設計されており、技術的には常に給与計算が実行されています。しかし、この継続的なエンジンの効率性は、入力の品質と人的介入の速度に完全に依存しています。タイムシートの承認が停滞したり、手動での修正が例外ではなく常態化したりすると、各給与の処理コストは著しく上昇します。最適化は単にコスト削減だけではなく、地域の税法や労働規制を厳格に遵守しながら、すべての従業員に正確かつ期日通りに支払われることを保証することでもあります。このプロセスの非効率性は、リソースを浪費するだけでなく、重大な罰則や組織の評判への損害につながるコンプライアンスリスクも生み出します。
プロセスマイニングで可視性を変革する
プロセスマイニングは、理論上の給与サイクルとCeridian Dayforce内で実際に業務がどのように行われているかという現実との間のギャップを埋めます。システム監査ログからデータを抽出することにより、プロセスマイニングは給与記録の正確な経路を可視化します。これにより、単純なレポートを超えて、タイムシートが提出された瞬間から最終的な給与明細が発行されるまでのイベントの全シーケンスを視覚化できます。このレベルの透明性は、標準的なダッシュボードでは見過ごされがちな摩擦点を浮き彫りにするため、極めて重要です。例えば、特定の給与グループが常に手動での税務調整を必要としていることや、第三者システムからのインセンティブデータのインポートが外部部門の依存関係によって頻繁に遅延していることが発見できるかもしれません。これらの隠れたパターンを明らかにすることで、給与専門家の逸話的な証拠に頼るのではなく、データに基づいた意思決定を行うことができます。このアプローチにより、遅延がどこで発生しているかを推測する会話から、最も重大なボトルネックを引き起こしている活動が正確に何であるかを知る会話へと変化します。
高い影響をもたらす改善領域の特定
Ceridian Dayforce環境を分析する真の力は、構造的な改善のための具体的な領域を特定する能力にあります。一般的な焦点領域の一つは、手動介入とデータ修正の削減です。完璧に最適化されたシステムでは、給与記録は監査例外としてフラグ付けされることなく計算エンジンを流れるべきです。プロセスマイニングは、どの特定の従業員タイプ、部署、またはコストセンターがエラーを起こしやすいかを特定するのに役立ち、それによってソースシステムやトレーニング手順における根本原因に対処できます。もう一つの重要な領域は、承認チェーンの合理化です。多くの組織は、複数の階層からなる承認プロセスが必ずしも価値を付加しないため、給与計算処理のサイクル時間が延長されていることに気づいています。タイムシート提出からタイムシート承認までの活動間の期間を分析することで、ボトルネックが発生している箇所を特定し、場合によってはリスクの低い特定の承認を自動化して、全体のサイクルを加速することができます。このレベルの分析により、給与チームは管理上の緊急対応に費やす時間を減らし、戦略的なコンプライアンスとレポート作成により多くの時間を費やすことができます。
測定可能なビジネス成果の実現
給与計算業務にプロセスマイニングを適用すると、そのメリットはいくつかの主要なパフォーマンス指標にわたって現れます。第一に、総サイクル時間の著しい削減です。不要なステップを排除し、修正に費やす時間を減らすことで、給与チームは計算および監査フェーズをはるかに迅速に進めることができます。これにより、予期せぬ問題に対するバッファが提供され、厳格な支払い期限に伴うストレスが軽減されます。第二に、コンプライアンスは慌ただしい月末の活動ではなく、プロセスの副産物となります。プロセスマイニングはすべての取引を監視するため、すべての控除、税金計算、および支払いが会社のポリシーと法的要件に準拠していることを保証する完全な監査証跡が得られます。最後に、プロセスの改善は従業員満足度の直接的な向上につながります。正確かつタイムリーな報酬は従業員体験の基本的な柱であり、総支給額から手取り額への計算におけるエラーを削減することは、従業員の間での信頼と頼りになる文化を育みます。
給与計算の最適化を始める
より効率的な給与計算プロセスへの道のりを始めるのに、既存のインフラストラクチャを完全に刷新する必要はありません。代わりに、Ceridian Dayforce内での現在の運用を客観的に見るところから始まります。給与計算サイクルの特定の活動と属性に焦点を当てたテンプレートを活用することで、現状に関する洞察を迅速に得ることができます。目標は、常にエラーを修正している受動的な姿勢から、システムを継続的に改善している能動的な姿勢へと移行することです。ボトルネックを明らかにし、遅延の根本原因を解決するにつれて、給与部門はバックオフィス機能から、組織全体に一貫した価値を提供する戦略的資産へと変貌します。今日、給与記録の流れを探索し、成長と効率性の隠れた機会を見つけることをお勧めします。
Ceridian Dayforceにおける給与計算サイクルの改善
テンプレートをダウンロード
実施すること
Ceridian Dayforce内の給与記録の独自のライフサイクルを捉えるために設計されたExcelテンプレートをダウンロードします。
その重要性
正しい構造から始めることで、すべての計算およびコンプライアンスのステップが分析のために正確にマッピングされます。
期待される成果
給与計算に特化した入力準備済みのデータテンプレート。
あなたの給与インサイト
Dayforceワークフローの完全な可視性を確保
- 実際の給与ステップシーケンスを可視化する
- 手作業による調整のボトルネックを特定する
- 部署横断でサイクル時間を比較する
- コンプライアンスと正確性の指標を追跡する
想定される成果
Ceridian Dayforceにおける給与サイクル最適化
すべての給与記録の移行を可視化することで、組織は処理を遅らせるリワークループや手動介入を特定します。これらの成果は、受動的なトラブルシューティングからデータに基づいたインサイトを活用した能動的なプロセス管理への戦略的な転換を意味します。
タイムシート遅延の削減
プロセスマイニングは部門ごとのボトルネックを特定し、チームが承認ワークフローを合理化し、計算をより早く開始できるようにします。
エラーのない記録の増加
手動データ修正や監査例外をなくすことで、組織は初回での正しい支払いの割合を向上させます。
プレビューループサイクルの減少
給与計算プレビュー中のリワークの根本原因を特定することは、反復的な総支給額の再計算や手動調整を排除するのに役立ちます。
SLA遵守の改善
銀行振込ファイルの生成を強化して監視することで、従業員が約束通りに確実に支払いを受けられ、従業員の信頼が高まります。
給与レコードあたりの節約額
手動での支払い実行を自動化し、サイクル外の小切手発行の必要性を減らすことは、各給与サイクルの管理費用を直接削減します。
個々の結果は、プロセスの複雑さとデータ品質によって異なります。これらの数値は、様々なCeridian Dayforce導入で観察された典型的な改善を表しています。
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングは、すべての給与レコードの経路を再構築することで、給与サイクル全体をデータに基づいた透明性の高い視点で提供します。これにより、タイムシート承認の遅延やプレビュー段階での手戻りループなど、標準レポートでは見過ごされがちなボトルネックがどこで発生しているかを正確に特定するのに役立ちます。
Ceridian Dayforce APIに接続するか、プラットフォームのデータエクスポート機能を利用して、ステータス変更とタイムスタンプを捕捉することでイベントログを抽出できます。作成から最終支払い実行までの給与レコードが経験するすべての状態変更を文書化する履歴テーブルの収集に重点を置いています。
プロセスモデルを構築するには、ケースID（通常は給与レコード）と、各ステップの活動名およびタイムスタンプが必要です。部門、場所、支払いタイプなどの追加の属性も、異なるビジネスユニット間での処理パフォーマンスをフィルタリングおよび比較するのに役立ちます。
初期入力後にレコードが修正されたすべてのインスタンスをマッピングすることで、プロセスマイニングはリワークの根本原因を特定します。これにより、修正が特定の部署や特定の種類のボーナスデータインポートから生じているかどうかを確認でき、的を絞ったトレーニングや自動化が可能になります。
はい、プロセスマイニングを使用すると、適合性チェックやパフォーマンスモニターを設定して、重要な期限に対するサイクル時間を追跡できます。どのステップが一貫して遅延を引き起こしているかを特定することで、それらの特定の引き渡しを最適化し、外部の財務要件への一貫した遵守を確実にすることができます。
標準的な導入には、初期のデータ抽出から実用的なインサイトが得られるまで、通常4〜8週間かかります。この期間には、データクレンジング、モデル検証、および特定の給与計算KPIに合わせたダッシュボードのセットアップが含まれます。
プロセスマイニングは、タイムシート提出から最終承認までの時間差を可視化するのに優れています。承認が頻繁に滞る特定のマネージャーや部門を容易に特定できるため、ワークフローを合理化し、最終処理期間中の給与チームへの負担を軽減できます。
データプライバシーは、データが分析される前に適用される匿名化および仮名化の手法によって管理されます。個人識別子は一意のキーに置き換えられ、個々の従業員の行動ではなく、プロセスフローと効率に焦点が当てられることを保証します。
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