급여 처리 개선

Workday Payroll 최적화를 위한 6단계 가이드
급여 처리 개선
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정확도를 높이는 Workday 급여 처리 최적화

ProcessMind는 수작업 재처리와 지급 지연을 일으키는 숨은 병목을 찾아냅니다. 워크플로를 분석하면 프로세스가 지연되거나 표준 절차에서 벗어나는 지점을 확인할 수 있습니다. 이러한 가시성을 바탕으로 팀은 오류를 해결하고 전반적인 효율성을 높일 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 최적화가 필요한 이유

급여 처리는 모든 조직의 운영을 뒷받침하지만, 운영 부담과 위험이 큰 업무이기도 합니다. Workday Payroll 환경에서는 급여 그룹, 세무 관할 지역, 고용 형태가 다양해질수록 복잡성이 커집니다. 급여 운영이 비효율적이면 행정 업무가 늘어날 뿐 아니라 직원의 신뢰와 기업의 규정 준수에도 직접 영향을 미칩니다. 오류가 발생하면 결제를 취소하고 다시 지급하기 위해 수작업이 필요하므로, 수정 비용이 처음 거래를 처리할 때보다 훨씬 커지는 경우가 많습니다. 급여 프로세스를 최적화한다는 것은 오류가 보고될 때마다 대응하는 방식에서 벗어나, 처음부터 정확하고 효율적으로 처리되도록 프로세스 흐름을 설계하는 것입니다.

process mining으로 급여 프로세스의 가시성 높이기

process mining은 Workday 환경을 지속적으로 점검하는 감사 계층 역할을 합니다. Workday가 급여의 현재 상태를 보여 준다면, process mining은 상태가 바뀌는 과정을 보여 줍니다. 근무 시간표 제출부터 최종 세금 신고까지 급여 기록이 실제로 거치는 경로를 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 표준 보고서에서는 놓치기 쉬운 프로세스도 확인할 수 있습니다. 예를 들어 근무 시간 승인 과정에서 관리자와 직원 사이에 반복되는 확인 절차나 최종 계산 직전의 수동 데이터 수정이 이에 해당합니다. 이러한 디지털 기록을 매핑하면 표준 운영 절차에서 벗어나는 지점과 처리 시간을 늘리는 병목을 객관적으로 파악할 수 있습니다. 이처럼 투명하게 살펴보면 급여 주기별 실제 비용과 구조적인 취약점을 확인하는 데 도움이 됩니다.

급여 주기에서 개선할 주요 영역

우선 개선할 영역 중 하나는 계산 전 단계의 처리 시간을 줄이는 것입니다. 많은 조직에서 근무 시간 기록 제출이 늦어지고 승인 절차가 지연되어 실제 급여 처리 기간이 며칠밖에 남지 않는 문제가 발생합니다. process mining은 어느 부서나 관리자가 반복적으로 병목을 일으키는지 찾아내므로, 필요한 대상을 중심으로 교육하거나 프로세스를 재설계할 수 있습니다. 감사 예외 관리도 중요한 개선 영역입니다. Workday에서 수동 검토 대상으로 표시되는 기록이 많다면, 이러한 표시가 구조적인 데이터 문제 때문인지 예외적인 사례 때문인지 process mining으로 확인할 수 있습니다. 담당자의 개입이 필요한 절차를 줄이면 인원을 늘리지 않고도 급여 운영을 확장할 수 있습니다. 또한 인센티브 데이터의 반복적인 가져오기나 수정이 발생하는 원인을 찾으면 계산 오류를 사전에 방지하고, 총액에서 실수령액을 계산하는 작업을 처음부터 정확하게 처리할 수 있습니다.

측정 가능한 성과와 효율 개선

Workday Payroll 데이터에 process mining을 적용하면 처리 속도, 정확도, 규정 준수 등 여러 영역에서 효과를 확인할 수 있습니다. 데이터 수집부터 지급까지의 경로를 간소화하면 전체 처리 시간이 줄어들어 팀이 복잡한 규정 준수 검토에 더 여유를 두고 대응할 수 있으며, 촉박한 마감으로 인한 부담도 낮아집니다. 수동 조정의 원인을 제거하면 정확도가 높아지고, 별도 지급 건수와 은행 수수료도 줄어듭니다. 규정 준수 측면에서는 급여 기록에 수행된 모든 작업을 명확하게 매핑해 감사 추적 자료를 확보할 수 있습니다. 이를 통해 각 공제, 세금 계산, 지급이 운영 지역별 법적 요건을 따르는지 확인할 수 있습니다. 궁극적으로 보상이 일관되고 정확하게 지급되면 직원 만족도도 높아집니다.

급여 최적화 시작하기

급여 프로세스 개선은 한 번으로 끝나는 프로젝트가 아니라 지속적으로 다듬어 가는 과정입니다. 먼저 Workday 데이터를 활용해 국가와 급여 그룹별 급여 주기의 현재 상태를 시각화합니다. 성과가 높은 그룹과 지연이나 오류가 자주 발생하는 그룹을 비교합니다. 영향이 큰 병목부터 개선하면 효율을 빠르게 높이고, 더 넓은 범위의 프로세스 개선을 추진할 동력을 얻을 수 있습니다. 수작업을 줄이거나 모든 직원에게 정확한 급여를 제때 지급하는 것이 목표라면, process mining으로 급여 운영을 전략적으로 개선하는 데 필요한 방향을 확인할 수 있습니다. 아래 안내와 템플릿을 활용해 지금 급여 워크플로에서 개선 기회를 찾아보세요.

급여 처리 보상 관리 세금 규정 준수 급여 감사 직원 급여 지급 인사 운영 재무 보고 급여 처리 임금 관리 직원 보상 인사 재무

일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

관리자가 근무 시간표 승인 기한을 놓치면 급여 주기 전체가 지연됩니다. 계산 단계에 업무가 몰리면서 오류 가능성이 커지고, 급여 담당자는 엄격한 은행 마감 시간을 맞추기 위해 초과 근무를 하게 됩니다. 이 과정에서 데이터 품질도 저하될 수 있습니다.

ProcessMind는 모든 Payroll Record의 흐름을 시각화해 어떤 부서나 관리자가 반복적으로 처리를 지연시키는지 보여 줍니다. Workday Payroll에서 이러한 병목을 파악하면 대상별 알림을 설정하고 승인 절차를 간소화해 조직 전체에 급여를 제때 지급할 수 있습니다.

급여 미리보기 단계에서 오류가 발견되면 즉시 수작업으로 수정하고 다시 계산해야 합니다. 잦은 수정은 귀중한 행정 시간을 소모하며, 데이터 무결성이나 최초 입력 정확도에 근본적인 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다. 이러한 문제는 자동화하거나 표준화할 수 있습니다.

process mining으로 최초 계산 후 발생한 Data Correction Performed 활동을 모두 추적합니다. 이를 통해 Workday Payroll에서 어떤 Pay Group에 수작업이 가장 많이 필요한지 확인하고, 마감 직전에 오류를 수정하는 대신 데이터가 입력되는 단계에서 원인을 해결할 수 있습니다.

한 급여 주기에서 급여 결과 미리보기를 여러 번 실행한다면 프로세스가 비효율적일 수 있습니다. 반복 실행에는 상당한 처리 시간이 들고 급여 기간 확정이 늦어집니다. 최초 데이터에 대한 확신이 부족하거나 사소한 수정이 반복되는 것이 원인일 수 있습니다.

ProcessMind는 Pay Group별 미리보기 실행 횟수를 파악합니다. Workday Payroll에서 특정 기록을 세 번 또는 네 번 미리 봐야 하는 이유를 찾아 데이터 검증 절차를 표준화하면 계산 단계에 드는 시간을 줄이고 전체 급여 주기를 단축할 수 있습니다.

감사 예외로 표시되는 기록이 많으면 급여 팀의 수동 검토 부담이 커집니다. 검토가 밀리면 최종 은행 이체 마감 시간을 맞추기 어려워지고, 위험이 낮은 항목까지 과도하게 확인하면서 급여 처리 건당 운영 비용이 늘어납니다.

Workday Payroll에서 발생한 Audit Exception Flagged 활동의 경로를 모두 매핑합니다. 어떤 급여 규칙이 플래그를 가장 많이 발생시키는지 확인하고 설정을 조정하면, 최종 정확도에 영향을 주지 않는 일상적인 작업보다 위험도가 높은 사례에 감사 역량을 집중할 수 있습니다.

세무 관할 지역과 국가에 따라 급여 처리 시간이 크게 달라지는 경우가 많습니다. 이러한 차이는 글로벌 운영 관리를 어렵게 하고, 지역에 따라 직원 경험이 달라지는 결과를 낳습니다. 일부 팀은 다른 팀보다 며칠 먼저 업무를 마치기도 합니다.

ProcessMind는 세무 관할 지역과 직원 유형별 프로세스 성과를 비교합니다. Workday Payroll에서 특정 지역의 처리 시간이 반복적으로 더 오래 걸리는 이유를 파악하면 워크플로를 조정하고, 효율이 높은 지역의 모범 사례를 적용해 전 세계 운영 성과를 높일 수 있습니다.

복리후생 공제 적용이 잘못되거나 늦어지면 실수령액이 부정확해지고 직원 불만이 커질 수 있습니다. HCM 데이터와 급여 모듈 간 동기화가 원활하지 않아 문제가 발생하는 경우가 많으며, 막판 수정으로 급여 부서 전체의 업무 흐름이 끊기기도 합니다.

복리후생 적용부터 최종 계산까지 Payroll Record의 흐름을 추적합니다. ProcessMind는 Workday Payroll에서 어느 단계에 문제가 발생하는지 보여 줍니다. 이를 바탕으로 수동 재정의 없이 매번 공제가 정확하게 적용되도록 할 수 있습니다.

외부 시스템에서 인센티브와 보너스 데이터를 가져올 때 형식 오류가 발생해 급여 처리가 중단되는 경우가 많습니다. 담당자가 데이터를 직접 정리해야 하므로 프로세스가 지연되고 오류 가능성이 커집니다. 이로 인해 과다 지급이나 과소 지급이 발생할 수도 있습니다.

ProcessMind는 인센티브 데이터를 가져온 기록과 이후 수정 내역을 모두 수집합니다. Workday Payroll에서 이러한 패턴을 분석하면 문제가 자주 발생하는 시스템이나 데이터 형식을 찾아 검증 절차를 자동화하고 데이터 입력 품질을 높일 수 있습니다.

은행 이체 파일 생성에 필요한 SLA 처리 마감 시간을 놓치면 직원에게 급여가 늦게 지급되고 법적 제재를 받을 수 있습니다. 앞선 단계의 지연이 누적되어 자금 이체에 필요한 마지막 작업을 수행할 여유가 사라지는 것이 주된 원인입니다.

ProcessMind는 처음부터 끝까지 전체 흐름을 모니터링해 일정이 어긋나기 시작하는 시점을 찾아냅니다. Workday Payroll의 처리 과정을 확인하면 급여 주기 초기에 개입할 수 있어 최종 지급 파일을 항상 제때 생성하고 전송할 수 있습니다.

총액에서 실수령액을 계산하는 단계에서 예상치 못한 차이가 발생하면 심층 조사를 위해 전체 프로세스가 중단될 수 있습니다. 불확실성이 커지면 행정 업무가 늘고 급여 명세서 발행도 늦어져 급여 팀과 직원 모두가 불안해할 수 있습니다.

플랫폼은 총급여 계산부터 세금 적용까지 걸리는 시간을 분석합니다. Workday Payroll에서 지연이 가장 많이 발생하는 세무 관할 지역이나 급여 그룹을 찾아 계산 엔진을 간소화하고 급여 처리량을 높일 수 있습니다.

급여 프로세스는 지급으로 끝나지 않지만, 세금 신고와 같은 지급 후 작업이 며칠씩 지연되기도 합니다. 마감이 늦어지면 총인건비를 파악하기 어렵고 해당 기간의 재무 보고가 복잡해져 회계 부서와의 업무에도 차질이 생깁니다.

ProcessMind는 세금 신고와 대사를 포함해 Payroll Record의 지급 후 단계를 추적합니다. Workday Payroll의 마지막 단계에서 병목을 찾아 마감을 원활하게 하고 다음 급여 주기로 빠르게 넘어가면서 규정 준수도 유지할 수 있습니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

급여 일정을 지키려면 근무 시간 데이터가 신속하게 승인되어야 합니다. 관리자의 승인이 늦어지면 급여 팀에 업무가 집중되어 오류와 지급 지연 위험이 커집니다. 승인 속도를 높이면 근무 시간 기록에서 계산 단계로 원활하게 넘어갈 수 있습니다.

ProcessMind는 Workday Payroll에서 각 근무 시간표가 거치는 경로를 시각화해 지연을 일으키는 부서나 관리자를 찾아냅니다. 지연 지점을 파악한 뒤 자동 알림이나 상향 보고 절차를 마련하면 승인 지연을 30% 이상 줄일 수 있습니다.

급여 주기가 시작된 뒤 수동으로 조정하면 비용이 많이 들고 오류가 발생하기 쉽습니다. 데이터 원본의 품질이 낮거나 현지 정책을 잘못 이해해 수정이 필요한 경우가 많습니다. 수작업을 없애면 지급 프로세스의 신뢰도가 높아지고 직원의 업무 부담도 줄어듭니다.

Workday Payroll 데이터에 process mining을 적용하면 재작업의 원인을 추적할 수 있습니다. 데이터 수정이 어디서 왜 발생하는지 확인해 근본적인 데이터 문제를 해결하고 수동 개입을 최대 40% 줄일 수 있습니다.

오류를 찾기 위해 급여 미리보기를 반복 실행하면 시간과 시스템 리소스가 많이 소모됩니다. 반복 횟수가 많다면 최초 데이터가 부정확한 경우가 잦다는 뜻일 수 있습니다. 반복 계산을 줄이면 급여 팀이 재계산 대신 더 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.

ProcessMind는 급여 그룹별 미리보기 반복 횟수를 추적합니다. 실행 결과 간 차이를 분석하면 재계산을 유발하는 데이터 항목을 찾을 수 있습니다. 이를 바탕으로 최초 계산에서 95% 이상의 정확도를 달성할 수 있습니다.

급여 주기 마지막에 감사 플래그가 발생하면 병목이 생기고 최종 승인이 늦어집니다. 예외를 줄이려면 전체 주기에 걸쳐 데이터 검증을 선제적으로 수행해야 합니다. 이를 통해 규정 준수 수준을 높이고 승인에 걸리는 시간도 단축할 수 있습니다.

분석 플랫폼은 Workday Payroll의 감사 플래그에서 반복되는 패턴을 찾아냅니다. 어떤 직원 유형이나 세무 관할 지역에서 예외가 많이 발생하는지 파악하면 최종 감사 전에 상위 단계에서 통제 절차를 마련해 최종 확정 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

국가별 급여 처리 속도에 차이가 있으면 보고가 일관되지 않고 글로벌 마감 시간을 놓칠 수 있습니다. 현지 업무의 복잡성과 관계없이 모든 지역이 효율적인 기준에 따라 처리하도록 일정을 표준화해야 합니다.

ProcessMind는 Workday Payroll에서 지역별 급여 주기를 나란히 비교합니다. 성과가 높은 지역을 찾아 효율적인 워크플로를 지연이 잦은 지역에 적용하면 글로벌 운영을 조정하고 처리 시간의 편차를 줄일 수 있습니다.

복리후생 공제 적용이 늦어지면 실수령액이 부정확해지고 이후 대사 과정에서 문제가 생길 수 있습니다. 직원의 신뢰와 재무 정확성을 위해 총급여 계산과 공제 처리가 맞물려 진행되어야 합니다.

HCM 업데이트와 급여 실행 간의 관계를 매핑하면 ProcessMind가 복리후생 데이터의 반영이 늦어지는 지점을 찾아냅니다. 이 정보를 바탕으로 데이터 전송 일정을 조정해 복리후생 변경 사항을 해당 급여 기간에 빠짐없이 반영할 수 있습니다.

수수료와 보너스 데이터를 가져오는 과정에서 오류가 자주 발생해 수동 확인이 필요합니다. 데이터가 급여 주기에 반영되기 전에 검증을 자동화하면 이후 수정 작업을 방지하고 복잡한 급여 그룹의 처리 속도를 높일 수 있습니다.

process mining은 Workday Payroll에서 인센티브 데이터 가져오기가 실패하는 빈도와 영향을 보여 줍니다. 이 데이터를 활용해 검증 규칙을 개선하고 정리 작업을 자동화하면 매달 수십 시간에 이르는 수동 감사 시간을 줄일 수 있습니다.

은행 이체를 제때 실행하는 것은 급여 처리의 최종 성과를 보여 줍니다. 마감 시간을 놓치면 직원 불만과 법적 제재로 이어질 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 프로세스라면 매 급여 주기마다 지급 파일을 빠짐없이 생성하고 전송할 수 있습니다.

플랫폼은 급여 승인부터 파일 생성까지 걸리는 시간을 모니터링합니다. 이 구간의 여유가 부족한 사례를 찾아 내부 마감 일정을 조정하면 은행 이체를 제때 완료할 수 있습니다.

특히 여러 세무 관할 지역을 다루는 경우 세금 계산은 급여 주기에서 가장 복잡한 단계가 되곤 합니다. 이 단계를 간소화하면 규정 미준수 위험을 줄이고 직원에게 급여를 지급하기까지 걸리는 시간도 단축할 수 있습니다.

ProcessMind는 세금 계산 과정에서 시간이 가장 오래 걸리거나 실패가 잦은 단계를 찾아냅니다. Workday Payroll의 병목을 파악해 설정을 최적화하면 세금 관련 처리 시간을 20% 줄일 수 있습니다.

급여 프로세스는 지급으로 끝나지 않습니다. 세금 신고와 보고도 정확하고 신속하게 완료해야 합니다. 지급 후 작업을 앞당기면 정부 규정을 준수하고 지연 수수료를 피할 수 있습니다.

ProcessMind는 지급 실행부터 신고 완료까지 걸리는 시간을 분석해 보고 과정의 불필요한 지연을 찾아냅니다. 이를 통해 급여 지급 후 작업으로 빠르게 넘어가고 모든 규제 마감 시간을 지킬 수 있습니다.

수작업과 재작업이 많으면 급여 기록 하나를 처리하는 데 드는 행정 비용이 커질 수 있습니다. 이 비용을 줄이면 수익성에 직접 도움이 되고, 현재 리소스로도 인사 부서를 더 효율적으로 운영할 수 있습니다.

ProcessMind는 수동 활동을 추적해 급여 기록별 작업량과 소요 시간을 계산합니다. 수작업이 많이 필요한 기록을 대상으로 자동화와 프로세스 재설계를 추진하면 Workday Payroll 운영 비용을 크게 낮출 수 있습니다.

생산성이 높은 급여 팀은 인원을 늘리지 않고도 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다. 반복적인 수작업을 줄이고 급여 주기의 현재 상태를 언제든 확인할 수 있도록 하면 생산성을 높일 수 있습니다.

분석 도구는 담당자가 부가가치가 낮은 작업에 가장 많은 시간을 쓰는 지점을 찾아냅니다. 리소스를 재배치하고 Workday Payroll 워크플로를 간소화하면 높은 정확도를 유지하면서 담당자 한 명이 처리하는 기록 수를 늘릴 수 있습니다.

Workday Payroll 처리를 최적화하는 6단계

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템플릿 다운로드

수행할 작업

Workday Payroll에 맞춰 설계된 Excel 템플릿을 다운로드해 데이터 매핑이 표준 process mining 요건에 맞도록 준비합니다.

중요한 이유

구조화된 형식으로 시작하면 데이터 품질 문제를 예방하고 분석에 필요한 주요 급여 이정표를 빠짐없이 수집할 수 있습니다.

기대 효과

Workday Payroll 속성에 맞춘 즉시 사용 가능한 데이터 템플릿입니다.

급여 인사이트

Workday 급여 주기를 투명하게 파악하세요

ProcessMind는 실제 급여 흐름을 명확하게 보여주고, 수작업과 지연으로 일정이 차질을 빚는 지점을 드러냅니다. 지급 주기의 모든 변형을 확인해 정확성을 점검할 수 있습니다.
  • 급여 워크플로의 전체 흐름 시각화
  • Workday Payroll의 수동 수정 확인
  • 지급 지연을 일으키는 병목 파악
  • 지역별 처리 시간 비교
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

검증된 성과

프로세스 인텔리전스로 급여 처리 효율 향상

조직은 Workday Payroll의 모든 급여 기록을 분석해 숨은 병목을 찾고 수동 대사 작업을 자동화하여 지급 주기를 간소화할 수 있습니다. 이러한 성과는 데이터에 기반한 최적화와 지속적인 프로세스 모니터링으로 얻을 수 있는 실질적인 효과입니다.

0 %
승인 워크플로 단축

승인 소요 시간 단축

근무 시간표 전달을 자동화하고 승인 병목을 찾아내면 급여 계산 주기를 더 일찍 시작할 수 있습니다.

0 %
수동 재작업 감소

데이터 수정 감소

최초 계산 후 발생하는 수동 데이터 수정을 없애면 급여를 처리할 때마다 필요한 인력과 작업량을 줄일 수 있습니다.

0 %
감사 예외 감소

규정 준수 플래그 감소

글로벌 프로세스를 표준화하고 인센티브 검증을 자동화하면 감사 플래그와 규제 위험을 줄일 수 있습니다.

+ 0 %
최초 계산 정확도

오류 없는 최종 확정 비율

데이터 수정이나 재실행 없이 최종 확정되는 기록의 비율을 높이면 급여 부서의 전반적인 생산성이 향상됩니다.

0 %
지급 SLA 준수

은행 이체 기한 준수

최종 확정까지의 경로를 간소화하면 은행 파일을 일정에 맞춰 전송할 수 있어 직원 만족도를 높일 수 있습니다.

실제 결과는 데이터 성숙도, 조직 규모, 프로세스 복잡성에 따라 달라집니다. 아래 수치는 다양한 급여 환경에서 일반적으로 관찰되는 성과 개선을 예시로 보여 줍니다.

권장 데이터

먼저 가장 중요한 활동과 속성을 선택하고, 필요에 따라 항목을 추가하세요.
이벤트 로그가 처음이신가요? 알아보기 process mining 이벤트 로그 만드는 방법.

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

직원과 급여 기간을 조합해 특정 급여 레코드를 식별하는 고유 식별자입니다.

중요한 이유

서로 분리된 모든 이벤트를 하나의 일관된 프로세스 흐름으로 연결하는 필수 CaseId입니다.

수행된 프로세스 단계 또는 이벤트의 이름입니다.

중요한 이유

이벤트 순서를 정의하며 프로세스 맵을 재구성하는 데 필요합니다.

활동이 발생한 정확한 날짜와 시간입니다.

중요한 이유

이벤트를 시간순으로 정렬하고 시간 기반 KPI를 계산하는 데 필요합니다.

활동을 수행한 사용자 또는 근로자입니다.

중요한 이유

담당자의 생산성과 리소스 병목을 분석할 수 있습니다.

급여 레코드와 연결된 부서 또는 코스트 센터입니다.

중요한 이유

'근무 시간표 승인 성과' 및 '감사 예외' 대시보드에 필요합니다.

급여 레코드에 해당하는 국가 또는 세금 관할 지역입니다.

중요한 이유

'지역별 처리 주기 편차' 분석과 글로벌 표준화 분석에 활용됩니다.

급여 레코드가 적용되는 특정 기간입니다.

중요한 이유

케이스 그룹화와 시간 분석에 필수입니다.

급여 실행의 유형입니다(예: 정기, 정기 외, 보너스).

중요한 이유

표준 프로세스와 예외 프로세스를 구분하는 데 활용됩니다.

활동을 시스템이 수행했는지 나타내는 표시입니다.

중요한 이유

자동화 분석과 비용 산정에 중요합니다.

데이터를 수정할 때 선택한 사유 코드입니다.

중요한 이유

재작업의 근본 원인 분석에 필요한 항목입니다.

급여 처리를 위해 직원을 묶는 그룹입니다.

중요한 이유

Workday 운영 분석을 구분하는 기본 차원입니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

직원이나 근무 시간 기록 담당자가 Time Tracking 모듈에 근무 시간 데이터를 처음 제출하는 단계입니다. 이 이벤트는 관리자의 검토 전에 원시 근무 시간이 시스템 흐름에 입력되었음을 나타냅니다.

중요한 이유

제출이 늦어지면 이후 급여 계산 기간에 병목이 발생할 수 있습니다. 제출 시점을 모니터링하면 전체 급여 주기 소요 시간을 측정할 기준을 마련할 수 있습니다.

관리자 또는 HR 파트너가 근무 시간 입력을 공식적으로 승인하는 단계입니다. 상태가 변경되면 급여 인터페이스나 계산 엔진에서 해당 시간을 처리할 수 있습니다.

중요한 이유

승인 지연 시간을 계산합니다. 근무 시간이 승인되지 않으면 이후 급여 기간에 소급 조정과 재작업이 발생할 가능성이 큽니다.

특정 기간에 근로자의 급여 결과를 초기화하는 단계입니다. Pay Calculation 프로세스에서 해당 근로자가 급여 실행 대상임을 확인할 때 진행되는 경우가 많습니다.

중요한 이유

급여 엔진에서 급여 처리가 공식적으로 시작되는 시점을 나타냅니다. HR 데이터 준비와 실제 급여 처리를 구분할 때 유용합니다.

계산 엔진이 근무 시간, 급여율, 보상 계획을 바탕으로 총급여를 산출합니다. 데이터를 수정하면 이 작업이 여러 번 반복될 수 있습니다.

중요한 이유

이 단계의 반복 횟수가 많으면 데이터 품질에 문제가 있을 수 있습니다. 시스템 리소스와 시간이 가장 많이 소요되는 주요 처리 단계입니다.

시스템이 급여 결과의 유효성 검사 오류나 스마트 감사 알림을 감지합니다. 결과 상태가 'Error' 또는 'Requires Action'으로 설정됩니다.

중요한 이유

규정 준수와 데이터 품질을 측정하는 데 중요합니다. 예외가 자주 발생하면 급여 명세서당 비용이 증가하고 최종 확정이 지연됩니다.

급여 담당자가 입력 데이터를 수정하거나 급여 결과의 계산값을 재정의하는 수동 작업입니다. 최초 계산이 정확하지 않았음을 나타냅니다.

중요한 이유

재작업을 직접 측정합니다. 이 활동을 줄이는 것은 자동화 및 데이터 품질 개선의 주요 목표입니다.

근로자의 급여 계산을 최종 확정하는 단계입니다. 'Run Pay Completion' 프로세스 중에 진행되며, 이후 계산값이 변경되지 않도록 결과를 잠급니다.

중요한 이유

계산 단계의 종료와 정산 단계의 시작을 나타내는 주요 시점입니다. 처리 주기를 측정하는 데 필요합니다.

순급여 지급 지시가 담긴 은행 전송 파일(예: NACHA, SEPA)을 생성합니다. 'Settlement Run' 중에 진행됩니다.

중요한 이유

지급 요청의 SLA 준수 여부를 측정합니다. 이 단계가 지연되면 실제 급여 지급일에 차질이 생길 수 있습니다.

자금이 지급되었거나 수표가 인쇄되었음을 확인하는 단계입니다. 급여 레코드의 최종적인 금융 처리가 완료됩니다.

중요한 이유

직원에게 제공되는 프로세스의 마지막 단계입니다. 이 시점과 은행 이체 파일 생성 시점을 비교하면 은행 처리 지연을 파악할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

Process mining은 Workday Payroll의 이벤트 로그를 분석해 각 급여 기록의 실제 흐름을 시각화합니다. 승인 과정의 숨은 병목을 찾고 수동 수정이 자주 발생하는 지점을 정확히 파악하므로, 팀은 비효율이 발생하는 영역을 집중적으로 개선할 수 있습니다.

Payroll Record ID, 활동 시각, 수행된 작업이 포함된 거래 로그를 내보내야 합니다. 일반적으로 Workday RaaS(Report as a Service)에 연결하거나 API를 사용해 각 급여 주기의 수명 주기 데이터를 추출합니다.

데이터를 처리하기 전에 이름과 식별 번호 같은 민감한 필드를 익명화하거나 가명 처리합니다. 분석은 개인별 보상 내역이 아니라 급여 기록의 시각 정보와 상태 변경에 초점을 맞춰 개인정보 보호 규정을 준수합니다.

대부분의 조직은 급여 미리보기 반복 횟수가 줄고 근무 시간표 승인 워크플로가 빨라지는 효과를 확인합니다. 인센티브 데이터 가져오기의 검증을 자동화하면 은행 이체를 제때 완료하고 급여 기록당 행정 비용을 줄일 수 있습니다.

Workday와의 초기 데이터 연결을 마치면 보통 2~3주 안에 첫 프로세스 맵을 확인할 수 있습니다. 전체 도입이 끝날 때까지 몇 달을 기다리지 않아도 초기 단계에서 세금 계산과 신고 과정의 두드러진 비효율을 파악할 수 있습니다.

아니요. process mining은 시스템이 이미 생성한 과거 로그를 읽으므로 기존 Workday 설정에서 사용할 수 있습니다. 현재 급여 프로세스의 성과를 명확하고 정확하게 파악하기 위해 워크플로를 수정하거나 추적 필드를 추가할 필요가 없습니다.

네. 급여 주기의 최종 확정 단계에서 감사 플래그가 발생하는 지점을 정확히 보여 줍니다. 패턴을 분석해 주기가 최종 감사 단계에 도달하기 전에 규정 준수 문제를 해결하는 사전 점검을 마련하면 급여 팀의 전반적인 부담을 줄일 수 있습니다.

Process mining으로 지역별 처리 시간을 필터링하고 비교해 특정 지역에서 지연이 발생하는 이유를 찾을 수 있습니다. 각 지역의 세금과 복리후생 공제 요건을 고려하면서 처리 단계를 표준화하는 데 필요한 정보를 제공합니다.

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