Workday給与計算の精度向上と処理最適化
弊社のプラットフォームは、手作業による再作業や支払いの遅延を引き起こす隠れたボトルネックを特定します。ワークフローを分析することで、プロセスがどこで停滞しているか、あるいは標準手順から逸脱しているかを可視化できます。この可視性により、チームはエラーに対処し、全体的な効率を向上させることができます。
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。
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給与計算プロセスの最適化が必須である理由
給与計算は、あらゆる組織の根幹をなす業務ですが、運用負荷が高く、リスクも大きい機能の一つです。Workday Payroll環境では、さまざまな給与グループ、多様な税法管轄、雇用形態が加わるにつれて、その複雑さは増大します。非効率な給与業務は、単なる管理上のオーバーヘッドにとどまらず、従業員の信頼や企業のコンプライアンスに直接影響を及ぼします。エラーが発生した場合、支払いの取り消しや再発行には手動での介入が必要となるため、修正コストは元の取引コストよりもはるかに高くなることがよくあります。このプロセスを最適化することは、報告されたエラーを修正する事後対応的な状態から、初回から正確かつ効率的に処理されるようシステムフローを設計する事前対応的な状態へと移行することに他なりません。
プロセスマイニングが給与計算の可視性をどう変えるか
プロセスマイニングは、Workday環境全体にわたる継続的な監査レイヤーとして機能します。Workdayは給与計算の現在のステータスに関する優れたレポートを提供しますが、プロセスマイニングはこれらのステータス間の動きを可視化します。タイムシートが提出された瞬間から最終的な納税申告が完了するまでの給与レコードの実際のパスを視覚的に把握できます。この可視性により、標準レポートでは見過ごされがちな隠れたプロセスが明らかになります。例えば、勤怠承認時の管理者と従業員間の頻繁なやり取りや、最終計算直前に行われる手動データ修正などです。これらのデジタルフットプリントをマッピングすることで、プロセスが標準的な運用手順から逸脱している箇所や、ボトルネックがサイクルタイムを遅らせている箇所を客観的に把握できます。この透明性は、各給与サイクルの真のコストを理解し、システム全体の弱点を特定するために不可欠です。
給与計算サイクルにおける主な改善領域
プロセス最適化の主要な領域の1つは、計算前のフェーズにおけるサイクルタイムの短縮です。多くの組織では、勤怠記録の提出遅延や承認チェーンの遅延に苦慮しており、実際の給与計算処理期間がわずか数日間に圧迫されています。プロセスマイニングは、どの部署や管理者が一貫してこれらのボトルネックを引き起こしているかを特定し、ターゲットを絞ったトレーニングやプロセス再設計を可能にします。もう一つの重要な領域は、監査例外の管理です。Workdayシステムが頻繁に手動レビューのためにレコードにフラグを立てる場合、プロセスマイニングはこれらのフラグがシステム的なデータ問題によるものなのか、あるいは特殊なケースによるものなのかを判断するのに役立ちます。人間が介入しなければならないこれらの接点を減らすことは、人員を増やすことなく給与計算業務を拡大するための鍵です。さらに、頻繁なインセンティブデータのインポートや調整の根本原因を特定することで、計算エラーが起こる前に防ぎ、最初の段階で総支給額から手取り額への計算が正しいことを保証できます。
測定可能な成果と効率向上を実現する
Workday Payrollデータにプロセスマイニングを適用すると、スピード、正確性、コンプライアンスを含むいくつかの主要な領域でメリットが顕現します。データ収集から支払までのパスを効率化することで、全体のサイクルタイムを大幅に短縮し、複雑なコンプライアンスレビューのための余裕を生み出し、厳しい締め切りのストレスを軽減できます。手動調整の根本原因を排除することで正確性が向上し、サイクル外の小切手発行回数を減らし、銀行手数料を削減できます。コンプライアンスの観点からは、給与レコードに対して行われたすべてのアクションを明確にマッピングすることで、議論の余地のない監査証跡が提供されます。これにより、すべての控除、税金計算、支払いが、事業を展開する管轄区域の特定の法的要件を遵守していることが保証されます。最終的に、これらの改善は、報酬の一貫性と信頼性により、従業員満足度の向上につながります。
給与計算最適化の始め方
給与計算プロセスの改善は、一度きりのプロジェクトではなく、継続的な改善の道のりです。まず、Workdayデータを使用して、異なる国や給与グループにわたる給与計算サイクルの現状を可視化することから始めましょう。パフォーマンスの高いグループと、遅延や高いエラー率を頻繁に経験するグループを比較してください。最も重要なボトルネックに焦点を当てることで、効率化における迅速な成果を実証し、より広範なプロセス改善への勢いを築くことができます。手動作業の削減を目指す場合でも、単にすべての従業員が正確かつ期日通りに支払われることを保証する場合でも、プロセスマイニングは給与計算業務を戦略的資産へと変革するために必要なロードマップを提供します。以下のガイドに従い、提供されたテンプレートを使用することで、今日から給与計算ワークフローの最適化機会を特定し始めることができます。
Workday給与計算処理を最適化するための6つのステップ
テンプレートをダウンロード
実施すること
Workday Payroll用に設計された専用のExcelテンプレートをダウンロードして、データマッピングが標準的なプロセスマイニング要件に適合していることを確認してください。
その重要性
構造化された形式で開始することで、データ品質の問題を防ぎ、すべての重要な給与計算マイルストーンが分析のために確実に記録されます。
期待される成果
Workday Payroll属性に特化した、すぐに使えるデータテンプレートです。
あなたの給与インサイト
Workday給与計算サイクルの完全な透明性を実現
- エンドツーエンドの給与計算ワークフローを可視化
- Workday給与計算における手動修正を特定
- 支払いの遅延を引き起こすボトルネックを特定
- 異なる地域間のサイクルタイムを比較
実証済みの成果
プロセスインテリジェンスで給与計算効率を変革する
Workday Payroll内のすべての給与レコードを分析することで、組織は隠れたボトルネックを特定し、手動での照合タスクを自動化して支払いサイクルを効率化します。これらの成果は、データ駆動型最適化と継続的なプロセスモニタリングによって達成される具体的なメリットを示しています。
承認リードタイムの短縮
タイムシートのルーティングを自動化し、承認のボトルネックを特定することで、給与計算サイクルの開始を加速させます。
データ修正の減少
初期計算後の手動データ修正を排除することで、各給与計算実行に必要な人件費と労力を削減できます。
コンプライアンスフラグの減少
グローバルプロセスの標準化とインセンティブ検証の自動化により、監査フラグの発生と規制リスクを最小限に抑えます。
クリーンな最終化率
データ修正や再実行なしで最終化されたレコードの割合を増やすことは、給与部門全体の生産性向上につながります。
期限通りの銀行振込
最終化へのプロセスを合理化することで、銀行ファイルが予定通りに送信され、従業員の高い満足度を維持できます。
個々の結果は、データ成熟度、組織規模、プロセス複雑性によって異なります。これらの数値は、さまざまな給与計算環境で観察された典型的なパフォーマンス改善例を示しています。
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングは、Workday給与計算内のイベントログを分析し、すべての給与記録の実際の流れを可視化します。これにより、承認サイクルにおける隠れたボトルネックや、手動修正が最も頻繁に発生する箇所を正確に特定し、チームが特定の非効率性に対処できるようにします。
給与記録ID、アクティビティのタイムスタンプ、および実行された特定のアクションを含むトランザクションログをエクスポートする必要があります。これは通常、Workday RaaS(Report as a Service)に接続するか、APIを使用して各給与計算サイクルのライフサイクルデータを抽出することを含みます。
データプライバシーは、データ処理前に氏名や識別番号などの機密フィールドを匿名化または仮名化することで対処されます。分析は個々の報酬詳細ではなく、給与レコードのタイムスタンプとステータス変更に焦点を当て、プライバシー規制への遵守を確保します。
ほとんどの組織が、給与計算プレビューの反復回数の大幅な削減と、より迅速なタイムシート承認ワークフローを経験しています。インセンティブデータインポートの検証を自動化することで、チームは期日通りの銀行振込を保証し、給与レコードあたりの管理コストを削減できます。
Workdayとの初期データ連携が確立されると、通常2〜3週間で最初のプロセスマップが利用可能になります。この初期段階で、税金計算と申告の手順における最も顕著な非効率性をすぐに特定でき、本格的な導入を数ヶ月待つ必要はありません。
プロセスマイニングは、既存のWorkday設定と連携し、システムが既に生成している履歴ログを読み込むことで機能します。現在の給与計算プロセスのパフォーマンスを明確かつ正確に把握するために、ワークフローを変更したり、新しいトラッキングフィールドを追加したりする必要はありません。
はい、このツールは給与計算サイクルの最終化段階で監査フラグがどこでトリガーされているかを正確に示します。これらのパターンを分析することで、サイクルが最終監査フェーズに達する前にコンプライアンス問題を解決する予防的なチェックを導入でき、給与計算チーム全体の負担を軽減できます。
プロセスマイニングは、異なる地理的地域のサイクルタイムをフィルタリングして比較し、なぜ特定の地域で遅延が発生するのかを特定するのに役立ちます。この可視性により、各地域の特定の税金および福利厚生控除の要件を考慮しながら、処理手順を標準化することができます。
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