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給与計算処理を改善する

給与計算業務を最適化するための6つのステップガイド。
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給与計算処理を改善する
課題 (10) 目標 (12) 6つのステップ プレビュー 成果 データ よくある質問 (4)

SAP SuccessFactors Employee Central Payrollでの給与計算を最適化

当社のプラットフォームは、社内の処理サイクルを遅らせる潜在的なボトルネックと手作業による手戻りを特定します。デジタルフットプリントを分析することで、どこで遅延が発生し、どのステップに即座の注意が必要かを正確に明らかにできます。この可視性により、チームは業務を合理化し、すべての部門で一貫したパフォーマンスを確保できます。

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

給与計算プロセスの最適化がもたらす戦略的価値

給与計算は、問題が発生しない限りあまり注目されない一般的なバックオフィス機能と見なされがちです。しかし、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollを活用するグローバル環境において、給与計算は従業員の信頼と業務効率を左右する重要な要素です。給与計算サイクルが遅延したり不正確であったりすると、そのコストは単純な管理費をはるかに超えてしまいます。潜在的な法的罰則、従業員の士気の低下、そして手動での修正や期外支払実行に伴う高額なコストに直面する可能性があります。このプロセスを最適化することは、単なるスピードアップ以上の意味を持ち、組織にとって回復力があり、コンプライアンスを遵守し、予測可能な財務基盤を構築することにつながります。給与計算の改善に注力することで、受け身な問題解決から、より戦略的なプロアクティブな管理へと移行できるのです。

プロセスマイニングによる可視化

プロセスマイニングは、給与計算サイクル全体のデジタルX線のようなもので、手動で作成された理想的なバージョンではなく、実際の運用状況を可視化します。特定の給与グループの処理に時間がかかる理由について、推測に頼るのではなく、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollを介した実際のデータの流れを視覚的に把握できます。このテクノロジーにより、勤怠入力から給与明細の最終発行まで、すべてのステップを確認できます。例えば、給与計算結果が複数回プレビューされたり、監査例外が手動レビューを引き起こしたりするなど、レコードが標準パスから逸脱している箇所を特定することで、データに基づいた意思決定を行うために必要な明確な情報を得られます。この透明性は、データの整合性を犠牲にすることなく、給与計算のサイクルタイムを短縮する方法を理解するために不可欠です。

SAP SuccessFactorsにおける具体的な改善領域

最も重要な改善領域の一つは、手動介入と手戻りの削減です。多くの場合、データ修正サイクルは隠れたボトルネックとなり、給与計算担当者が最終実行の前に勤怠管理や福利厚生の控除におけるエラーを繰り返し修正する必要があります。プロセスマイニングは、これらの修正の根本原因が特定の部署、特定の給与支払頻度、あるいはインセンティブデータインポートにおける繰り返しの問題によって引き起こされているかどうかを特定するのに役立ちます。もう一つの主要な領域は、承認ワークフローの合理化です。勤怠入力から承認までの時間を分析することで、ボトルネックが発生している正確な場所を特定し、サイクルを加速するためのターゲットを絞ったトレーニングやワークフロー調整を実施できます。この詳細なレベルの情報を得ることで、プロセス最適化の取り組みが、最も潜在的な影響力の高い領域に集中していることを確実にします。

組織にとって測定可能な成果

給与計算業務にプロセスマイニングを導入することで、複数の部署にわたって具体的で測定可能なメリットが生まれます。全体のサイクルタイムが大幅に短縮されることが期待でき、給与計算チームは期間の最終日であっても、より簡単かつストレスなくSLA処理期限を満たすことができるようになります。さらに重要なことに、プロセス分析によって特定された根本的なデータ品質問題に対処することで、期外支払いや手動調整の頻度は通常減少します。これにより、従業員あたりの処理コストが削減され、数十か国にわたるローカライズの複雑さに対応する場合でも、税務申告とコンプライアンスのステップが毎回正確に完了することが保証されます。従業員にとっては、給与が正確で、明細が毎回期限内に発行される、より信頼性の高い体験へとつながります。

最適化への道のり

給与計算プロセスの最適化に向けた道のりは、受け身の問題解決からプロアクティブな管理への転換から始まります。SAP SuccessFactors Employee Central Payroll内のプロセスマイニングを通じて得られた洞察を活用することで、遅延がなぜ発生するのかと疑問に思う状態から、それをどのように修正すべきかを正確に知る状態へと移行できます。最初のステップは、既存のプロセスを理想的な状態と照合し、最高の効率を達成することを妨げている摩擦点を特定することです。現在の業務を明確に把握することで、長期的な成功と真に世界クラスの給与計算機能へとつながる段階的な変更を実施し始めることができます。この変革は、コスト削減だけでなく、給与計算部門がより広範な組織戦略における信頼できるパートナーとしての地位を確固たるものにするでしょう。

給与計算処理 報酬管理 給与担当者 税務コンプライアンス サイクルタイム短縮 給与監査 HR運用 支払い

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

初期の給与計算後に、従業員データの誤りやタイムシートの入力漏れにより、手作業での調整が発生することがよくあります。この手戻り作業は、給与担当者の事務負担を増大させ、支払いの不正確さのリスクを高め、従業員の不満や報酬システムへの信頼低下につながります。ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollにおけるエンドツーエンドのフローを分析し、データ修正が最も頻繁に発生する箇所を特定します。これらの中断を引き起こしている特定の部門や給与グループを特定することで、組織は的を絞ったトレーニングや自動化を導入し、サイクルを効率化できます。

勤怠承認の遅延は、給与計算フェーズの開始を頻繁に先延ばしにします。管理者が期限を逃すと、処理期間全体が短縮され、給与計算チームは残業を強いられ、スペシャリストが急いで完了させようとするため、支払の最終段階でエラーが発生する可能性が高まります。プロセスマイニングを使用することで、異なるコストセンター間での勤怠提出から承認までの遅延を可視化します。ProcessMindは承認ワークフローにおける特定のボトルネックを強調表示し、HRリーダーがより厳格な期限を適用し、予測可能な給与計算スケジュールを維持できるようにします。

プレビュー段階で監査例外が頻繁に発生する場合、データ入力や計算ロジックに不整合があることを示しています。これらの例外は手動での調査が必要となり、かなりの時間を消費し、給与グループ全体の銀行振込ファイルの生成を遅らせ、全体の処理効率に影響を与えます。ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payroll内で監査フラグの発生を追跡し、繰り返されるパターンを特定します。これらの例外の根本原因を特定することで、企業は検証ルールを改善し、給与計算レコードを確定するために必要な手動作業を削減できます。

48か国以上の国々で給与計算を管理することは、現地の税務コンプライアンスや申告期限に関して大きなリスクを伴います。異なる税務管轄区域でのプロセス実行のばらつきは、申告漏れや誤った税額計算につながり、組織にとって高額な罰金や法的な問題を引き起こす可能性があります。ProcessMindは、お客様の環境でサポートされているすべての管轄区域における税額計算から最終申告までの特定の活動を監視します。標準的なコンプライアンスパスからの逸脱を特定し、すべての給与記録がそれぞれの税務管轄区域に応じた正しいローカライズされたワークフローに従っていることを保証します。

インセンティブデータのインポートと検証は、給与計算サイクル全体に大きな負担をかけることがよくあります。インセンティブデータが遅れて届いたり、広範なクリーニングが必要な場合、総支給額計算とそれに続く控除フェーズが遅延し、最終支払い期限に間に合わない可能性に影響を与えます。ProcessMindは、インセンティブデータインポートに費やされた時間を他の給与計算活動と比較してマッピングします。これらの遅延を特定することで、組織はインセンティブシステムをSAP SuccessFactors Employee Central Payrollとより適切に統合し、給与計算期間が開始されるときにデータが準備されていることを保証できます。

銀行振込ファイルの生成と送信を手動介入に依存することは、支払い遅延のリスクを高めます。給与計算の承認と支払い実行間の引き渡しがシームレスでない場合、従業員は期日通りに報酬を受け取れず、士気を損ない、現地の労働法に違反する可能性もあります。私たちの分析は、給与記録の承認から銀行振込ファイルの生成への移行に焦点を当てています。ProcessMindは、この重要な最終段階における手動による一時停止や不要なステップを検出し、チームが支払いプロセスを自動化して、より迅速で信頼性の高い実行を可能にします。

大量の期外支払いは、通常、主要な給与計算実行におけるデータ不足や計算エラーなどの失敗を示しています。これらの単発的な要求は、処理コストが大幅に高く、給与計算部門の標準ワークフローを中断し、リソースの負担につながります。ProcessMindは、標準サイクルから逸脱する給与計算レコードを分析することで、期外支払いの頻度とその原因を特定します。主要な給与計算プロセスで発見された根本原因に対処することで、組織は費用と時間のかかる期外介入の必要性を大幅に削減できます。

異なる部署や従業員タイプ間で福利厚生控除が一貫して適用されない場合、複雑な総支給額から手取り額への計算エラーにつながる可能性があります。これらの不一致は、手動での監査による解決を必要とすることが多く、給与計算結果のプレビュー確定を遅らせ、過払いまたは過少支払いのリスクを高めます。当社は、すべての給与計算レコードにおける控除活動の順序と正確性を分析します。ProcessMindは、福利厚生控除が標準ポリシーから逸脱している箇所を強調表示し、計算エンジンの設定を改善して給与計算ルールの均一な適用を確実にします。

一部の給与担当者が大量の複雑な給与グループに圧倒される一方で、他の担当者は比較的少ない業務負荷である場合、処理上のボトルネックが生じます。この不均衡は、しばしば急ぎの作業、エラー率の増加、そして部門全体に影響を与える社内サービスレベル契約の未達につながります。ProcessMindは、各担当者によって処理される給与記録の量と、各活動にかかる時間を可視化します。このデータにより、管理者はワークロードをより効果的に再配分し、どの担当者もプロセスサイクル全体のボトルネックにならないようにすることができます。

従業員は、透明性の観点から、支払実行後すぐに給与明細が利用可能になることを期待しています。最終的な支払いと給与明細の発行の間の技術的な遅延やプロセス上のギャップは、HRヘルプデスクへの問い合わせが殺到する原因となり、貴重な時間とサポートリソースを消費します。SAP SuccessFactors Employee Central Payroll内で支払実行から給与明細発行までの期間を追跡します。ProcessMindは、これらの遅延を引き起こす特定のステップを特定し、従業員の報酬詳細の伝達を合理化して、より良い従業員体験を提供できるように支援します。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

計算後の修正を最小限に抑えることで、給与計算サイクルはスケジュール通りに進行し、人為的エラーから解放されます。手動介入の必要性を減らすことにより、組織は管理コストを削減し、従業員の信頼と財務の正確性に影響を与える支払い差異を防ぐことができます。この目標は、給与データ入力と計算に対する「初回正解」のアプローチを確立することに焦点を当てています。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payroll内のすべてのステップを分析し、データ手戻りの具体的な根本原因を特定します。修正が最も頻繁に発生する箇所を可視化することで、的を絞った検証ルールと自動チェックを実装し、エラーが最終計算段階に到達する前に阻止することで、給与部門全体の処理能力を大幅に向上させることができます。

勤怠承認の迅速化は、給与計算の期限を守り、インセンティブ支給が正確に計算されるために不可欠です。承認のボトルネックが解消されると、給与計算部門全体がより予測可能に機能し、間違いにつながる直前の駆け込み作業が減少します。この目標は、最終監査のための余裕時間を確保するために、給与計算プロセスのフロントエンドを合理化することを目指しています。

SAP SuccessFactors Employee Central Payrollデータにプロセスマイニングを使用することで、承認チェーンにおける遅延の原因となっている特定の部門や管理者を特定できます。承認が予想期間を超過した場合にベンチマークを設定し、アラートを受け取ることができ、これによりエンドツーエンドのフローをプロアクティブに管理し、すべての勤怠データが主要な給与計算実行の準備ができていることを保証します。

給与計算のプレビューフェーズ中に検出される例外の数を減らすことで、費用のかかる手戻りやサイクル遅延を防ぎます。よりクリーンな監査プロセスは、給与チームによる繰り返し手動レビューを必要とせずに、コンプライアンス基準が満たされることを保証します。この成果は、複雑な労働力や複数の給与グループを扱い、頻繁に手動監督が必要となる組織にとって不可欠です。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollで例外を引き起こす正確な活動を浮き彫りにします。これらのパターンを理解することで、設定やビジネスルールを改善し、ほとんどの記録が初回で監査チェックを通過するように保証できます。これにより、監査担当者の作業負荷を軽減し、最終承認パスを加速できます。

複数の管轄区域にわたる税務申告を標準化することは、グローバル企業が罰金や法的問題を回避するために不可欠です。一貫したコンプライアンスは、クラウド給与計算環境内で、すべての地域および現地の要件が体系的に満たされることを保証します。この目標は、税務処理ステップのばらつきを排除し、より信頼性が高く監査に耐えうる記録を提供することを目指します。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollで管理されているさまざまな国における税額計算と申告のシーケンスを完全に可視化します。これにより、コンプライアンスを危うくする可能性のある非標準的なパスや欠落しているステップを特定でき、事業を展開するすべての管轄区域の特定の法的要件に準拠した、世界中で統一されたプロセスを保証します。

賞与、コミッション、その他のインセンティブのタイムリーな処理は、従業員の満足度と定着率を高める重要な要素です。データインポートから最終計算までの経路を合理化することで、組織は標準的な給与計算に複雑さを加えることなく、業績に応じた報酬を支払うことができます。この目標は、評価期間から実際の資金支払いまでの遅延を削減することに焦点を当てています。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollを介したインセンティブデータの流れをマッピングすることで、データ利用可能と処理の間の遅延を特定します。この洞察により、インポートと計算のタイミングを最適化し、変動報酬全体のサイクルタイムを短縮することで、従業員が貢献に対して可能な限り迅速に報われるようにします。

支払プロセスにおける手動ステップを排除することで、支払遅延のリスクを軽減し、運用セキュリティを強化します。自動化により、銀行振込ファイルが一貫して生成・実行されることが保証され、全従業員に信頼性の高い体験を提供します。この目標は、手動処理が不必要なリスクをもたらしがちな給与計算プロセスの最終段階に焦点を当てています。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollにおける支払アクティビティの実行を追跡し、手動による回避策や外部スプレッドシートへの依存関係を特定します。これらの洞察を活用して、手動ファイル処理を直接的で自動化された銀行連携に置き換え、人的介入を最小限に抑えながら、支払いが完璧かつスケジュール通りに実行されるように確保できます。

オフサイクル支払いは、通常の実行よりも処理コストが著しく高く、標準的な給与計算フローにおける根本的な問題を示すことがよくあります。その頻度を減らすことは、処理コストの削減と給与業務全体の合理化につながります。この目標は、可能な限り多くの取引を主要な給与計算期間に集約し、効率を最大化することを目指します。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payroll内でのオフサイクル支払いの主な原因（遅れて入社した従業員やデータ更新の漏れなど）を検出します。データ入力のタイミングとプロセス規律を改善することでこれらの根本原因に対処し、より多くの支払いを標準サイクルに移行させることで、給与計算および人事業務全体の効率を向上させることができます。

すべての従業員グループで福利厚生控除が一貫して適用されることを保証することで、財務上の不一致を防ぎ、遡及調整の必要性を低減します。正確な控除は、給与計算と福利厚生管理の両方の整合性を維持し、従業員と雇用主双方の拠出が正しいことを保証するために不可欠です。この目標は、多様な労働力セグメント間での整合性に焦点を当てています。

SAP SuccessFactors Employee Central Payrollの詳細な分析を通じて、ProcessMindは、異なる部門や給与グループ間で控除がどのように適用されるかのばらつきを特定します。この透明性により、すべてのグループを単一のコンプライアンスに準拠したプロセスモデルに合わせることができ、給与計算設定の複雑さを軽減し、福利厚生プランの変更管理を容易にします。

給与計算スペシャリスト間の作業配分を均衡させることで、燃え尽き症候群を防ぎ、プロセスにおける単一障害点が存在しないことを保証します。バランスの取れたチームは、業務量のピーク時にもより効果的に対応し、複雑な年末サイクルであっても高い精度基準を維持できます。この目標は、給与計算部門の内部効率と健全性を向上させることを目指しています。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payroll内のスペシャリスト間のワークロード配分を視覚化します。ユーザーごとの処理時間とボリュームを分析することで、リソースを再配分してボトルネックを解消し、すべての給与グループでSLAが達成されるように確保し、より回復力があり効率的な給与計算組織を構築できます。

支払実行後すぐに給与明細を利用可能にすることで、従業員体験が向上し、HRヘルプデスクへの問い合わせが減少します。報酬詳細へのタイムリーなアクセスは、現代の労働力の基本的な期待であり、給与計算機能のプロフェッショナリズムを反映しています。この目標は、給与計算サイクルの目に見える成果物に焦点を当てています。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollにおける支払実行から給与明細発行までのギャップを特定します。給与計算サイクルの最終ステップを合理化し、手動のリリースゲートを排除することで、従業員が不必要な遅延なくデジタル記録を受け取れるようにし、透明性と従業員の信頼を向上させることができます。

給与計算レコードあたりのコスト削減は、業務効率の向上を目指す組織にとって主要な目標です。無駄を排除し、手戻りを減らし、自動化を最大化することで、企業はリソースをより戦略的なHRイニシアチブに再配分できます。この目標は、プロセスマイニングの取り組みの成功を示す明確な財務指標を提供します。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollにおける手動修正や期外実行といった非効率性がもたらすコスト影響を算出します。このデータにより、最も影響の大きい改善策を優先し、高いサービスレベルを維持しながら、給与計算機能の総所有コストを削減できます。

給与計算の期限に関するサービスレベル契約（SLA）を遵守することは、従業員の信頼と業務の安定性を維持するために不可欠です。一貫したSLA遵守は、組織の成長に合わせて拡張可能な、成熟した信頼性の高い給与計算プロセスを示します。この目標は、支払いスケジュールの絶対的な信頼性に焦点を当てています。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollにおいて、定義された期限に対してすべての給与記録を監視します。サイクルのステータスをリアルタイムで可視化することで、期限が過ぎる前に介入することができ、特定の給与計算の複雑さや量にかかわらず、すべての従業員に常に期日通りに支払いが行われることを保証します。

給与計算処理のための6ステップ改善パス

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善を実行
6

プロセスを監視
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テンプレートをダウンロード

実施すること

SuccessFactorsの給与計算データ構造と書式設定要件に合わせて設計された標準化されたExcelテンプレートにアクセスします。

データテンプレートガイドを見る テンプレートをダウンロード
その重要性

事前定義されたテンプレートを使用することで、タイムスタンプから給与グループに至るまでのすべての必須給与計算フィールドが分析のために正確に取得されることを保証します。

期待される成果

ProcessMindプラットフォームと互換性のある、すぐに使えるデータ収集シートです。

給与計算の洞察

SAP SuccessFactors給与計算プロセスを最適化

ProcessMindは、給与計算ライフサイクルを透明性の高い形で可視化し、すべての手動修正や承認遅延をリアルタイムで確認できるようにします。これにより、サイクルを合理化し、すべての企業でグローバルなコンプライアンスを確保するために必要な明確な洞察が得られます。
  • エンドツーエンドの給与計算ライフサイクルを可視化する
  • 手動データ修正のボトルネック箇所を特定する
  • 隠れた承認サイクルのボトルネックを明らかにする
  • コンプライアンスとサイクルタイムのメトリックを追跡
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

実証済みの成果

給与計算の効率性と正確性の最適化

SAP SuccessFactors Employee Central Payrollでプロセスマイニングを活用する組織は、給与計算サイクルに潜む非効率性を常に発見しています。これらの指標は、業務を合理化し、すべての給与記録が正確に処理される可能性を示しています。

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手動手戻りの削減

修正ステップの削減

SAP SuccessFactorsでデータ修正が発生する箇所を特定することで、チームは手戻りの根本原因を排除し、総処理コストを削減できます。
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承認サイクルの高速化

タイムシート承認速度

提出と承認の間の時間差を最適化することで、給与計算スケジュールがより予測可能になり、直前の負担が軽減されます。
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監査例外の削減

フラグ付きエラーの減少

計算ロジックにおけるシステム的な問題を早期に特定し、監査フラグの頻度を大幅に減少させ、規制コンプライアンスを維持します。
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改善された支払配布

発行遅延の削減

支払い実行から書類発行までの遅延を削減することで、組織全体の全従業員のデジタル体験が向上します。
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期外支払量の削減

緊急実行の削減

主要な給与計算期間内のデータ品質と提出期限を改善することで、費用のかかるオフサイクル実行の必要性を最小限に抑えます。
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銀行振込自動化

タッチレスステップの増加

システムでの銀行振込ファイル生成後の手動検証ステップを排除することで、高い支払自動化率を達成します。

結果はプロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、導入事例で一般的に見られる改善幅です。

推奨データ

最適化への旅を始めるために、これらの主要な属性と活動から着手しましょう。
イベントログについて初めての方へ： プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

従業員と給与期間を組み合わせた一意の識別子。

その重要性

これはケースIDとして機能し、すべての関連イベントをグループ化して、発行されたすべての給与に対するエンドツーエンドのプロセスパスを再構築します。

給与計算プロセスで発生する特定のタスクまたはイベント。

その重要性

プロセスグラフ内のノードを定義し、プロセスフロー、ループ、バリアントの可視化を可能にします。

アクティビティが発生した正確な日時。

その重要性

イベント間の期間計算を可能にし、パフォーマンスボトルネックやSLA違反の特定に不可欠です。

従業員が所属する特定の給与計算グループを定義します。

その重要性

異なるグループ（例：時給制と月給制）間での給与計算サイクルパフォーマンスの比較を可能にします。

従業員の分類（例：正社員、契約社員）。

その重要性

プロセス変動や遅延が特定の雇用カテゴリーに固有のものであるかを特定するのに役立ちます。

会計年度内の特定の期間番号。

その重要性

トレンド分析を可能にし、特定の時期における季節的なボトルネックの特定に役立ちます。

実行が通常のものか、期外のものかを示します。

その重要性

「期外支払比率」KPIを測定し、非標準処理の削減を目標とする上で不可欠です。

記録のために計算された総支給額。

その重要性

支払い金額に基づいてプロセス挙動を分析できます（例：より高額な支払いは承認に時間がかかりますか？）。

記録を処理する担当者のユーザーIDまたは氏名。

その重要性

ワークロードの均衡化とプロセスにおける人的ボトルネックの特定に不可欠です。

従業員に関連するコストセンター。

その重要性

組織的なドリルダウンを可能にし、遅延や手戻りの原因となっている特定の部署を特定するのに役立ちます。

アクティビティがシステム``ユーザーによって実行されたかどうかを示すフラグ。

その重要性

自動化率を測定し、手動作業を削減する機会を特定するのに役立ちます。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

従業員またはマネージャーが給与期間の勤怠データを提出するイベント。これは、ECPにリンクされたEmployee Centralモジュールのワークフローリクエストログから取得されます。

その重要性

データ蓄積フェーズの開始を示します。ここでの遅延は下流に波及し、給与処理期間を圧迫します。

マネージャーまたは管理者による勤怠データの正式な承認。このステータス変更により、給与計算エンジンへのデータ転送が検証されます。

その重要性

勤怠承認リードタイムKPIを計算します。ここでのボトルネックは、管理上の遅延や複雑な承認階層を示します。

給与管理センター（PCC）内で給与計算プロセスインスタンスを作成する行為。これにより、特定の給与領域における給与計算サイクルが正式に開始されます。

その重要性

エンドツーエンドの給与サイクル期間全体のベースラインを設定します。処理対象となる従業員の範囲を定義します。

給与計算ドライバーのテスト実行で、結果をデータベースにコミットせずにエラーを特定します。これはPCC検証フェーズにおける重要なステップです。

その重要性

初回計算率を算出するために不可欠です。繰り返しのシミュレーションはデータ品質の問題を示します。

総給与計算スキーマの成功裡の実行。標準処理では、給与ドライバーがPCL2クラスタに書き込む際に発生します。

その重要性

勤怠データとレートデータが正常に結合されたことを示す重要なマイルストーンです。ここでの遅延は、グロスからネットへの処理効率に影響を与えます。

従業員または給与グループの給与計算結果に対する正式な承認。これはPCCの「監視」または「承認」ステップで発生します。

その重要性

計算・検証フェーズの終了と支払い承認を示します。担当者のスループット分析にとって重要です。

予備DME（pre-DME）または最終DMEファイルの作成。これにより、銀行への支払い指示が生成されます。

その重要性

銀行振込自動化モニターを追跡します。ファイルの生成失敗は重要なプロセス停止です。

支払いプロセスの最終化。多くの場合、銀行による確認またはF110支払い実行の完了によって確認されます。

その重要性

SLA遵守率の主要な終了タイムスタンプ。従業員が期日通りに支払われたかどうかを判断します。

税務レポーターファイル（例：米国のPU19）の生成、またはサードパーティの税務申告プロバイダーへの転送。

その重要性

規制順守を保証します。シーケンスにおける最終的なコンプライアンスステップを追跡します。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、SuccessFactorsのイベントログを利用して、実際の給与計算フローをエンドツーエンドで可視化し、遅延や手動による回避策がどこで発生しているかを正確に示します。プロセス全体を可視化することで、チームは特定の給与記録が実行確定前にオフサイクル修正や手動調整を必要とする理由を特定できます。

データは通常、標準APIまたはODataサービスを使用してSAP SuccessFactorsから抽出され、給与計算レコードから変更ログとステータス履歴を取得します。これらのデータポイントは、主要な給与計算エンジンを中断することなく、プロセスのタイムラインを再構築するために必要なタイムスタンプとアクティビティラベルを提供します。

はい、このテクノロジーは、計算後の編集が常に必要とされる記録のパターンを特定し、多くの場合、マスターデータエラーや遅延したタイムシート承認にまで遡って原因を突き止めます。この可視性により、給与管理者は上流で根本原因に対処し、手動介入の量を大幅に削減することを目指すことができます。

これは、すべての給与計算アクションの完全なデジタル監査証跡を提供し、標準運用手順や管轄要件からの逸脱を強調表示します。この透明性により、税務申告が一貫しており、すべての監査例外が文書化されたプロトコルに従って処理されていることを容易に確認できます。

SAP SuccessFactorsへのデータ接続が確立されてから、通常4〜6週間以内に初期の洞察が得られます。この期間には、データクリーニング、プロセスモデリング、および給与計算サイクルに影響を与える最も重要なボトルネックの特定が含まれます。

給与額や個人識別子などの機密フィールドは、通常、データ抽出フェーズで匿名化されるか除外されます。プロセスマイニングの焦点は、機密性の高い財務データ自体ではなく、給与記録のタイムスタンプとステータス変更にあります。

異なるチームが処理するレコードの量と複雑さを分析することで、システムは不均等なワークロードと処理のピークを特定します。この情報は、管理者がタスクをより効果的に再配分し、燃え尽き症候群を防ぎ、すべての従業員に給与明細がタイムリーに利用可能になるように支援します。

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