給与計算業務を改善する

6ステップガイドでUKG Proを最適化
給与計算業務を改善する

UKG Proにおける給与計算プロセスの完全なコンプライアンス最適化

当社のプラットフォームは、給与計算サイクルを遅らせ、不要な手作業による手戻りを引き起こす隠れたボトルネックを発見するのに役立ちます。運用フローを分析することで、遅延がどこで発生しているかを正確に特定し、従業員に影響が及ぶ前にコンプライアンスリスクを解決できます。この可視性により、組織全体の報酬プロセスがより信頼性が高く効率的なものになります。

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

給与計算業務最適化の戦略的重要性

給与計算は、単に機能すれば良いと見なされがちなバックオフィス業務ですが、その効率は企業の収益と従業員の信頼に直接影響します。UKG Proのような複雑なシステムでは、複数の税管轄区域から多様な支払い頻度に至るまで、膨大なデータが絡み合い、非効率性が容易に隠れてしまいます。この文脈でのプロセス最適化は、単に速度を上げるだけでなく、手作業による多大な労力を必要とせず、すべての計算が正確で、すべての期限が守られる、堅牢でエラーのない環境を構築することにあります。給与計算プロセスが最適化されることで、コンプライアンス違反のリスクが軽減され、人事・経理チームがより戦略的な業務に集中できるよう、管理上の負担が解消されます。

プロセスマイニングで給与計算サイクルを解明する

プロセスマイニングは、UKG Proに残されたデジタルの足跡を、実際の業務の明確な視覚的なマップに変換することで、生データと実用的な洞察との間のギャップを埋めます。タイムシートが承認されたり、税金計算がトリガーされたりするたびに、レコードが作成されます。これらのレコードがシステム内をどのように移動するかを追跡することで、プロセスマイニングは、手作業による理想化されたバージョンではなく、給与計算サイクルの現実を可視化します。このレベルの透明性は、遅延の背景にある「なぜ」「どのように」を理解するために不可欠です。給与レコードが管理者の承認を待っているのか、それとも勤怠管理とコア給与モジュールの間のデータ同期キューで滞留しているのかなど、どこで滞留しているかを正確に特定できます。

目に見えないボトルネックを特定し、解消する

給与計算プロセスで最も一般的な問題の一つは、手戻りループです。これは、UKG Proにインポートされたデータにエラーが含まれており、最終プレビューまたは監査段階で初めて発見される場合に発生します。プロセスマイニングを使用すると、これらのエラーをその発生源まで遡って追跡できます。例えば、特定の部署で総支給額計算後に常に手動でのデータ修正が必要となる場合、その特定のグループ内での最初のデータ入力または承認ステップを調査できます。勤怠管理インターフェースのトレーニング不足や福利厚生控除の誤設定など、根本原因に対処することで、土壇場での調整の必要性をなくすことができます。これらのボトルネックを削減することで、全体のサイクルタイムが大幅に短縮され、各給与期間の締め切り前には銀行振込ファイルが確実に生成されるようになります。

コンプライアンスと監査対応力を強化する

コンプライアンスは、あらゆる給与計算業務の基盤です。税規制や労働法が常に進化する中、UKG Proのコンプライアンス準拠設定を維持することは重要な課題です。プロセスマイニングは、すべての給与サイクルに対して継続的かつ自動化された監査証跡を提供します。システムによってフラグが立てられたすべての監査例外が適切に対処されたこと、およびすべての手動変更が内部統制に従って承認されたことを確認できます。この可視性は監査シーズンに非常に価値があり、プロセスが効率的であるだけでなく、組織的および法的基準に厳密に従っていることを証明できます。数件のレコードをサンプリングする代わりに、給与データ全体の100%のコンプライアンスに自信を持つことができます。

処理の加速による価値の実現

給与計算プロセスの最適化を進めることは、チームが緊急対応に費やす時間を減らし、より価値の高い分析に時間を費やすことを意味します。UKG Proのワークフローにおける摩擦を減らすことで、給与明細あたりのコストを削減し、財務報告の信頼性を高めます。給与計算にプロセスマイニングを適用する究極の目標は、「サイレントペイロール」を実現することです。これは、最小限の介入でバックグラウンドでスムーズに実行される給与計算を指します。これにより、タイムリーで正確な報酬を通じて従業員満足度が向上するとともに、企業最大の費用の一つが最高の効率で管理されているというデータに基づいた確信を経営陣に提供します。この取り組みを始めるには、現在のデータを確認し、標準プロセスからの最も頻繁な逸脱を特定し、それらを組織目標に体系的に合わせ込む作業が必要です。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

手動調整は、初期のデータ入力が間違っていたり欠落していたりする場合に発生することが多く、給与計算担当者にかなりの手戻りを引き起こします。これらの手動での上書きは、税金計算におけるエラーのリスクを高め、適切に文書化されないと労働法への非準拠につながる可能性があります。これにより、サイクル全体を遅らせる重い管理負担が生じます。

ProcessMindはUKG Proのイベントログを分析し、手動修正が最も頻繁に発生する箇所を特定します。これらのタッチポイントをマッピングすることで、組織はデータ不正確性の根本原因を特定し、給与レコードが最初から正しいことを保証するための自動検証を導入でき、人手による介入の必要性を大幅に削減できます。

従業員のタイムシート承認の遅延は、給与計算サイクル全体を停滞させる連鎖反応を引き起こします。管理者が予定通りに勤怠データを承認しない場合、給与計算チームは計算フェーズを急がなければならず、結果として期限の遅延、支払い情報の不正確さ、または従業員への期日通りの支払いを確実にするための高額な緊急処理費用が発生することがよくあります。

ProcessMindは、UKG Proでのプロセスマイニングを活用し、異なる部署やチーム間での提出から承認までの時間を可視化します。この透明性により、リーダーは特定のボトルネックを特定し、管理者に対して責任を求めることができ、勤怠データが下流の遅延を引き起こすことなく給与計算エンジンにスムーズに流れることを保証します。

未払い金やデータエラーを修正するためにオフサイクル実行に頼ることは、給与計算リソースを浪費するコストのかかる慣行です。これらの追加サイクルは標準的なワークフローを混乱させ、管理コストを増加させ、異なる給与グループ間での税務申告の調整を複雑にし、最終的には発行される給与明細ごとのコストを押し上げます。

ProcessMindは、UKG Pro内でのオフサイクル支払いの頻度と原因を追跡します。これらの例外につながるパターンを明らかにすることで、組織は主要な給与サイクルを改善し、高コストな緊急処理への依存を減らし、より予測可能で費用対効果の高い運用を実現できます。

給与プレビュー段階での監査フラグの多さは、データ整合性またはシステム設定に関するシステム的な問題を示しています。これらの例外を手動で解決するために過度の時間を費やすことは、最終支払いを遅らせ、重要な給与計算期間中のワークロードを増加させ、しばしば正確性を損なう性急な決定につながります。

ProcessMindはUKG Proの監査証跡を分析することで、どの特定のルールや給与グループが最も多くの例外をトリガーしているかを特定します。この洞察は、チームが根本的な設定問題やデータ入力習慣を修正し、計算から承認までの経路を合理化し、監査がボトルネックではなく形式的な確認であることを保証するのに役立ちます。

複数の管轄区域にわたる税務コンプライアンスの管理は複雑であり、税務データの最終化の遅延は申告の遅れや罰金につながる可能性があります。処理速度の一貫性の欠如は、法定期限に間に合わせるための土壇場での急ぎ作業を招き、不正確な報告のリスクや組織にとって潜在的な法的リスクを高めます。

ProcessMindは、UKG Pro内のエンドツーエンドの税務申告ワークフローを監視し、どこで遅延が発生するかを検出します。税金計算から最終申告までの所要時間を可視化することで、組織はすべての管轄要件が法的期限よりもはるかに早く満たされることを保証し、安心感と完全なコンプライアンスを提供します。

最終承認段階でのボトルネックは、銀行振込ファイルの生成を遅らせることが多く、従業員への支払いを危険にさらします。これらのファイルを金融機関に提出する期限を逃すと、組織は遅延料金、銀行手数料、および報酬の遅延による従業員の著しい不満に直面する可能性があります。

ProcessMindは、UKG Proにおける給与承認からファイル生成までの遅延を明確にします。これにより、管理者は最終承認プロセスにおける具体的な障害を特定し排除することができ、給与サイクルの複雑さに関わらず、支払いファイルが常に銀行に間に合うように準備されることを保証します。

外部システムからインセンティブおよびコミッションデータをインポートすると、手動での介入が必要なエラーが頻繁に発生します。ソースシステムと給与計算プラットフォーム間のこれらの不整合は、計算の不一致を引き起こし、厳しい期限の中で解決する必要があり、しばしば総支給額計算におけるストレスやエラーの原因となります。

ProcessMindはUKG Pro内でのインセンティブデータのライフサイクルを追跡し、インポートプロセス中にエラーがどこで発生するかを特定します。インポートされたレコードのフローを分析することで、チームは統合品質を向上させ、給与計算を実行する前に必要な手動クリーンアップの量を減らし、正確な成果報酬を保証できます。

給与レコードの配布は、担当者間で不均一になることが多く、一部の人には燃え尽き症候群を、他の人には能力の過小利用を引き起こします。この不均衡は、特定の給与グループが遅延する原因となり、異なる部署や事業部門の従業員に対して一貫性のない支払い体験を生み出します。

ProcessMindは、UKG Proで各担当者が処理する給与レコードの量と複雑さについて可視性を提供します。組織はこのデータを使用してワークロードを再配分し、給与計算チェーンに単一障害点が存在しないようにすることで、チーム全体の効率と士気を向上させることができます。

総支給額から純支給額への計算処理に時間がかかりすぎると、十分な監査と検証のための時間が制限されます。大規模な給与グループの処理にシステムが長時間かかる場合、支払日前のエラー修正期間が危険なほど短くなり、未検証の結果が発生する可能性が高まります。

プロセスマイニングを通じて、ProcessMindはUKG Pro内で最も計算時間が長い特定の給与グループやサイクルを特定します。これにより、技術チームは構成やリソース配分を最適化してコア処理エンジンを高速化し、重要な監査活動により多くの時間を確保できるようになります。

福利厚生控除の手動調整は、給与漏れや従業員の不満の一般的な原因です。福利厚生ステータスの変更が給与システムに迅速に反映されない場合、遡及修正や複雑な回復プロセスにつながり、従業員を混乱させ、税務報告を複雑にします。

ProcessMindはUKG Proにおける福利厚生控除の適用時期と正確性を分析します。福利厚生の変更と給与更新の間のギャップを特定することで、組織はプロセスの自動化をさらに進め、控除が常に最新であることを保証し、遡及調整の管理上のオーバーヘッドを削減できます。

内部サービスレベル契約(SLA)が明確に追跡されていないと、給与部門はパフォーマンス目標を達成できていない箇所を特定するのに苦労します。この透明性の欠如は、プロセス改善や人員増強を経営陣に正当化することを困難にし、しばしば停滞した非効率な運用につながります。

ProcessMindは、UKG Pro給与サイクルのすべてのステップを事前定義されたSLAに対してベンチマークします。このリアルタイム監視は、潜在的な違反が発生する前に経営陣に警告し、給与プロセスをスケジュール通りに、許容可能なパフォーマンスパラメータ内で維持するためのプロアクティブな介入を可能にします。

複数州にわたる従業員の給与計算処理は、独自の税務上および法的な要件を伴うため、サイクル全体の速度を低下させることがよくあります。これらの複雑さにより、異なる管轄区域で追加の検証が必要となるため、特定の給与グループが社内期限を継続的に逸脱する可能性があります。

ProcessMindは、UKG Pro内で税管轄区域別に給与計算パフォーマンスを区分し、どの地域が最も遅延を引き起こしているかを特定します。これにより、組織は最も複雑な領域に専門的なリソースを割り当て、地理的な複雑さに関わらず、全体的に標準化された処理速度を確保できます。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

手動調整は手戻りを生み出し、従業員への支払いエラーのリスクを高めます。これらの介入を減らすことで、組織は標準の給与計算が信頼できるものであり、従業員が後続期間での修正なしに正確な報酬を受け取ることを保証できます。これにより、給与部門への信頼が高まり、管理上のオーバーヘッドが削減されます。

ProcessMindは、UKG Proワークフロー内で調整が最も頻繁に発生する特定のポイントを特定します。これらの逸脱点を分析することで、チームは自動チェックまたはトレーニングを導入し、データが入力時点で正しいことを確認でき、調整量を30%以上削減できる可能性があります。このプロアクティブなアプローチにより、エラーが最終支払いに影響を与える前に捕捉されることを保証します。

タイムリーな承認は、円滑な給与計算プロセスの基盤です。承認が滞ると、給与担当者は計算を急ぐか、サイクル全体を遅らせることを余儀なくされ、従業員の士気や財務計画の精度に直接影響します。サイクルが速ければ、監査と検証により多くの時間を割くことができます。

当社は給与記録の承認段階を可視化し、システム内で一貫して期限を逃している管理者や部門を特定します。これらのボトルネックを特定することで、リーダーシップはより厳格なタイムラインを課し、全体のサイクル時間を数時間または数日間短縮し、給与計算エンジンが各期間において時間通りに開始することを確実にします。

プレビュー段階で発見される監査例外は、即座の注意を要し、給与計算チームの残業につながることがよくあります。これらの例外を最小限に抑えることで、プレビュー段階は慌ただしいトラブルシューティングセッションではなく、形式的な確認となり、より予測可能で落ち着いた締め処理が可能になります。

ProcessMindはUKG Pro内で一般的な例外パターンを追跡し、どのような種類のデータが常にフラグをトリガーしているかを示します。これらの根本原因に対処することで、組織は95%以上の給与レコードがプレビュー段階で重大なエラーなしに通過する状態を達成でき、コンプライアンスチームの負担を大幅に軽減できます。

オフサイクル実行は、通常の業務を妨げ、コストもかかります。これらの実行頻度を減らすことで、管理コストが大幅に削減され、給与部門は緊急対応に追われることなく、戦略的な改善に集中できるようになります。また、これはプロセスの成熟度とデータ精度の向上にも繋がります。

当社のプラットフォームは、オフサイクルリクエストの根本原因を分析することで、通常の給与サイクルにおけるシステム的な問題点を特定します。これにより、チームはこれらの問題を根本から解決し、緊急支出の必要性を大幅に減らし、より効率的な財務運用を実現できます。

銀行振込ファイルの生成は、従業員への支払い前の最後のハードルです。この段階での遅延は、銀行の締め切りを逃し、支払い遅延や潜在的な法的・コンプライアンス上の影響につながる可能性があります。このステップを可能な限り迅速に実行することで、必要な安全マージンが確保されます。

ProcessMindは、UKG Proにおけるレコード承認からファイル生成までの正確なパスをマッピングします。この透明性により、管理者は遅延が技術的な問題によるものか、手動の引き継ぎによるものかを把握でき、支払いプロセスの最終ステップから大幅な時間を短縮し、期日通りの支払いを保証することができます。

複数の管轄区域にわたる税務申告期限を一貫して遵守することは、罰金を回避し、企業の信用を維持するために不可欠です。標準化により、複雑さに関わらず、すべての申告が予測可能でコンプライアンスに準拠したタイムラインに従い、担当者によらず処理されます。

当社の分析ツールは、標準の給与計算サイクルと並行して税務申告がどのように進むかを明確に可視化します。異なる管轄区域を比較することで、どの分野で遅延が発生しやすいかを特定し、ワークフローを標準化して、100%の期限内コンプライアンスと遅延申告ペナルティゼロを保証できます。

インセンティブやボーナスの不正確なインポートは、計算フェーズで大幅な手戻りを引き起こします。インポート段階での高いデータ整合性は、給与計算担当者の負担を軽減し、変動報酬が初回から正しく支払われることを保証し、従業員の不満を防ぎます。

ProcessMindは、外部データソースとUKG Pro間の連携を可視化するのに役立ちます。データの破損やエラーが通常どこで発生するかを特定することで、インポートプロトコルを洗練し、手動データ修正に費やす時間を大幅に削減し、すべての給与計算をクリーンな状態から開始できます。

ワークロードの偏りは、優秀な人材の燃え尽き症候群や特定の給与グループにおけるボトルネックにつながります。給与記録のバランスの取れた配分は、特定の担当者が過負荷になることを防ぎ、組織全体でのより高品質な作業と全体的な処理時間の短縮につながります。

異なる給与担当者やチームのスループットを監視することで、最も複雑なケースや大量の処理を担当しているのが誰かを特定します。このデータにより、よりインテリジェントなリソース配分と、ピーク処理期間中のより円滑な全体的な運用が可能になり、単一障害点のリスクを防ぎます。

初期データ入力から最終的な総支給額から純支給額への計算までの所要時間は、給与部門の効率を定義します。この期間を短縮することで、最終支払期限を危険にさらすことなく、徹底した監査や遅延段階での修正により多くの時間を確保できます。

ProcessMindは、計算エンジン内に隠された待機時間や処理遅延を明らかにします。どの給与グループや従業員タイプが処理に最も時間がかかるかを特定することで、設定を最適化し、計算を20%以上高速化して、より無駄がなく迅速に対応できる給与サイクルを構築できます。

福利厚生控除が給与計算サイクルと同期して更新されることを確実にすることは、財務の正確性と従業員満足度にとって不可欠です。非効率な更新は、しばしば滞納や過払いにつながり、後で解決するのが困難で時間のかかる問題となります。

当社のプロセスマイニングソリューションは、福利厚生モジュールと給与レコード間の同期フローを監視します。これにより、更新が滞っている箇所を特定し、これらのフローを自動化して、すべての従業員に対して控除が常に最新かつ正確であることを保証できます。

サービスレベル契約(SLA)は、特に大規模または分散型の組織において、給与計算パフォーマンスのベンチマークとなります。これらの期限を一貫して遵守することで、関係者との信頼関係が構築され、処理遅延がビジネス全体に与える負の影響を回避できます。

当社は、UKG Proにおけるお客様の特定の処理期限に対するリアルタイム追跡を提供します。SLA違反のリスクがある記録について警告することで、ProcessMindは期限が過ぎる前にチームが介入できるようにし、あらゆる給与サイクルでの完全なコンプライアンスを確保します。

複数州にわたる給与計算処理は、複雑さを増し、容易にボトルネックを引き起こす可能性があります。これらのフローを最適化することで、主要な全国規模の給与計算処理を遅らせたり、担当者の混乱を招いたりすることなく、州固有の要件が満たされるようになります。

ProcessMindは、税管轄区域別に給与サイクルを分析し、どの州が最も複雑または時間のかかる要件を持っているかを明確にします。これにより、特定の地域に合わせてワークフローを調整し、複数州にわたる業務全体の複雑さを軽減し、処理速度を向上させることができます。

給与計算業務の6ステップ改善パス

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テンプレートをダウンロード

実施すること

UKG Pro給与データテンプレートにアクセスし、給与レコード履歴を必要なプロセスマイニング構造に合わせます。

その重要性

標準化された形式を使用することで、従業員の給与グループ、税管轄区域、勤怠管理データが最初から正しくマッピングされることを確実にします。

期待される成果

給与データ用のすぐに使えるExcelフレームワークです。

給与計算に関するインサイト

深いインサイトでUKG Proの給与計算を改革

ProcessMindは、UKG Proのワークフローをマッピングし、手作業による調整や税務申告の遅延がどこで発生しているかを正確に明らかにします。これにより、実際の給与サイクルを明確に把握し、コンプライアンスと効率性を確保できます。
  • UKG Proでの実際の給与計算フローをマッピングする
  • 承認のボトルネックと手作業による遅延を特定
  • 異なる地域間のサイクルタイムを比較する
  • 税務コンプライアンスと申告精度を監視する
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

UKG Proで給与計算効率を最適化

UKG Pro内のあらゆる給与レコードのライフサイクルを分析することで、組織は隠れたボトルネックを特定し、手動検証ステップを合理化します。これらの結果は、プロセスマイニングをコア給与計算業務に適用することで達成される効率向上を示しています。

0 %
承認サイクルの高速化

承認遅延の削減

タイムシートワークフローを効率化することで、提出から管理者承認までの時間を短縮し、給与計算実行のためのタイムリーなデータを確保します。

+ 0 %
初回通過精度が向上

初回正払い率の向上

データインポート精度の向上による手動調整の最小化は、エラーのない給与レコードの大幅な増加につながります。

0 %
監査例外の削減

コンプライアンスフラグの減少

複数州にわたる税金と控除の処理を標準化することで、手作業による介入が必要な記録が減少し、組織全体の効率が向上します。

0 %
臨時計算量の削減

緊急実行の削減

主要な実行エラーの根本原因を修正することで、標準スケジュール外での高額な手動による臨時支払い処理の必要性が軽減されます。

0 % SLA
SLA遵守率の向上

支払いタイミングの一貫性

処理期限の可視性が向上することで、担当者はワークロードを効果的に調整し、従業員への支払期日についてほぼ完璧な記録を維持できます。

個々の結果は、プロセスの複雑さと基盤となるデータの品質によって異なります。これらの数値は、多様な導入環境で観察された一般的な改善を示しています。

推奨データ

これらの主要なアクティビティと属性から分析を開始し、強固な基盤を構築しましょう。
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

特定の給与期間内の特定の従業員を表す一意の識別子です。

その重要性

これは、すべての給与計算活動をグループ化してプロセスインスタンスを形成する必須のケースIDです。

給与計算プロセスで実行される特定のイベントまたはステップです。

その重要性

これは、プロセスマップのノードを定義する必須の活動属性です。

アクティビティが発生した日時。

その重要性

これは、イベントを順序付けるために必要な必須のStartTime属性です。

データの記録システムです。

その重要性

データリネージと複数システム分析のための必須属性です。

データ行に対する最新の変更のタイムスタンプです。

その重要性

増分データ更新のための必須属性です。

記録を処理した担当者のユーザーIDまたは名前です。

その重要性

リソース分析とワークロードの均衡化に関する洞察を可能にします。

従業員に関連付けられた部門コードです。

その重要性

組織セグメンテーションと根本原因分析に不可欠です。

財務配賦のためのコストセンターコードです。

その重要性

財務分析をサポートし、予算単位ごとのボトルネックを特定します。

給与計算処理のための従業員の論理的なグループ化です。

その重要性

給与計算パフォーマンスのグループ化と比較のための主要なディメンションです。

控除および税金が適用される前に計算された総支給額です。

その重要性

バリューストリーム分析と外れ値検出を可能にします。

税務申告の主要な州または地方です。

その重要性

コンプライアンス監視と地理的分析に不可欠です。

支払い実行完了の目標日時です。

その重要性

SLA遵守状況を計算するための基準点です。

給与計算実行が標準スケジュール外であるかどうかを示すフラグ。

その重要性

プロセス逸脱と手戻りを分析するための主要フィルターです。

監査例外がトリガーされたかどうかを示すフラグ。

その重要性

介入が必要なケースを特定します。

処理されている給与期間の最終日です。

その重要性

給与サイクルの時間的基準点です。

支払いが期限後に実行されたかどうかを示すフラグ。

その重要性

コンプライアンス監視のためのKPIドライバーです。

初期化から支払い実行までの合計期間です。

その重要性

プロセス効率の主要指標です。

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

新しい給与グループインスタンス内で、従業員に対する特定の給与明細項目が作成されることです。これは、従業員がアクティブであり、現在の処理サイクルに紐付けられていることを示します。

その重要性

コアシステム内での給与計算処理フェーズの公式開始を示します。勤怠データ取得期間と実際の給与計算処理期間を区別するために不可欠です。

個別記録または給与グループ全体に対する最終承認です。このアクションにより、記録はそれ以上の変更ができないようロックされ、支払い生成のためにキューに入れられます。

その重要性

作業フェーズと最終化フェーズを分ける重要な節目です。「銀行振込ファイルリードタイム」の計算に使用されます。

従業員への資金の有効日または実際の振込日です。これは、報酬義務が果たされたことを示します。

その重要性

「SLAコンプライアンス」を検証し、従業員がコミットされた日付に支払われることを確認するために使用されます。

関連する管轄区域(連邦、州、地方)への税務データの提出が成功したことです。これは支払い後に行われることがよくあります。

その重要性

「複数州税務申告タイムライン」ダッシュボードに不可欠であり、規制遵守と罰金回避を確実にします。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、UKG Pro環境からのイベントログを分析し、給与サイクルを最初から最後まで各ステップで可視化します。この可視性により、手作業による調整や承認の遅延がどこで発生しているかを正確に特定し、ワークフローを標準化して、繰り返されるエラーを削減できます。

分析には、3つの主要なデータポイントが必要です。それは、給与記録識別子、各活動のタイムスタンプ、そして特定のアクション名です。これらのフィールドは通常、タイムシート、税務申告、銀行振込に関連するシステム監査ログやトランザクションテーブルから抽出されます。

はい、タイムシート提出の遅延やインセンティブデータエラーの根本原因をマッピングすることで、予防策を導入できます。これらの上流の問題を減らすことは、サイクル後半で発生する高コストで時間のかかるオフサイクル修正の必要性を直接最小限に抑えます。

ほとんどの組織では、UKG Proからのデータ抽出が確立された後、2〜4週間以内に初期のプロセスM`ップを確認できます。この期間には、データクリーニング、アクティビティのマッピング、および現在の給与計算上のボトルネックの最初の可視化が含まれます。

いいえ、プロセスマイニングは既存のログデータを読み取ることで機能する非侵入型のテクノロジーであり、設定を変更することはありません。ソフトウェアが履歴データとリアルタイムのデータフローを分析して改善点を見つけている間も、通常通り給与計算業務を継続できます。

分析により、州または地域別にプロセスフローをセグメント化し、地域特有のコンプライアンスボトルネックや特定の税務申告遅延を特定できます。これにより、給与管理者は全国規模の給与サイクル全体を中断することなく、特定の管轄区域に最適化を適用できます。

プロセスマイニングは、活動間の所要時間を追跡し、担当者間でのワークロードの偏りを特定するのに役立ちます。このデータにより、特定のステップが部門平均よりも一貫して遅い場合に、経営陣はタスクを再割り当てしたり、的を絞ったトレーニングを提供したりできます。

機密性の高い従業員フィールドは、プロセスマイニングプラットフォームにデータが入力される前に仮名化されることで、データプライバシーが維持されます。どの属性を含めるかをコントロールでき、分析に必要なプロセス関連のメタデータのみが処理されることを保証します。

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給与サイクル時間を30%短縮し、ボトルネックを解消します。

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