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Ceridian Dayforce 최적화를 위한 6단계 가이드
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Ceridian Dayforce의 급여 처리 최적화

ProcessMind는 운영을 지연시키는 병목과 불필요한 수작업 단계를 찾아냅니다. 워크플로를 분석해 지연이 발생하는 지점과 업무를 더 효율적으로 처리할 방법을 보여줍니다. 이를 통해 팀은 오류를 찾아다니는 대신 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있습니다.

사전 구성된 데이터 템플릿을 다운로드하고 일반적인 과제를 해결해 효율성 목표를 달성하세요. 6단계 개선 계획을 따르고 데이터 템플릿 가이드를 참고해 운영을 개선하세요.

자세한 설명 보기

급여 처리 프로세스를 최적화해야 하는 이유

급여는 조직에서 가장 큰 비용 항목인 경우가 많지만, 운영 측면에서는 관리하기 가장 복잡한 업무 중 하나입니다. Ceridian Dayforce는 급여를 지속적으로 계산하도록 설계되어 있어 시스템상 급여 처리가 항상 진행됩니다. 그러나 이 연속 계산 엔진의 효율은 입력 데이터의 품질과 담당자의 신속한 조치에 달려 있습니다. 근무 시간표 승인이 지연되거나 수동 수정이 예외가 아닌 일상적인 일이 되면 급여 한 건을 처리하는 비용이 크게 증가합니다. 최적화는 비용 절감에 그치지 않습니다. 모든 직원에게 정확한 급여를 제때 지급하고, 지역별 세법과 노동 규정을 엄격히 준수하는 것이 중요합니다. 프로세스의 비효율은 리소스를 낭비할 뿐 아니라 규정 준수 위험을 높여 상당한 과태료와 조직의 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.

process mining으로 프로세스 가시성 확보

process mining은 Ceridian Dayforce에서 이론상 급여 주기와 실제 업무 처리 방식 사이의 차이를 보여줍니다. 시스템 감사 로그에서 데이터를 추출해 급여 기록이 거치는 경로를 정확히 확인할 수 있습니다. 단순 보고서를 넘어 근무 시간표 제출부터 최종 급여 명세서 게시까지 전체 이벤트 흐름을 시각화합니다. 이러한 가시성은 일반 대시보드에서 놓치기 쉬운 지연 지점을 파악하는 데 중요합니다. 예를 들어 특정 급여 그룹에서 세금 수동 조정이 반복되거나, 외부 부서의 업무에 의존하는 타사 시스템에서 인센티브 데이터 가져오기가 자주 지연되는 상황을 발견할 수 있습니다. 숨겨진 패턴을 드러내면 급여 담당자의 경험에 의존하지 않고 데이터에 근거해 의사결정을 내릴 수 있습니다. 어디서 지연되는지 추측하는 대신, 어떤 활동이 가장 큰 병목을 일으키는지 정확히 파악할 수 있습니다.

개선 효과가 큰 영역 찾기

Ceridian Dayforce의 프로세스 환경을 분석하면 구조적으로 개선할 부분을 구체적으로 찾을 수 있습니다. 우선 수동 개입과 데이터 수정 횟수를 줄일 수 있습니다. 최적화된 시스템에서는 급여 기록이 감사 예외로 표시되지 않고 계산 엔진을 통과해야 합니다. process mining을 활용하면 오류가 자주 발생하는 직원 유형, 부서, 비용 센터를 찾아 원천 시스템이나 교육 절차의 근본 원인을 해결할 수 있습니다. 승인 절차를 간소화하는 것도 중요합니다. 여러 단계의 승인 절차가 실질적인 가치를 더하지 않으면서 급여 처리 시간을 늘리는 경우가 많습니다. Time Sheet Submitted와 Time Sheet Approved 같은 활동 사이의 시간을 분석하면 병목이 발생하는 지점을 파악할 수 있습니다. 위험이 낮은 일부 승인을 자동화하면 전체 처리 주기를 단축할 수도 있습니다. 이러한 분석을 통해 급여팀은 반복적인 행정 업무에 쫓기는 시간을 줄이고 규정 준수와 보고 같은 전략적 업무에 더 집중할 수 있습니다.

측정 가능한 비즈니스 성과

급여 운영에 process mining을 적용하면 여러 KPI에서 성과를 확인할 수 있습니다. 첫째, 전체 처리 시간이 크게 줄어듭니다. 불필요한 단계를 없애고 수정에 드는 시간을 줄이면 급여팀이 계산과 감사 단계를 더 빠르게 진행할 수 있습니다. 예상치 못한 문제에 대응할 여유가 생기고 촉박한 지급 기한에 따른 부담도 줄어듭니다. 둘째, 규정 준수가 월말에 급히 처리하는 업무가 아니라 프로세스에 자연스럽게 반영됩니다. 모든 거래를 모니터링해 완전한 감사 추적 기록을 확보하고, 각 공제와 세금 계산, 지급이 회사 정책과 법적 요건을 따르는지 확인할 수 있습니다. 마지막으로 프로세스 개선은 직원 만족도 향상으로 이어집니다. 정확하고 제때 지급되는 급여는 직원 경험의 기본이며, 세전 금액부터 실수령액까지 계산 오류를 줄이면 조직에 대한 신뢰와 안정감을 높일 수 있습니다.

급여 최적화 시작하기

급여 프로세스의 효율을 높이기 위해 기존 인프라를 전면 개편할 필요는 없습니다. Ceridian Dayforce에서 현재 운영 방식을 객관적으로 살펴보는 것부터 시작하면 됩니다. 급여 주기의 활동과 속성에 맞춘 템플릿을 활용하면 현재 상태를 빠르게 파악할 수 있습니다. 오류를 계속 수정하는 사후 대응에서 벗어나 시스템을 지속적으로 개선하는 선제적 운영으로 전환하는 것이 목표입니다. 병목을 찾아 지연의 근본 원인을 해결하면 급여 부서는 단순한 백오피스 기능을 넘어 조직 전체에 꾸준한 가치를 제공하는 전략적 자산이 될 수 있습니다. 지금 급여 기록의 흐름을 살펴보고 성장과 효율을 높일 기회를 찾아보세요.

급여 처리 급여 주기 관리 근무 시간 승인 보상 정확도 인사 운영 세금 신고 규정 준수 급여 담당자 급여 처리 임금 관리 직원 보상 인사 재무

일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

근무 시간표 승인이 늦어지면 급여 담당자는 최종 계산을 서두르거나 처리 기한을 놓칠 수 있습니다. 관리자가 기록을 제때 승인하지 않으면 은행 이체 파일을 생성하기 전까지 업무 부담이 커지고, 피할 수 있었던 오류나 직원 급여 지급 지연으로 이어지기도 합니다. 주기 초반의 승인 지연은 전체 일정을 흔듭니다.

ProcessMind는 Ceridian Dayforce에서 근무 시간표 제출부터 승인까지의 흐름을 모니터링해 지연이 특히 잦은 부서나 관리자를 보여줍니다. 병목을 시각화하면 조직은 필요한 곳에 알림을 보내거나 승인 워크플로를 재배정해 급여 처리 일정을 지키고 규정 준수 위험을 줄일 수 있습니다.

급여 기록을 생성한 뒤 수동 조정이 반복된다면 데이터 품질이나 상위 시스템에 문제가 있을 수 있습니다. 수동 수정은 많은 작업 시간을 필요로 하고, 수정할 때마다 사람의 실수가 발생할 가능성이 커져 급여 오류 위험도 높아집니다. 그 결과 기록당 처리 비용이 늘고 급여팀의 행정 부담도 커집니다.

ProcessMind는 급여 프로세스에서 발생하는 모든 데이터 수정 활동을 추적해 수동 개입이 잦은 급여 그룹이나 직원 유형을 찾아냅니다. Ceridian Dayforce에서 수정이 반복되는 근본 원인을 파악하면 데이터 연계를 자동화하거나 초기 데이터 수집을 개선해 수작업을 줄이고 처음부터 정확도를 높일 수 있습니다.

급여 기록에서 감사 예외가 많이 발생하면 급여팀은 조사 업무에 쫓기게 됩니다. 예외 표시가 많은 이유는 검증 규칙이 제대로 설정되지 않았거나 데이터 입력이 일관되지 않기 때문일 수 있습니다. 이로 인해 미리보기 단계가 늦어지고 전체 급여 실행의 최종 승인도 지연됩니다. 예외를 수동으로 처리하느라 급여 분석처럼 더 가치 있는 업무에 쓸 리소스가 줄어듭니다.

ProcessMind는 급여 주기 중 발생하는 감사 표시의 빈도와 유형을 분석합니다. 예외를 급여 그룹이나 과세 관할 지역 같은 특정 속성과 연결해 살펴보면 Ceridian Dayforce의 검증 로직을 개선하고, 오탐이나 반복 오류를 일으키는 시스템 문제를 해결해 감사 단계를 간소화할 수 있습니다.

부서나 비용 센터에 따라 급여 처리 시간이 크게 달라지면 중앙 급여팀의 업무량을 예측하기 어렵습니다. 이러한 편차는 표준화된 글로벌 프로세스 운영을 어렵게 하고, 특정 직원 그룹에 불편을 주거나 리소스를 과도하게 소모하는 현지의 비효율을 감추기도 합니다. 가시성이 없으면 특정 부서가 계속 뒤처지는 이유를 파악하기 어렵습니다.

ProcessMind는 여러 부서의 급여 기록 처리 과정을 처음부터 끝까지 비교해 조직 평균보다 처리 시간이 긴 부서를 찾아냅니다. Ceridian Dayforce 환경에서 지연이 복잡한 현지 요건 때문인지, 비효율적인 워크플로 때문인지 조사하고 리소스를 더 균형 있게 배분할 수 있습니다.

은행 이체 파일 생성 마감 시간을 놓치면 직원 급여가 늦어지고 법적·규제상 과태료가 부과될 수 있습니다. 세금 계산이나 최종 결과 미리보기 같은 앞선 단계가 예상보다 오래 걸리면 실제 지급을 준비할 여유가 없어져 기한을 놓치기도 합니다. 이는 조직에 재무 및 평판 위험을 초래합니다.

ProcessMind는 중요한 SLA 기한까지 남은 시간을 보여주고 이전 단계에서 지연된 급여 기록을 알려줍니다. 과거 데이터를 분석해 Ceridian Dayforce의 처리 일정을 조정하면 은행 이체 파일을 여유 있게 생성하고 직원과의 지급 약속을 지킬 수 있습니다.

급여 미리보기와 데이터 수정 단계를 오가는 것은 최초 계산 결과에 확신이 부족하다는 신호입니다. 급여 담당자가 결과를 반복해서 확인해야 하므로 처리 주기가 길어지고 급여 실행마다 운영 비용이 늘어납니다. 재작업은 현대적인 급여 운영에서 눈에 잘 띄지 않지만 비용이 큰 문제입니다.

ProcessMind는 복리후생 공제액을 반복 조정하거나 세금을 다시 계산하는 등 재작업을 일으키는 활동을 찾아냅니다. Ceridian Dayforce 로그에서 반복되는 경로를 시각화하면 데이터가 불안정해지는 주된 원인을 파악해 발생 지점에서 해결하고, 첫 시도에 처리를 완료할 수 있습니다.

인센티브와 수수료 데이터가 늦게 들어오거나 일부만 가져와지면 급여 초기화가 지연됩니다. 이러한 데이터는 외부 시스템에서 들어오는 경우가 많아 파일 전송이나 검증이 늦어지면 총급여 계산을 시작할 수 없고 전체 일정이 영향을 받습니다. 프로세스 가시성이 없으면 이러한 연계 병목을 관리하기 어렵습니다.

ProcessMind는 인센티브 데이터가 준비된 시점부터 급여 기록이 초기화될 때까지의 인계 과정을 모니터링합니다. 데이터 가져오기가 지연되는 패턴을 찾아 Ceridian Dayforce 일정에 맞춰 외부 데이터 연계를 조정하면 급여 주기 초반의 대기 시간을 줄이고 모든 보상 항목을 정확히 반영할 수 있습니다.

급여 지급을 실행해도 세금 신고를 마쳐야 급여 프로세스가 완료됩니다. 여러 과세 관할 지역에 걸친 복잡한 신고는 최종 단계의 지연을 일으킬 수 있으며, 법정 기한 내에 신고하지 못하면 규정 준수 위험과 이자 또는 과태료가 발생할 수 있습니다. 급여 실행 후 필요한 데이터를 제때 취합하지 못하는 것이 원인일 수 있습니다.

ProcessMind는 지급 실행부터 세금 신고 완료까지 걸리는 시간을 모든 관할 지역에서 추적합니다. 신고가 지연되는 지역을 찾아 리소스 계획을 개선하거나 Ceridian Dayforce의 프로세스를 조정하면 규정을 준수하고 지연 신고에 따른 과태료를 피할 수 있습니다.

급여의 상당 부분을 수동 은행 이체나 정규 주기 외 지급으로 처리하면 전체 운영 효율이 떨어집니다. 수동 지급은 느릴 뿐 아니라 시스템에서 생성하는 자동 이체만큼 엄격한 통제가 어려워 사기나 중복 지급 위험이 커집니다. 표준 프로세스로 처리하기 어려운 직원별 요구가 있을 때 이런 상황이 발생하기도 합니다.

ProcessMind는 표준 자동 지급 경로에서 벗어나는 급여 기록의 비율을 보여줍니다. 수동 처리의 원인을 파악하면 Ceridian Dayforce의 자동화된 흐름으로 더 많은 지급을 전환해 위험과 운영 부담을 줄이고 지급 보안을 강화할 수 있습니다.

급여 지급 후 급여 명세서가 바로 게시되지 않으면 직원은 급여와 공제 내역을 확인할 수 없어 만족도가 떨어집니다. 인사 지원 데스크에 문의가 늘어나 급여팀의 행정 부담도 커집니다. 직원은 급여 내역을 디지털 방식으로 바로 확인할 수 있기를 기대합니다.

ProcessMind는 지급 실행부터 급여 명세서 게시까지 걸리는 시간을 측정합니다. 이 차이를 시각화하면 Ceridian Dayforce의 급여 워크플로 마지막 단계를 개선해 직원이 급여 정보를 바로 확인하도록 하고, 문의를 줄여 전반적인 직원 경험을 높일 수 있습니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

승인이 제때 이뤄지면 Ceridian Dayforce의 연속 급여 계산 엔진에 최신 데이터가 반영됩니다. 승인 단계의 지연을 줄이면 막판에 업무가 몰리는 상황과 중요한 은행 지급 기한을 놓칠 위험을 줄여 직원의 신뢰와 재무 안정성을 지킬 수 있습니다.

ProcessMind는 승인 흐름에서 반복적으로 지연을 일으키는 관리자나 부서를 찾아냅니다. 급여 기록의 경로를 시각화해 병목 알림을 설정하고 프로세스를 변경하면 전체 승인 시간을 최대 30% 단축할 수 있습니다.

수동 개입을 줄이면 데이터 무결성이 높아지고 인사팀의 행정 비용이 낮아집니다. 수정이 자주 발생한다면 데이터 수집이나 시스템 설정에 문제가 있을 수 있습니다. 이를 해결하지 않으면 급여 오류가 반복되고 직원 만족도가 떨어질 수 있습니다.

ProcessMind는 급여 기록의 전체 흐름을 분석해 수동 수정이 자주 발생하는 지점을 정확히 찾아냅니다. 수동 재정의의 근본 원인을 파악하고 자동 검증이나 교육을 도입하면 수정 횟수를 크게 줄일 수 있습니다.

감사 예외를 줄이면 규정 준수를 일관되게 유지하고 검토 단계에서 급여 담당자의 수작업 부담을 덜 수 있습니다. 재무 보고의 신뢰도가 높아지고 사후 조정이 줄어 성수기에도 안정적으로 운영할 수 있습니다.

ProcessMind는 Ceridian Dayforce의 감사 예외 표시를 모니터링해 반복되는 패턴을 찾아냅니다. 예외가 자주 발생하는 직원 유형이나 급여 그룹을 파악하면 맞춤형 교육이나 시스템 업데이트를 적용해 예외를 25% 이상 줄일 수 있습니다.

미리보기 단계에서 수정 단계로 되돌아가는 일을 없애면 급여팀의 주간 업무 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 첫 검토에서 문제가 없는 미리보기 결과는 초기 데이터 입력부터 정확하게 이뤄지는 등 상위 프로세스가 원활하다는 신호입니다.

ProcessMind는 급여 초기화부터 미리보기까지의 흐름을 매핑해 최종 확정을 늦추는 숨은 재작업을 찾아냅니다. 반복 작업의 원인을 해결하면 미리보기와 수정에 드는 시간을 절반으로 줄이고 직원이 더 전략적인 업무에 집중하도록 할 수 있습니다.

은행 이체 기한을 지키는 것은 규정 준수와 직원의 제때 급여 지급에 중요합니다. 처리 시기의 일관성을 유지하면 지연 수수료를 피하고 급여 주기의 복잡성과 관계없이 직원이 예상한 시점에 자금을 받을 수 있습니다.

ProcessMind는 급여 승인부터 은행 이체 파일 생성까지 걸리는 시간을 추적합니다. 최종 지급 기한을 위협하는 단계를 찾아 주기 후반부를 최적화하고 기한 준수율 100%를 달성할 수 있습니다.

부서마다 급여 데이터를 처리하는 방식에 차이가 크면 중앙 급여팀의 업무를 예측하기 어렵습니다. 일정을 표준화하면 모든 정보를 일관된 방식으로 받아 조직 전체의 데이터 취합과 계산을 간소화할 수 있습니다.

process mining을 활용하면 Ceridian Dayforce 환경에서 부서별 효율을 비교할 수 있습니다. 성과가 높은 부서의 모범 사례를 찾아 처리 속도가 느린 부서에 적용하면 급여 주기를 더 예측 가능하고 일관되게 운영할 수 있습니다.

보너스와 인센티브 같은 변동급 항목을 신속히 연계하면 최종 총급여 계산이 지연되지 않습니다. 급여 주기를 연장하거나 정규 주기 외 지급을 수동으로 처리하지 않고도 직원의 성과에 맞춰 정확하게 보상할 수 있습니다.

ProcessMind는 데이터가 준비된 시점부터 가져오기가 완료될 때까지의 지연을 찾아냅니다. 연계 과정을 간소화하면 연속 급여 계산 엔진의 실시간 규정 준수 효과를 유지하고, 최종 급여 결과 미리보기에 모든 변동급 항목을 바로 반영할 수 있습니다.

세금 신고를 효율적으로 처리하면 과태료 위험을 줄이고 여러 지역 및 국가의 관할 기관과 양호한 관계를 유지할 수 있습니다. 마지막 단계를 개선하면 급여 프로세스를 안정적으로 마무리하고 모든 납부 의무를 정확하고 신속하게 이행할 수 있습니다.

ProcessMind는 지급 실행부터 신고 완료까지의 단계를 시각화해 서류 준비나 보고의 지연을 찾아냅니다. 여러 관할 지역의 복잡한 요건을 처리하는 경우에도 법정 기한보다 충분히 앞서 세금 신고 요건을 충족하도록 지원합니다.

수동 지급 단계를 자동 실행으로 전환하면 사람의 실수 가능성을 줄이고 최종 지급을 앞당길 수 있습니다. 인력을 같은 비율로 늘리지 않고도 조직 성장에 대응할 수 있는 안정적이고 확장성 있는 급여 운영이 가능합니다.

ProcessMind는 Ceridian Dayforce의 지급 프로세스에서 수동 인계가 발생하는 지점을 정확히 찾아냅니다. 분석 결과를 활용해 직접 연계나 자동화된 워크플로를 구성하면 수작업 비용을 줄이고 최종 지급 처리 속도를 높일 수 있습니다.

직원이 디지털 급여 명세서를 바로 확인할 수 있으면 직원 경험과 급여 정보의 투명성이 높아집니다. 직원이 필요할 때 급여 내역을 직접 확인할 수 있어 인사팀에 들어오는 수동 문의도 줄어듭니다.

ProcessMind는 은행 이체 실행부터 직원 포털에 급여 명세서를 게시할 때까지의 시간을 모니터링합니다. 지연을 일으키는 기술적 원인이나 프로세스 문제를 파악하면 직원에게 정보를 더 빨리 제공할 수 있으며, 당일 확인이 가능해지는 경우도 많습니다.

급여 기록 한 건을 처리하는 행정 비용을 낮추면 조직의 수익성에 직접적인 영향을 줍니다. 기록별 효율 개선은 전체 직원에게 확대 적용되어 인사 기능을 더 효율적으로 운영할 수 있습니다.

ProcessMind는 각 급여 기록의 처리 접점 수와 총 처리 시간을 추적해 투입된 전체 작업량을 계산합니다. 불필요한 단계를 없애 경로를 최적화하면 연간 급여 처리 비용을 20% 이상 줄일 수 있습니다.

최초 계산부터 정확도가 높으면 이후 주기에 소급 지급하거나 환수하는 데 드는 비용을 줄일 수 있습니다. 정확한 처리는 직원의 장기적인 신뢰를 쌓고 회계팀의 재무 조정 업무도 간소화합니다.

ProcessMind는 변경 없이 처리된 기록과 최초 계산 후 조정이 필요한 기록의 경로를 추적합니다. 처음부터 정확한 결과를 내는 데 영향을 주는 요인을 찾아 모든 급여 그룹에 적용하면 전반적인 정확도를 높일 수 있습니다.

Ceridian Dayforce의 급여 주기 개선

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템플릿 다운로드

수행할 작업

Ceridian Dayforce에서 급여 기록의 고유한 처리 주기를 반영하도록 설계된 Excel 템플릿을 다운로드합니다.

중요한 이유

올바른 구조로 시작하면 계산 및 규정 준수 단계를 분석에 맞게 정확히 매핑할 수 있습니다.

기대 효과

급여 데이터 입력을 바로 시작할 수 있는 템플릿입니다.

급여 프로세스 인사이트

Dayforce 워크플로를 한눈에 파악하세요

ProcessMind는 급여 지급의 각 단계를 매핑해 숨겨진 비효율과 수작업이 개입되는 지점을 보여줍니다. 조정과 승인 절차가 처리 시간에 미치는 영향도 명확하게 파악할 수 있습니다.
  • 실제 급여 처리 단계의 순서 시각화
  • 수동 조정 과정의 병목 파악
  • 부서별 처리 주기 비교
  • 규정 준수 및 정확도 지표 추적
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

일반적인 성과

Ceridian Dayforce 급여 주기 최적화

급여 기록의 각 상태 전환을 시각화하면 처리 지연을 일으키는 재작업과 수동 개입을 파악할 수 있습니다. 이러한 성과는 데이터 기반 인사이트를 활용해 사후 문제 해결에서 선제적인 프로세스 관리로 전환한 결과입니다.

0 %
승인 주기 단축

근무 시간표 지연 감소

Process mining으로 부서별 병목을 찾아 승인 워크플로를 간소화하고 급여 계산을 더 일찍 시작할 수 있습니다.

+ 0 %
최초 처리 정확도 향상

오류 없는 기록 증가

수작업 데이터 수정과 감사 예외를 줄이면 첫 처리에서 정확한 급여를 지급하는 비율을 높일 수 있습니다.

0 %
급여 재작업 감소

미리보기 반복 횟수 감소

급여 미리보기 중 재작업이 발생하는 원인을 찾아 반복적인 총급여 재계산과 수동 조정을 줄일 수 있습니다.

0 %
은행 송금 기한 준수

SLA 준수율 향상

은행 송금 파일 생성 과정을 더 면밀히 모니터링하면 약속한 날짜에 직원에게 급여를 지급하고 신뢰를 높일 수 있습니다.

0 %
처리 비용 절감

급여 기록당 비용 절감

수동 지급 처리를 자동화하고 정규 일정 외 수표 발행을 줄이면 급여 주기마다 발생하는 관리 비용을 직접 낮출 수 있습니다.

성과는 프로세스의 복잡성과 데이터 품질에 따라 달라집니다. 아래 수치는 여러 Ceridian Dayforce 도입 사례에서 일반적으로 확인된 개선 수준입니다.

권장 데이터

분석을 시작할 때는 먼저 다음 속성과 활동을 사용하고, 필요에 따라 범위를 넓히세요.
이벤트 로그가 처음이신가요? 알아보기 process mining 이벤트 로그 만드는 방법.

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

직원과 급여 기간을 조합한 급여 케이스의 고유 식별자입니다.

중요한 이유

process mining 분석의 중심 객체를 지정해 모든 이벤트를 하나의 종단 간 실행 경로로 묶습니다.

수행된 프로세스 단계 또는 이벤트의 이름입니다.

중요한 이유

프로세스 단계를 정의하며, 프로세스 흐름을 재구성하고 변형을 분석하는 데 필요합니다.

활동이 발생한 구체적인 날짜와 시간입니다.

중요한 이유

process mining에 필요한 시간 정보를 제공해 성과 분석과 병목 파악을 가능하게 합니다.

급여 처리를 위해 직원을 묶는 단위입니다.

중요한 이유

급여 처리 성과를 비교하고 특정 그룹의 문제를 파악하는 주요 분류 기준입니다.

직원이 소속된 조직 단위입니다.

중요한 이유

조직별 성과를 비교하고 승인 지연의 근본 원인을 분석할 수 있습니다.

해당 활동을 수행한 사용자입니다.

중요한 이유

프로세스 내 리소스 분석과 책임 추적에 활용됩니다.

해당 기록에 대해 계산된 총급여입니다.

중요한 이유

프로세스에 재무적 맥락을 더하고 금액이 큰 기록과 작은 기록의 처리 방식을 비교할 수 있습니다.

은행 파일 생성이 완료되어야 하는 시각입니다.

중요한 이유

기한 준수 성과와 규정 준수 위험을 계산하는 기준입니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

직원의 특정 급여 실행 건이 생성된 시점을 나타냅니다. Dayforce에서는 급여 주기에 Pay Group을 열고 직원을 급여 실행 건에 추가할 때 발생합니다.

중요한 이유

급여 케이스의 시작점을 정하고 전체 주기 시간을 측정하는 기준을 제공합니다.

직원이나 관리자가 처리할 근무 시간 및 출퇴근 데이터를 제출하는 이벤트입니다. WFM 모듈과 Payroll 모듈을 연결합니다.

중요한 이유

'전체 급여 주기 소요 시간' 대시보드에서 데이터 입력 시점부터 지연을 측정하는 데 필요합니다.

관리자나 감독자가 제출된 근무 시간 데이터를 승인합니다. 이 단계의 지연은 '근무 시간표 승인 성과' 대시보드에 직접 반영됩니다.

중요한 이유

급여 계산 초기화를 지연시키는 승인 단계의 병목을 파악합니다.

시스템 계산 엔진이 근무 시간, 급여율, 가져온 데이터를 바탕으로 총급여를 계산합니다. '계산 엔진 흐름 속도' 대시보드의 첫 단계입니다.

중요한 이유

입력값이 확정된 후 계산 엔진이 처리하는 데 걸리는 시간을 측정합니다.

급여 기록에 대한 최종 승인입니다. 급여 실행 건을 '확정'하거나 '잠금'하는 단계로도 불립니다. 계산 및 검토 단계의 종료를 나타냅니다.

중요한 이유

처리 단계와 지급 단계를 구분하는 최종 이정표입니다.

NACHA, SEPA 또는 기타 은행 전송 파일을 생성합니다. SLA 기한을 기준으로 '기한 내 은행 송금 비율'을 계산하는 데 활용됩니다.

중요한 이유

지급 시점에 맞춰 자금이 이체되도록 하는 규정 준수 단계입니다.

직원에게 급여가 실제 지급되는 날짜입니다. 직원 관점에서 프로세스의 재무 처리가 완료되는 시점입니다.

중요한 이유

'전체 급여 주기 소요 시간'과 직원 만족도를 측정하는 주요 이정표입니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

Process mining은 모든 급여 기록의 처리 경로를 재구성해 급여 주기 전체를 투명하게 데이터로 보여줍니다. 근무 시간표 승인 지연이나 미리보기 단계의 재작업처럼 일반 보고서에서 놓치기 쉬운 병목을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

Ceridian Dayforce API에 연결하거나 플랫폼의 데이터 내보내기 기능을 사용해 상태 변경과 타임스탬프를 수집하면 이벤트 로그를 추출할 수 있습니다. 급여 기록이 생성된 시점부터 최종 지급이 실행될 때까지 각 상태 변경을 기록하는 이력 테이블을 수집하는 것이 중요합니다.

프로세스 모델을 만들려면 일반적으로 급여 기록인 Case ID와 각 단계의 활동명 및 타임스탬프가 필요합니다. 부서, 지역, 지급 유형 같은 추가 속성을 활용하면 사업부별 처리 성과를 필터링하고 비교할 수 있습니다.

최초 입력 후 기록이 수정된 모든 사례를 매핑하면 process mining으로 재작업의 근본 원인을 찾을 수 있습니다. 수정이 특정 부서에서 비롯되는지, 특정 유형의 보너스 데이터 가져오기와 관련이 있는지 확인해 맞춤형 교육이나 자동화를 적용할 수 있습니다.

예. 규정 준수 검증과 성과 모니터링을 설정해 처리 시간을 주요 기한과 비교할 수 있습니다. 반복적으로 지연을 일으키는 단계를 찾아 해당 인계 과정을 최적화하면 외부 재무 요건을 일관되게 준수할 수 있습니다.

일반적으로 최초 데이터 추출부터 실행 가능한 인사이트를 처음 확인하기까지 4~8주가 걸립니다. 이 기간에는 데이터 정제, 모델 검증, 급여 KPI에 맞춘 대시보드 설정이 포함됩니다.

Process mining을 활용하면 근무 시간표 제출부터 최종 승인까지 걸리는 시간을 시각화할 수 있습니다. 승인이 자주 지연되는 관리자나 부서를 파악해 워크플로를 간소화하고, 급여 처리 마감 기간에 급여팀의 업무 부담을 줄일 수 있습니다.

데이터를 분석하기 전에 익명화와 가명 처리 기법을 적용해 개인정보를 보호합니다. 개인 식별 정보는 고유 키로 대체하므로, 직원 개개인의 행동이 아니라 프로세스 흐름과 효율성에 초점을 맞출 수 있습니다.

급여 처리 지연을 줄이고 지금 개선을 시작하세요

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