給与計算処理を改善する

Workday給与計算最適化のための6ステップガイド
給与計算処理を改善する

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。

詳細な説明を表示

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。

給与処理 報酬管理 税務コンプライアンス 給与計算監査 従業員への支払い HR運用 財務報告

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

管理者がタイムシートの承認期限を逃すと、給与計算サイクル全体が遅延します。これにより、計算フェーズで急ぎの作業が発生し、エラーの可能性が高まり、給与計算担当者は厳格な銀行振込期限に間に合わせるために残業を余儀なくされ、データ品質が低下します。

ProcessMindは、各給与記録のフローを可視化し、どの部署や管理者がプロセスを一貫して停滞させているかを正確に特定します。Workday給与計算におけるこれらのボトルネックを特定することで、ターゲットを絞ったリマインダーを導入し、承認チェーンを合理化して、組織全体でタイムリーな支払いを保証できます。

給与計算プレビューフェーズに入ってからエラーを発見すると、即座の手動介入と再計算が必要になります。これらの頻繁な修正は貴重な管理時間を消費し、データ整合性や初期入力の正確性に関する根本的な問題(自動化または標準化が可能)を示唆しています。

プロセスマイニングを使用することで、初期計算後の「Data Correction Performed」アクティビティのすべてのインスタンスを追跡します。これにより、Workday Payroll内でどの給与グループが最も手動作業を必要とするかを確認でき、最終段階で修正するのではなく、データ不正確性の根本原因を発生源で修正するのに役立ちます。

単一サイクルで給与計算結果のプレビューを複数回実行することは、プロセス非効率の兆候です。各反復はかなりの処理時間を要し、給与期間の最終化を遅らせます。これは、初期データへの信頼の欠如や、繰り返される軽微な調整が原因であることが多いです。

ProcessMindは、異なる給与グループ間でプレビューサイクルの頻度を特定します。Workday給与計算で特定の記録が3回または4回のプレビューを必要とする理由を解明することで、データ検証ステップを標準化し、計算段階に費やす時間を大幅に削減し、全体的なサイクルを高速化できます。

監査例外としてフラグ付けされる記録の割合が高いと、給与計算チームは手動レビューに圧倒されます。これにより、最終的な銀行振込期限が危うくなるバックログが発生し、低リスク項目の過剰な精査により、給与計算実行あたりの運用コストが増加します。

弊社の分析は、Workday給与計算内におけるすべての「監査例外フラグ付け済み」アクティビティの経路をマッピングします。これにより、どの特定の給与計算ルールが最も多くのフラグをトリガーしているかを把握でき、設定を洗練し、最終的な正確性に影響しないルーチンタスクではなく、高リスクケースに監査の取り組みを集中させることが可能です。

給与計算の処理時間は、税務管轄区域や国によって大きく異なることがよくあります。このようなばらつきは、グローバルな運用管理を困難にし、従業員の所在地によって体験に差が生じる原因となります。中には、他のチームよりも数日早く処理を終えるチームも存在します。

ProcessMindは、異なる税務管轄区域や従業員タイプ間のプロセスパフォーマンスを比較します。Workday Payrollで特定の地域が常に処理に時間がかかる理由を特定することで、ワークフローを調和させ、最も効率的な場所のベストプラクティスを適用し、グローバルなパフォーマンスを向上させることができます。

福利厚生控除の適用におけるエラーや遅延は、しばしば不正確な手取り額や従業員の不満につながります。これらの問題は、HCMデータと給与モジュールの同期不足に起因することが多く、給与部門全体の流れを阻害する土壇場での修正を必要とします。

弊社は、給与レコードが福利厚生適用から最終計算に至るまでの過程を追跡します。ProcessMindは、Workday Payrollのどこでこれらのステップが失敗しているかを強調し、手動での上書きなしに、控除が毎回正確かつ自動的に適用されることを保証します。

外部システムからのインセンティブおよびボーナスデータのインポートは、給与計算実行を妨げるフォーマットエラーにつながることがよくあります。担当者はその後、手動でデータをクリーンアップする必要があり、これはプロセス摩擦と、過払いや未払いにつながる可能性のあるエラーの主要な原因となります。

ProcessMindは、インセンティブデータのインポートとその後の修正のすべてのインスタンスを捕捉します。Workday Payrollにおけるこれらのパターンを分析することで、最も問題を引き起こしている特定のシステムやデータ形式を特定し、よりクリーンなデータ入力のために検証プロセスを自動化できます。

銀行振込ファイル生成のSLA処理期限を逃すと、従業員への支払い遅延や潜在的な法的罰則につながる可能性があります。これは通常、上流の遅延が蓄積し、資金移動に必要な最終実行ステップのためのバッファがなくなるときに発生します。

エンドツーエンドのフロー全体を監視することで、ProcessMindはスケジュールがずれ始める正確な瞬間を特定します。Workday Payrollに関するこの可視性により、サイクルのできるだけ早い段階で介入でき、財務上の義務を果たすために最終的な支払いファイルが常に期日通りに生成・送信されることを保証します。

総支給から純支給への計算フェーズにおける予期せぬ変動は、プロセス全体を停止させる詳細な調査を必要とすることがよくあります。この不確実性は管理負担を増加させ、給与明細の公開を遅らせ、給与計算チームと従業員の双方に不安を与えます。

弊社のプラットフォームは、総支給額の計算から税金適用までの時間を分析します。Workday給与計算において、どの税務管轄区域や給与グループが最も遅延を引き起こしているかを正確に特定することで、計算エンジンを合理化し、給与計算実行のスループットを向上させることができます。

給与計算プロセスは支払い完了で終わりではなく、税務申告のような支払い後のタスクが何日もかかることがあります。この終了の遅れは、総人件費の可視性不足を生み、期間の財務報告を複雑にし、経理部門との摩擦につながります。

ProcessMindは、税務申告や調整を含む給与記録の支払い後フェーズを追跡します。Workday給与計算におけるこれらの最終段階のボトルネックを特定することで、よりクリーンな締め作業と次の給与サイクルへの迅速な移行を確実にし、完全なコンプライアンスを維持することができます。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

勤怠データの迅速な承認は、給与計算スケジュールを維持するために不可欠です。管理者の承認が遅れると、給与計算チームは時間の制約に追われ、エラーや支払い遅延のリスクが高まります。この承認速度を向上させることで、勤怠管理から計算への移行がよりスムーズになります。

ProcessMindは、Workday給与計算における各タイムシートの正確な経路を可視化し、遅延の原因となっている特定の部署や管理者を特定します。これらの摩擦点を特定することで、自動リマインダーやエスカレーションパスを導入し、承認の遅れを30%以上削減できます。

給与計算サイクルが開始された後の手動調整は、コストがかかり、エラーが発生しやすくなります。これらの修正は、しばしば発生源でのデータ品質の低さや、現地ポリシーの誤解に起因します。これらの手動操作を排除することで、支払いプロセス全体の信頼性が高まり、スタッフの燃え尽き症候群を軽減できます。

Workday Payrollデータにプロセスマイニングを使用すると、手戻りの根本原因を追跡できます。データ修正がどこで、なぜ実行されているかを確認でき、根本的なデータ問題を修正し、手動介入を最大40%削減することが可能になります。

エラーを見つけるために給与計算プレビューを繰り返し実行することは、多大な時間とシステムリソースを消費します。プレビュー回数が多いということは、初期データに頻繁な不正確さがあることを示唆しています。これらのサイクルを削減することで、給与計算チームは絶え間ない再計算ではなく、戦略的な業務に集中できるようになります。

ProcessMindは、給与グループごとのプレビュー反復回数を追跡します。各実行間の差異を分析することで、再計算を引き起こす特定のデータカテゴリを特定できます。この可視性により、初回で正しい計算率を95%以上に達成するのに役立ちます。

給与計算サイクルの終盤での監査フラグは、ストレスの多いボトルネックを生み出し、最終承認を遅らせます。これらの例外を最小限に抑えるには、サイクル全体を通じたデータ検証への事前対応型アプローチが必要です。これにより、コンプライアンスが向上し、承認期間が短縮されます。

弊社の分析プラットフォームは、Workday Payroll内での監査フラグのパターンを検出します。どの従業員タイプや管轄区域が最も多くの例外を引き起こしているかを理解することで、最終監査段階の前にこれらのフラグを防止するための上位の統制を実装し、最終化時間を大幅に短縮することができます。

異なる国間での給与計算処理速度のばらつきは、報告の一貫性の欠如やグローバルな期限の遵守漏れにつながることがよくあります。これらのタイムラインを標準化することで、地域固有の複雑さに関わらず、すべての地域が同じ高効率基準に従うことを保証します。

ProcessMindは、Workday給与計算における異なる地理的管轄区域間の給与計算サイクルを並列比較で提供します。これにより、最もパフォーマンスの高い地域を特定し、その効率的なワークフローを遅れがちな地域に適用することで、グローバルな運用を調和させ、サイクル差異を削減できます。

福利厚生控除の適用遅延は、不正確な手取り額やその後の照合問題につながる可能性があります。これらの控除が総支給額計算と同期して処理されることを確実にすることは、従業員の信頼と組織全体の財務正確性にとって不可欠です。

ProcessMindは、HCM更新と給与計算実行の関係をマッピングすることで、福利厚生データが遅れている箇所を特定します。この洞察により、データ転送スケジュールを調整し、福利厚生調整の100%が正しい給与期間に捕捉されるようにすることができます。

コミッションやボーナスデータのインポートは、手動でのチェックが必要な頻繁なエラーの原因となります。このデータが給与計算サイクルに入る前に検証を自動化することで、下流での修正を防止し、複雑な給与グループ全体のプロセスを加速させます。

プロセスマイニングは、Workday Payrollにおける失敗したインセンティブインポートの頻度と影響を明らかにします。このデータを使用して、より良い検証ルールを設計し、クリーンアッププロセスを自動化することで、毎月何十時間もの手動監査時間を節約できる可能性があります。

期日通りの銀行振込実行は、給与計算の成功を測る究極の尺度です。これらの締切を逃すと、従業員の不満や潜在的な法的罰則につながります。信頼性の高いプロセスは、支払いファイルが毎サイクル確実に生成・送信されることを保証します。

弊社のプラットフォームは、給与承認からファイル生成までのリードタイムを監視します。この期間が短すぎるケースを強調表示することで、社内の締切を調整し、期日通りの銀行送金で100%の成功率を確保することができます。

税金計算は、特に複数の管轄区域を扱う場合、給与計算サイクルの中で最も複雑な部分となることがよくあります。これらの手順を合理化することで、コンプライアンス違反のリスクを軽減し、従業員への最終支払いを迅速化できます。

ProcessMindは、税金計算プロセス内で最も時間がかかる、または最も頻繁に失敗する特定の段階を特定します。Workday給与計算におけるこれらのボトルネックを明らかにすることで、設定を最適化し、税金関連の処理時間を20%削減することが可能です。

給与計算プロセスは支払いで終わりではなく、税務申告と報告は正確かつ迅速に完了する必要があります。これらのサイクル後のタスクを加速することで、組織は政府の規制を遵守し、延滞料金を回避できます。

ProcessMindは、支払い実行から申告完了までの経過時間を分析することで、報告における不要な遅延を特定するのに役立ちます。これにより、給与計算後の活動への移行が迅速になり、すべての規制上の期限が容易に満たされることを保証します。

手作業や再作業が含まれる場合、各給与記録の処理にかかる管理コストは高くなる可能性があります。このコストを削減することは、収益に直接影響し、人事部門が既存のリソースでより効率的に業務を遂行することを可能にします。

ProcessMindは、手動アクティビティを追跡することで、各給与記録に費やされた労力と時間を算出します。手作業の多い記録を自動化やプロセス再設計の対象とすることで、Workday給与計算機能の運用費用を大幅に削減できます。

生産性の高い給与計算チームは、人員を増やすことなく、より大量のデータを処理できます。生産性を向上させるには、反復的な手動タスクを排除し、給与計算サイクルのステータスをいつでもより明確に把握できるようにすることが含まれます。

弊社の分析ツールは、担当者が付加価値のない活動に最も多くの時間を費やしている箇所を特定します。リソースを再配分し、Workday Payrollのワークフローを効率化することで、高い正確性を維持しながら、担当者あたりの管理レコード数を増やすことができます。

Workday給与計算処理を最適化するための6つのステップ

1

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

ProcessMindは、実際の給与計算フローを明確に可視化し、手作業や遅延がスケジュールを妨げている箇所を明らかにします。これにより、支払いサイクルにおけるあらゆる変動を把握し、完全な正確性を確保できます。
  • 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
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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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。

0 %
より迅速な承認ワークフロー

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。

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手戻りを削減

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。

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監査例外の削減

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。

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初回パスでの正確性

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。

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支払いSLA遵守

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。

推奨データ

最も重要なアクティビティと属性から開始し、必要に応じて追加してください。
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、特定の給与記録に対する一意の識別子。

その重要性

すべてのバラバラのイベントをまとまりのあるプロセストレースに結びつける必須のCaseIdです。

実行されたプロセスステップまたはイベントの名称です。

その重要性

イベントのシーケンスを定義し、プロセスマップを再構築するために必須です。

アクティビティが発生した正確な日時。

その重要性

イベントを時系列に並べ、すべての時間ベースKPIを計算するために必要です。

活動を実行したユーザーまたは従業員。

その重要性

担当者の生産性とリソースのボトルネックの分析を可能にします。

給与記録に関連付けられた部門またはコストセンター。

その重要性

「Time Sheet Approval Performance」および「Audit Exception」ダッシュボードに不可欠です。

給与記録に関連する国または税務管轄区域。

その重要性

「地域別サイクルタイム差異」およびグローバル標準化分析をサポートします。

給与記録がカバーする特定の時間間隔。

その重要性

ケースのグループ化と時系列分析に不可欠です。

給与計算実行のカテゴリ(例:通常、オフサイクル、ボーナス)。

その重要性

標準プロセスと例外プロセスのセグメンテーションをサポートします。

アクティビティがシステムによって実行されたかどうかを示すフラグ。

その重要性

自動化分析とコスト見積もりに不可欠です。

データ修正が行われた際に選択された理由コード。

その重要性

手戻りの根本原因分析の鍵となります。

給与処理のための従業員のグループ分け。

その重要性

Workdayにおける運用上のセグメンテーションの主要な軸。

特定のアクティビティインスタンスの期間。

その重要性

ステップレベルのパフォーマンス分析のための詳細なメトリクス。

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

勤怠管理モジュール内で従業員またはタイムキーパーが勤怠入力データを初回提出すること。このイベントは、管理者のレビュー前に未加工の勤怠データがシステムフローに入力されたことを示します。

その重要性

提出の遅延は、給与計算期間における下流のボトルネックを引き起こします。これを監視することで、給与サイクル全体の期間の基準が設定されます。

管理者または人事パートナーによる勤怠入力の正式な承認。このステータス変更により、給与計算インターフェースまたは計算エンジンが勤怠データを取得できるようになります。

その重要性

承認の遅延時間を計算します。未承認の勤怠は、その後の給与期間における遡及調整や手戻りの主な原因となります。

特定の期間における従業員の給与計算結果の初期化。これは、給与計算プロセスが当該従業員を実行対象として識別した際に頻繁に発生します。

その重要性

給与計算エンジン内での給与計算処理の公式な開始を示します。HRデータ準備と実際の給与計算処理を区別するのに役立ちます。

時間、レート、および報酬プランに基づいて総収入を算出する計算エンジンの実行。データが修正された場合、このアクティビティは複数回繰り返されることがあります。

その重要性

ここでの高い反復回数は、データ品質の問題を示します。これは、最も多くのシステムリソースと時間を消費する中核的な処理ステップです。

システムが給与計算結果に対して検証エラーまたはスマート監査アラートを検出すること。これにより、結果ステータスが「エラー」または「要対応」に設定されます。

その重要性

コンプライアンスとデータ品質の測定に不可欠です。頻繁な例外は、給与明細ごとのコストを押し上げ、最終化を遅らせます。

給与計算担当者が、給与計算結果の入力データを修正したり、計算値を上書きしたりする手動介入です。これは、最初の計算が不正確であったことを示します。

その重要性

直接的に手戻りを測定します。この活動を削減することは、自動化およびデータ品質向上の取り組みにおける主要な目標です。

従業員の給与計算の最終化。これは「給与計算完了実行」プロセス中に発生し、それ以降の計算変更から結果をロックします。

その重要性

計算フェーズの終了と決済フェーズの開始を示す極めて重要なマイルストーン。サイクルタイムの測定に不可欠です。

純支給額の指示を含む銀行送金ファイル(例:NACHA、SEPA)の作成。これは「決済実行」中に行われます。

その重要性

支払い提出に関するSLA遵守を測定します。ここでの遅延は実際の支払日を危うくします。

資金がリリースされた、または小切手が印刷されたことの確認。これは給与記録の最終的な財務処理の完了です。

その重要性

従業員向けのプロセスの最終段階。これを銀行振込ファイル生成時間と比較することで、銀行側の処理遅延が明らかになります。

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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