Usprawnij naliczanie płac

Optymalizacja ADP Workforce Now w 6 krokach
Usprawnij naliczanie płac
Obsługa wynagrodzeń
ADP Workforce Now

Wybierz proces

Wybierz proces, aby kontynuować pracę w połączonym obszarze roboczym.

Usprawnij obsługę wynagrodzeń w ADP Workforce Now

Nasza platforma pomaga wykrywać ukryte wąskie gardła i ręczne obejścia, które wydłużają cykle finansowe. Analiza rzeczywistego przebiegu pracy pozwala ustalić przyczyny opóźnień w płatnościach i ryzyka związane ze zgodnością. Dzięki temu można wprowadzić ukierunkowane usprawnienia, które zwiększą dokładność i efektywność procesu.

Pobierz gotowy szablon danych i poznaj częste wyzwania, które utrudniają osiągnięcie celów efektywnościowych. Skorzystaj z planu doskonalenia w sześciu krokach oraz przewodnika po szablonie danych, aby usprawnić operacje.

Pokaż szczegółowy opis

Dlaczego warto usprawnić obsługę wynagrodzeń

W obszarze kadr i finansów obsługa wynagrodzeń jest jednym z najbardziej widocznych wskaźników sprawności operacyjnej. Gdy wszystko działa, proces pozostaje niezauważony. Gdy pojawiają się problemy, odczuwa je cała organizacja. Obsługa tego procesu w ADP Workforce Now wymaga dotrzymywania ścisłych terminów i spełnienia złożonych wymogów prawnych w różnych jurysdykcjach. Koszty nieefektywności to nie tylko opóźnione wypłaty. Obejmują również czas poświęcony na ręczne wprowadzanie danych, ryzyko kar za niezgodność z przepisami oraz spadek zaufania pracowników. Usprawnienie cyklu nie polega wyłącznie na jego przyspieszeniu. Chodzi o zbudowanie odpornego procesu, który można skalować bez proporcjonalnego zwiększania nakładu pracy. Analiza procesu pozwala przejść od ciągłego naprawiania błędów do zapobiegania im, dzięki większej dokładności i mniejszej liczbie zbędnych kroków.

Jak process mining pomaga w ADP Workforce Now

Tradycyjny audyt zwykle opiera się na migawce danych płacowych, przez co może nie ujawnić wzorców prowadzących do opóźnień. Process mining wykorzystuje cyfrowe ślady pozostawione w ADP Workforce Now. Po połączeniu znaczników czasu, od przesłania karty czasu pracy po złożenie deklaracji podatkowej, można zobaczyć rzeczywisty przebieg procesu. Widać wtedy, gdzie rekordy płacowe czekają na dalszą obsługę, które działy regularnie przekraczają terminy zatwierdzeń i na jakich etapach najczęściej potrzebna jest ręczna interwencja. Zamiast zgadywać, dlaczego cykl płacowy trwa pięć, a nie trzy dni, można wskazać konkretne wąskie gardła. Taki obraz pomaga odróżnić problemy wynikające z konfiguracji ADP od tych związanych ze sposobem pracy zespołu.

Obszary, które warto usprawnić

Usprawnienie ścieżki zatwierdzania

Jednym z częstych obszarów do poprawy jest przejście od ewidencji czasu pracy do rozpoczęcia naliczania wynagrodzeń. Jeśli karty czasu pracy są regularnie odrzucane lub wymagają ręcznych korekt przed obliczeniem wynagrodzenia brutto, opóźnia to kolejne etapy procesu. Process mining pokazuje, czy przyczyną korekt są błędy użytkowników, konfiguracja systemu czy niejasne zasady. Po ustaleniu, które grupy płacowe lub centra kosztów najczęściej wymagają ponownej pracy, można skierować szkolenia lub zmiany procesu tam, gdzie przyniosą największy efekt.

Ograniczenie ręcznych interwencji

Ręczne korekty danych zwiększają ryzyko błędów w naliczaniu wynagrodzeń. Za każdym razem, gdy specjalista ręcznie zmienia wynik obliczeń lub ponownie wprowadza dane z zewnętrznego źródła, rośnie ryzyko pomyłki. Analiza częstotliwości działań, takich jak korekta danych czy import danych o premiach, pomaga znaleźć możliwości automatyzacji lub lepszej integracji. Ograniczenie ręcznych czynności skraca cykl i pozwala zespołowi płacowemu skupić się na zadaniach o większej wartości, takich jak raportowanie strategiczne i audyt zgodności.

Zwiększenie zgodności i gotowości do audytu

Etap obsługi wyjątków audytowych bywa najbardziej stresującą częścią cyklu. Analiza częstotliwości zgłaszania wyjątków i czasu ich rozwiązywania pozwala udoskonalić kontrole przed naliczeniem wynagrodzeń i wcześniej wykrywać błędy. Takie podejście zmniejsza presję w końcowej fazie weryfikacji i ogranicza potrzebę kosztownych wypłat poza standardowym cyklem. Pełna mapa procesu oparta na danych zapewnia też czytelną ścieżkę audytu dla każdego rekordu płacowego.

Oczekiwane efekty usprawnienia procesu

Skuteczne usprawnienie obsługi wynagrodzeń może przynieść kilka efektów. Po pierwsze, skraca się czas cyklu. Uproszczenie drogi od zatwierdzenia karty czasu pracy do wygenerowania pliku przelewu daje zespołowi więcej czasu na obsługę nietypowych przypadków. Po drugie, poprawia się dokładność, gdy ręczne czynności zastępują kroki zautomatyzowane lub ustandaryzowane. Oznacza to mniej cofniętych i korygowanych wypłat, co przekłada się na większe zadowolenie pracowników. Po trzecie, zgodność staje się częścią procesu, a nie problemem, który trzeba rozwiązać w pośpiechu pod koniec cyklu. Dokumentowanie i analiza każdego kroku zapewniają ciągłą ścieżkę audytu oraz pomagają prawidłowo rozliczać podatki i potrącenia na świadczenia.

Jak zacząć pracę z danymi

Usprawnianie obsługi wynagrodzeń zaczyna się od obiektywnego spojrzenia na dane. Wykorzystanie process mining w ADP Workforce Now pozwala oprzeć działania na faktach, a nie pojedynczych obserwacjach. Uzyskane informacje mogą pomóc zaplanować szkolenia, zmienić konfigurację systemu lub zaktualizować zasady, aby poprawić sposób wynagradzania pracowników. Warto zacząć od wizualizacji obecnego przebiegu procesu. Dzięki temu szybko można wskazać, jak skrócić cykl, zwiększyć dokładność i lepiej zadbać o zgodność.

Obsługa wynagrodzeń administracja płacami ewidencja czasu pracy i obecności Operacje HR audyt zgodności specjalista ds. płac zarządzanie wynagrodzeniami sprawność rozliczeń podatkowych Obsługa wynagrodzeń Zarządzanie płacami Wynagrodzenia pracowników Finanse HR

Typowe problemy i wyzwania

Wskaż wyzwania, które Państwa dotyczą

Opóźnienia w zatwierdzaniu kart czasu pracy przez kierowników zwiększają presję, gdy zbliża się termin zamknięcia cyklu płacowego. Specjaliści ds. płac muszą wtedy przyspieszać końcowe kontrole, co zwiększa ryzyko błędów w obliczeniach wynagrodzenia brutto i pominięcia potrąceń. Organizacjom często trudno ustalić, na którym etapie ścieżki zatwierdzania pojawia się problem. W rezultacie cały zespół regularnie pracuje pod presją czasu.

ProcessMind mierzy czas od przesłania karty czasu pracy do jej zatwierdzenia i wskazuje działy lub kierowników powodujących opóźnienia. Wizualizacja wąskich gardeł pomaga wdrożyć automatyczne przypomnienia lub przekazać zadania zatwierdzania innym osobom, aby cykl w ADP Workforce Now przebiegał zgodnie z harmonogramem. Taki wgląd pozwala reagować z wyprzedzeniem, zanim opóźnienia wpłyną na wypłatę.

Częste ręczne poprawianie rekordów płacowych po rozpoczęciu naliczania może wskazywać na problemy z jakością danych lub braki w szkoleniach. Korekty zabierają czas specjalistom ds. płac i zakłócają standardowy przebieg automatycznych obliczeń w systemie. Jeśli znaczną część cyklu zajmuje ręczne poprawianie poszczególnych rekordów, rośnie ryzyko błędu ludzkiego i naruszenia wymogów zgodności.

Nasze rozwiązanie wykrywa każde wystąpienie działania polegającego na korekcie danych po zainicjowaniu rekordu płacowego. Analiza przyczyn tych ręcznych czynności pomaga poprawić dane na wcześniejszych etapach i ograniczyć nakład pracy przy każdym cyklu. Dzięki temu proces w środowisku ADP Workforce Now może przebiegać sprawniej i bardziej niezawodnie.

Importowanie danych o premiach i prowizjach pod koniec cyklu zmusza zespoły płacowe do pilnego ponownego przeliczania wynagrodzeń. Zwiększa to ryzyko, że przed realizacją wypłat nie zostaną prawidłowo zaktualizowane obliczenia podatkowe i potrącenia na świadczenia. Takie późno wprowadzane dane często omijają standardowe kontrole, przez co pracownicy osiągający wysokie wyniki mogą otrzymać nieprawidłowe wynagrodzenie netto, jeśli prowizje nie są dokładnie rozliczane.

ProcessMind pokazuje, kiedy dane o premiach są importowane w odniesieniu do całego harmonogramu naliczania płac. Dzięki temu można zsynchronizować zewnętrzne źródła danych z harmonogramem ADP Workforce Now, ograniczyć presję pod koniec cyklu i uwzględnić wszystkie składniki wynagrodzenia. Wskazanie opóźnień w imporcie pozwala ustalić wcześniejsze terminy przekazywania danych przez ich dostawców.

Jeśli wyjątki wykryte podczas audytu nie są szybko obsługiwane, cały proces zatwierdzania listy płac ulega opóźnieniu. Niespójne postępowanie z takimi wyjątkami może prowadzić do niezgodności z przepisami podatkowymi lub politykami wewnętrznymi, a w konsekwencji do kar finansowych. Bez jasnego obrazu sposobu obsługi wyjątków trudno dopilnować, by każdy rekord płacowy spełniał wymagania dotyczące zgodności przed zatwierdzeniem.

Monitorujemy czas od wykrycia wyjątku audytowego do zatwierdzenia rekordu płacowego. Taka przejrzystość pomaga zespołom ujednolicić zasady postępowania i zapewnić obsługę każdego wyjątku zgodnie z wymogami. Pomiar czasu rozwiązywania wyjątków pozwala lepiej przygotować się do audytów i skrócić cykl obsługi złożonych grup płacowych.

Wielokrotne uruchamianie podglądu listy płac dla tej samej grupy pracowników może świadczyć o braku zaufania do danych źródłowych. Powtarzanie tego kroku obciąża zasoby systemowe i wydłuża czas potrzebny do realizacji wypłat. Podgląd często służy do wyszukiwania błędów zamiast do końcowej kontroli, co może oznaczać, że początkowe wprowadzenie danych nie przynosi oczekiwanych rezultatów.

ProcessMind wskazuje rekordy, dla których często uruchamia się podgląd mimo braku istotnych zmian. Pozwala to wykryć nieefektywne praktyki weryfikacji. Dzięki tym informacjom można usprawnić przegląd danych i stosować bardziej ukierunkowane kontrole. Mniejsza liczba podglądów pozwala zespołowi skupić się na rzeczywistych błędach, zamiast ponownie sprawdzać poprawne dane.

Opóźnienie w wygenerowaniu końcowego pliku przelewów bankowych może sprawić, że płatności nie zostaną zlecone w terminie, a pracownicy otrzymają wynagrodzenie później, niż oczekiwali. Niedotrzymanie uzgodnionych poziomów usług osłabia zaufanie pracowników i może wymagać dodatkowej pracy administracyjnej. Przyczyną bywa wąskie gardło na etapie końcowego zatwierdzania, wykrywane dopiero wtedy, gdy nie można już dotrzymać terminu bankowego.

Nasza platforma mierzy czas od zatwierdzenia listy płac do wygenerowania pliku przelewów bankowych w ADP Workforce Now. Wskazując konkretne kroki, które opóźniają przekazanie danych, pomaga usprawnić przejście od obliczeń do wypłaty środków. Dzięki temu płatności mogą być realizowane terminowo, co sprzyja zadowoleniu pracowników i zgodności finansowej.

Korygowanie wynagrodzeń za poprzednie okresy po zamknięciu bieżącego cyklu komplikuje uzgadnianie podatków i świadczeń. Takie korekty często wynikają ze spóźnionego zgłoszenia zmiany statusu pracownika lub przeniesienia go do innego działu. Dodatkowa praca jest czasochłonna i często prowadzi do rozbieżności w księdze głównej oraz deklaracjach podatkowych.

ProcessMind analizuje częstotliwość i terminy korekt dotyczących zamkniętych okresów płacowych. Pozwala to ustalić, które działy lub grupy pracowników nie zgłaszają zmian na czas, a następnie poprawić komunikację i dokładność pierwotnego naliczania. Ograniczenie liczby korekt upraszcza uzgodnienia na koniec roku i zwiększa dokładność sprawozdawczości finansowej.

Jeśli czynności związane ze składaniem deklaracji podatkowych nie następują bezpośrednio po realizacji wypłat, organizacja może nie dotrzymać terminów obowiązujących w poszczególnych jurysdykcjach. Opóźnienia na tym etapie często pozostają niezauważone przez główny zespół płacowy, ale powodują problemy podczas uzgodnień na koniec roku. Niekompletne deklaracje mogą skutkować nieoczekiwanymi karami i odsetkami naliczonymi przez organy podatkowe.

Pokazujemy, co dzieje się po wypłacie wynagrodzeń, w tym przejście do zakończenia składania deklaracji podatkowych. Dzięki temu można dopilnować, by wszystkie wymagane deklaracje zostały złożone w terminie, ograniczając ryzyko opłat za opóźnienie i kontroli zgodności. Monitorowanie tych czynności pozwala sprawdzić, czy dane z ADP Workforce Now zostały prawidłowo przekazane do odpowiednich urzędów.

Znaczne różnice w sposobie realizacji zadań płacowych przez poszczególne działy lub centra kosztów utrudniają centralnemu biuru płac przewidywanie obciążenia. Niektóre działy mogą regularnie przekazywać dane z opóźnieniem, przez co cała organizacja czeka na końcowe obliczenia. Brak ujednoliconych zasad utrudnia sprawne skalowanie operacji płacowych w miarę rozwoju firmy.

ProcessMind porównuje przebieg obsługi płac w różnych grupach pracowników i działach. Wskazanie jednostek osiągających dobre wyniki oraz tych, które mają opóźnienia, pozwala zaplanować odpowiednie szkolenia lub zmienić terminy, aby cykl płacowy był bardziej przewidywalny. Takie porównanie pomaga ujednolicić dobre praktyki w całej organizacji i usprawnić pracę zespołu płacowego.

Ręczne korygowanie potrąceń na świadczenia dla wybranych grup pracowników często prowadzi do błędów i opóźnień. Takie działania mogą omijać automatyczne reguły, utrudniając zachowanie pełnej ścieżki audytowej dla ubezpieczycieli lub zarządzających funduszami emerytalnymi. Niespójna obsługa potrąceń może prowadzić do sporów z pracownikami o wynagrodzenie netto i zakres świadczeń.

Nasze rozwiązanie wskazuje każdy przypadek ręcznego naliczenia lub zmiany potrąceń na świadczenia zamiast zastosowania reguł automatycznych. Pozwala to wykryć braki w konfiguracji systemu i zautomatyzować złożone scenariusze potrąceń, aby zwiększyć dokładność. Ograniczenie ręcznych działań pomaga zapewnić, że każdy rekord płacowy uwzględnia prawidłowo wybrane przez pracownika świadczenia.

Jeśli między realizacją wypłaty a publikacją paska płacowego upływa dużo czasu, pracownicy nie wiedzą dokładnie, z czego składa się ich wynagrodzenie. W efekcie częściej kontaktują się z działem HR, zwiększając obciążenie administracyjne. Opóźnienia często wynikają z tego, że publikacja pasków nie jest traktowana priorytetowo po przekazaniu środków.

ProcessMind mierzy czas od realizacji przelewu bankowego do publikacji paska płacowego dla każdego pracownika. Skrócenie tego czasu zwiększa przejrzystość i ogranicza liczbę zgłoszeń dotyczących wynagrodzeń. Automatyczne monitorowanie pozwala zadbać o to, by końcowy etap obsługi pracownika przebiegał równie sprawnie jak naliczanie płac.

Przeniesienie rekordu płacowego z etapu podglądu lub zatwierdzania z powrotem do etapu inicjalizacji może wskazywać na problemy z początkowym gromadzeniem danych. Takie cofnięcie procesu generuje ukryte koszty, ponieważ podwaja nakład pracy związany z pojedynczym rekordem. Zwykle wynika z późnego wykrycia brakujących danych, przez co obsługę danego pracownika trzeba rozpocząć od nowa.

Pokazujemy przypadki, w których rekordy w ADP Workforce Now są cofane do wcześniejszych etapów. Pomiar wpływu tych powtórzeń pozwala ustalić, które pola lub dane najczęściej powodują cofnięcie procesu, i zaplanować odpowiednie usprawnienia. Wyeliminowanie takich powtórzeń znacznie skraca czas potrzebny na zamknięcie cyklu płacowego.

Typowe cele

Określ, jak wygląda sukces

Szybsze zatwierdzanie pozwala rozpocząć naliczanie płac zgodnie z harmonogramem i uniknąć pośpiechu w ostatniej chwili oraz kosztów nadgodzin. Stabilny przebieg procesu buduje zaufanie pracowników, ponieważ wszystkie przepracowane godziny są uwzględniane i prawidłowo opłacane w każdym cyklu. ProcessMind mierzy czas od przesłania karty do jej zatwierdzenia w ADP Workforce Now i wskazuje menedżerów lub działy powodujące opóźnienia. Po wykryciu tych wąskich gardeł organizacja może zaplanować szkolenia lub automatyczne przypomnienia, aby usprawnić przebieg procesu płacowego.

Ograniczenie ręcznych działań zmniejsza ryzyko błędu ludzkiego i pozwala specjalistom ds. płac skupić się na analizie zamiast poprawianiu literówek. Dokładne wprowadzanie danych u źródła ułatwia naliczanie płac i ogranicza spory po wypłacie. Nasza platforma analizuje częstotliwość i miejsca występowania czynności Data Correction Performed, aby wskazać źródła powtarzających się błędów. Ustalenie przyczyn dodatkowej pracy pozwala zespołom dopracować reguły walidacji i usprawnić gromadzenie danych w systemie ADP.

Dopasowanie terminu przekazywania danych o prowizjach i premiach do głównego cyklu płacowego eliminuje potrzebę realizowania osobnych wypłat poza cyklem. Ogranicza to nakład pracy administracyjnej i pozwala wypłacać pracownikom całe wynagrodzenie jednorazowo, w przewidywalnym terminie. ProcessMind pokazuje terminy importu premii w odniesieniu do etapu Payroll Record Initialized, co pomaga wykryć opóźnienia. Kierownictwo może następnie zmienić terminy raportowania po stronie dostawców lub wewnątrz firmy, aby wszystkie zmienne składniki wynagrodzenia były dostępne przed rozpoczęciem obliczania wynagrodzenia brutto.

Jednolite zasady rozwiązywania wykrytych wyjątków pomagają zachować zgodność i zapobiegają przedostawaniu się poważnych błędów do etapu realizacji wypłat. Ujednolicenie postępowania skraca czas przebywania w stanie Audit Exception Flagged i zapewnia czytelną ścieżkę dla audytorów wewnętrznych i zewnętrznych. ProcessMind monitoruje sposoby rozwiązywania różnych wyjątków płacowych i wskazuje niestandardowe lub powolne ścieżki. Organizacje wykorzystują te informacje do opracowania sprawdzonych workflow, które pozwalają szybko i konsekwentnie rozwiązywać problemy w środowisku ADP.

Mniejsza liczba podglądów wyniku naliczania płac przed zatwierdzeniem może świadczyć o tym, że dane są poprawne już za pierwszym razem. Mniej powtórzeń skraca cykl i zmniejsza obciążenie zasobów systemowych w okresach wzmożonego przetwarzania. Nasze narzędzia analityczne zliczają powtórzenia między podglądem a korektą w każdym okresie płacowym. Wskazanie przyczyn tych powtórzeń pozwala firmom rozwiązać problemy z jakością danych i częściej przechodzić bezpośrednio od obliczeń do zatwierdzenia.

Szybkie przejście od zatwierdzenia listy płac do wygenerowania pliku bankowego daje instytucjom finansowym więcej czasu na realizację płatności. Ma to znaczenie dla dotrzymania terminów SLA i zapewnienia, że środki będą dostępne dla pracowników w dniu wypłaty. ProcessMind mierzy czas od czynności Payroll Record Approved do etapu Bank Transfer File Generated. Wykrycie i usunięcie przeszkód na tym końcowym etapie pomaga zespołom płacowym pewniej dotrzymywać terminów.

Mniejsza liczba korekt z datą wsteczną stabilizuje księgę finansową i upraszcza uzgodnienia na koniec roku. Ujęcie zmian w bieżącym cyklu pozwala zespołowi płacowemu uniknąć późniejszej, złożonej obsługi nadpłat i korekt podatkowych. ProcessMind wskazuje grupy pracowników lub regiony, w których często wprowadza się korekty po zamknięciu cyklu. Dzięki tym informacjom firma może ustalić wcześniejsze terminy graniczne lub przeszkolić menedżerów w zakresie terminowego raportowania czasu pracy w ADP Workforce Now.

Terminowe składanie deklaracji podatkowych pozwala uniknąć wysokich kar regulacyjnych i utrzymać dobrą reputację organizacji w kontaktach z urzędami. Sprawny przebieg tego procesu zapewnia prawidłowe rozliczenie wszystkich zobowiązań i ułatwia zespołowi finansowemu przewidywalne przygotowanie raportów na koniec roku. Nasza platforma mierzy czas od realizacji wypłaty do złożenia ostatniej deklaracji i wskazuje cykle zbliżające się do terminu wymaganego przepisami. Wizualizacja tych terminów pomaga kierownikom zespołów płacowych odpowiednio rozdzielić zasoby, aby na czas spełnić wymogi podatkowe w środowisku ADP.

Zbliżenie tempa realizacji zadań płacowych w różnych jednostkach biznesowych zapewnia bardziej spójny przebieg procesu w firmie i zapobiega opóźnianiu całego cyklu przez pojedyncze działy. Ujednolicone wyniki ułatwiają przewidywanie czasu obsługi i planowanie potrzeb związanych z zarządzaniem środkami w skali globalnej. ProcessMind porównuje tempo pracy poszczególnych działów i wskazuje zespoły osiągające dobre wyniki, których metody można zastosować w innych jednostkach. Ograniczenie różnic pozwala usprawnić cały harmonogram płacowy i zmniejszyć nakład pracy potrzebny do zamknięcia cyklu.

Usprawnienie weryfikacji składek pracowników i pracodawcy ogranicza ryzyko błędów podczas ręcznej kontroli i pomaga zapewnić prawidłowe przekazywanie środków dostawcom świadczeń. Dokładne rozliczenia chronią firmę przed odpowiedzialnością finansową i zapewniają pracownikom pełną wartość wybranych świadczeń. Nasze rozwiązanie process mining monitoruje przebieg procesu od naliczenia potrącenia do jego końcowej weryfikacji, wskazując zbędne lub podatne na błędy kontrole ręczne. Usprawnienie tych punktów weryfikacji pozwala działowi płac zwiększyć dokładność i ograniczyć czas poświęcany na ręczny nadzór.

Skrócenie czasu od zatwierdzenia listy płac do publikacji pasków poprawia doświadczenia pracowników, ponieważ mogą oni sprawdzić szczegóły wynagrodzenia, zanim środki trafią na ich konta. Takie podejście ogranicza liczbę pytań kierowanych do działu HR i pozwala pracownikom skupić się na bardziej złożonych sprawach płacowych. ProcessMind analizuje czas między Payment Executed a Pay Slip Published, aby wskazać opóźnienia. Usprawnienie tego końcowego etapu pozwala zapewnić pracownikom szybki dostęp do cyfrowych pasków płacowych i ograniczyć nieporozumienia oraz zgłoszenia do działu wsparcia.

Wyeliminowanie cykli, w których rekordy są wielokrotnie otwierane do korekty, stabilizuje naliczanie płac i zmniejsza ryzyko niedotrzymania ważnych terminów. Ograniczenie takich powtórzeń pozwala zespołowi płacowemu poświęcać mniej czasu na czynności administracyjne, a więcej na analizę danych. Nasze oprogramowanie pokazuje ścieżki rekordów płacowych i wykrywa powtarzające się korekty wynikające z błędów w danych źródłowych. Rozpoznanie tych wzorców pozwala firmie wprowadzić lepsze kontrole na etapie wprowadzania danych, aby rekordy sprawnie przechodziły przez proces bez cofania do wcześniejszych etapów.

6 kroków do usprawnienia procesu naliczania płac

1

Pobierz szablon

Co zrobić

Pobierz specjalny szablon Excel przeznaczony do danych płacowych z ADP Workforce Now. Dzięki niemu dane będą zgodne ze schematem wymaganym do analizy process mining.

Dlaczego to ważne

Ujednolicona struktura ogranicza błędy mapowania danych i przyspiesza przejście od surowych dzienników płacowych do map procesów, które pomagają podejmować działania.

Oczekiwany rezultat

Gotowy szablon danych płacowych z ADP.

WGLĄD W DANE PŁACOWE

Uzyskaj pełny wgląd w workflow płacowy

Mapowanie każdej interakcji w ADP Workforce Now pokazuje, gdzie wprowadzane są ręczne korekty. Można prześledzić przepływ danych od ewidencji czasu pracy po końcowe pliki bankowe i wskazać miejsca, w których powstają błędy.
  • Mapowanie przebiegu procesu płacowego od początku do końca
  • Ustalanie konkretnych przyczyn opóźnień w płatnościach
  • Wykrywanie ręcznych obejść i błędów danych
  • Pomiar wyników względem zakładanych terminów
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

POTWIERDZONE WYNIKI

Usprawnianie obsługi płac w ADP Workforce Now

Analiza process mining wskazuje ukryte nieefektywności w środowisku ADP Workforce Now. Pomaga zespołom finansowym usprawnić weryfikację rekordów płacowych i ograniczyć ręczne korekty. Podane wskaźniki odzwierciedlają typowe usprawnienia osiągane przez organizacje dzięki optymalizacji procesów opartej na danych.

0 %
Szybsze zatwierdzanie kart czasu pracy

Skrócenie czasu zatwierdzania

Usprawnienie zatwierdzania od przesłania karty do jej akceptacji zapobiega opóźnieniom na dalszych etapach i pozwala realizować wypłaty zgodnie z harmonogramem.

+ 0 %
Więcej rekordów poprawnych za pierwszym razem

Większy odsetek rekordów obsługiwanych bez ręcznej ingerencji

Ograniczenie ręcznych korekt danych i wyjątków audytowych pozwala większej liczbie rekordów płacowych przejść do realizacji bez ingerencji człowieka.

0 days faster
Większa zgodność z przepisami podatkowymi

Szybsze składanie deklaracji podatkowych

Skrócenie czasu między realizacją wypłaty a złożeniem wymaganych deklaracji pomaga uniknąć kar i zachować zgodność z przepisami.

0 % fewer loops
Mniej powtórzeń obliczeń

Mniej powtórzeń podglądu

Ograniczenie liczby podglądów wyników naliczania płac zmniejsza nakład pracy administracyjnej i zapobiega opóźnieniom spowodowanym późnymi zmianami danych.

0 hours
Szybszy dostęp do pasków płacowych

Krótszy czas publikacji

Skrócenie czasu między wypłatą a udostępnieniem paska płacowego zwiększa przejrzystość dla pracowników i ogranicza liczbę pytań kierowanych do działu HR.

0 % reduction
Mniej dodatkowej pracy związanej z korektami

Mniej korekt

Lepsza weryfikacja danych na początku procesu ogranicza liczbę późniejszych korekt i oszczędza specjalistom ds. płac dużo czasu w kolejnych cyklach.

Wyniki zależą od złożoności procesu i jakości danych. Podane wartości przedstawiają typowe usprawnienia zaobserwowane w różnych wdrożeniach dotyczących obsługi płac.

Zalecane dane

Rozpoczęcie analizy od tych danych pozwoli szybko uzyskać wgląd w przebieg procesu.
Pierwszy raz spotykają się Państwo z dziennikiem zdarzeń? Dowiedz się jak utworzyć dziennik zdarzeń na potrzeby process mining.

Atrybuty

Najważniejsze dane do zebrania na potrzeby analizy

Unikalny identyfikator pary: pracownik i okres płacowy.

Dlaczego to ważne

To wymagany identyfikator sprawy, który łączy wszystkie dane o zdarzeniach i umożliwia odtworzenie procesu.

Nazwa wykonanego etapu procesu lub zdarzenia.

Dlaczego to ważne

Określa, co dzieje się w procesie, i umożliwia wizualizację jego przebiegu oraz wariantów.

Dokładna data i godzina wykonania czynności.

Dlaczego to ważne

Zapewnia wymiar czasowy potrzebny do analizy czasu cyklu i wyników procesu.

Użytkownik lub agent systemowy odpowiedzialny za wykonanie czynności.

Dlaczego to ważne

Umożliwia analizę zasobów, równoważenie obciążenia pracą i audyt rozdziału obowiązków.

Dział lub centrum kosztów przypisane do pracownika.

Dlaczego to ważne

Umożliwia porównywanie wyników różnych jednostek organizacyjnych.

Określa konkretny cykl lub grupę płacową, np. dwutygodniowy cykl w USA.

Dlaczego to ważne

Umożliwia podział procesu według częstotliwości wypłat i rodzaju pracownika.

Obliczone wynagrodzenie brutto za dany rekord, przed potrąceniami.

Dlaczego to ważne

Pokazuje wartość finansową i skalę rekordu płacowego.

Kod regionu lub stanu używany do rozliczeń podatkowych.

Dlaczego to ważne

Niezbędne do monitorowania zgodności i analizy wyników w poszczególnych regionach.

Flaga wskazująca, czy czynność obejmowała ręczne wprowadzanie lub korygowanie danych.

Dlaczego to ważne

Bezpośrednio wspiera analizę poziomu automatyzacji i efektywności procesu.

Flaga wskazująca, czy rekord płacowy jest korektą za poprzedni okres.

Dlaczego to ważne

Pozwala odróżnić standardowe przetwarzanie od ponownego przetwarzania i korekt.

Działania

Kroki procesu do monitorowania i optymalizacji

Oznacza moment, w którym pracownik lub menedżer przesyła dane o czasie pracy i obecności za dany okres płacowy. Zdarzenie jest rejestrowane w dziennikach audytowych modułu Time & Attendance w ADP Workforce Now.

Dlaczego to ważne

Rozpoczyna pomiar czasu cyklu płacowego. Opóźnienia na tym etapie skracają czas, który specjaliści ds. płac mają na weryfikację danych.

Oznacza zatwierdzenie karty czasu pracy przez menedżera, który akceptuje godziny do naliczenia płac. To ważny etap kontroli, podczas którego dane są przekazywane z modułu T&A do modułu Payroll.

Dlaczego to ważne

Niezbędne do dashboardu Timesheet Approval Cycle Times. Wskazuje wąskie gardła po stronie menedżerów, które zagrażają terminowej obsłudze płac.

Zdarzenie występuje, gdy dla danego cyklu tworzona lub otwierana jest partia płacowa, co rozpoczyna obsługę rekordu pracownika. Jest ustalane na podstawie znacznika czasu utworzenia rekordu Paydata w aktywnej partii.

Dlaczego to ważne

Wyznacza początek okresu obliczania płac. Porównanie z czasem importu danych pozwala zmierzyć opóźnienie integracji danych o premiach.

System oblicza wynagrodzenie, mnożąc liczbę godzin przez stawki i dodając dodatkowe składniki. Zdarzenie jest ustalane na podstawie znacznika czasu zakończenia zadania Calculate Payroll.

Dlaczego to ważne

Główny etap obsługi. Wiele wystąpień może wskazywać na powtórzenia procesu, widoczne zwykle w analizie Payroll Preview Loop Analysis.

Oznacza, że podczas obliczeń system wykrył naruszenie reguł walidacji, np. ujemne wynagrodzenie netto lub brak jurysdykcji podatkowej. Zdarzenie jest rejestrowane na podstawie komunikatów o błędach w wynikach obliczeń.

Dlaczego to ważne

Dane wejściowe dla monitora rozwiązywania wyjątków audytowych. Duża liczba takich przypadków wskazuje na problemy z jakością danych na wcześniejszych etapach.

Formalne zatwierdzenie partii płacowej, które blokuje dalsze zmiany i zezwala na przekazanie środków. W ADP WFN jest to etap „Finalize”.

Dlaczego to ważne

Końcowy etap przetwarzania, który zamyka tę fazę i rozpoczyna wypłatę środków.

Utworzenie pliku NACHA/ACH do przelewów bezpośrednich. Zwykle następuje zaraz po zakończeniu etapu „Finalize”.

Dlaczego to ważne

Monitoruje czas generowania pliku przelewu bankowego, aby opóźnienia w przekazywaniu danych między systemami nie wpływały na termin wypłat.

Data, w której środki są udostępniane pracownikom. Często jest wyliczana na podstawie daty czeku określonej w partii płacowej.

Dlaczego to ważne

Główny wynik procesu. Niezbędny do obliczenia czasu realizacji obowiązków związanych ze składaniem deklaracji podatkowych.

Udostępnienie pracownikowi elektronicznego zestawienia wynagrodzenia w portalu samoobsługowym iPay. Zwykle termin jest ustalany względem daty wypłaty.

Dlaczego to ważne

Umożliwia analizę czasu publikacji pasków płacowych i satysfakcji pracowników.

FAQ

Często zadawane pytania

Process mining analizuje dzienniki zdarzeń w ADP Workforce Now i mapuje każdy etap cyklu płacowego. Wskazuje wąskie gardła, takie jak opóźnienia w zatwierdzaniu kart czasu pracy lub powtarzające się podglądy wyników. Dzięki temu można skupić się na konkretnych obszarach, w których warto wprowadzić automatyzację lub zmienić zasady postępowania.

Należy wyodrębnić dzienniki zdarzeń zawierające unikatowy Payroll Record ID, znaczniki czasu czynności i informacje o wykonanych działaniach. Zwykle wymaga to połączenia z ADP API lub wyeksportowania dzienników systemowych, które rejestrują zmiany statusu od przesłania karty czasu pracy do wygenerowania końcowego pliku przelewów bankowych.

Tak. Technologia śledzi kolejność zdarzeń poprzedzających korekty i wykrywa powtarzające się wzorce oraz miejsca wprowadzania danych, w których najczęściej powstają błędy. Wizualizacja powtórzeń procesu pomaga zespołom ujednolicić obsługę wyjątków audytowych i wcześniej synchronizować import danych o premiach.

Wiele organizacji zaczyna od analizy zamkniętych cykli, ale można też skonfigurować ciągłe monitorowanie za pomocą integracji API. Pozwala to otrzymywać alerty, gdy konkretny dział opóźnia się z obsługą płac lub przed zamknięciem listy płac pojawia się nietypowo dużo ręcznych działań.

Prywatność danych można chronić, pseudonimizując poufne pola, takie jak numery ubezpieczenia społecznego lub indywidualne stawki wynagrodzenia, przed rozpoczęciem analizy. Process mining koncentruje się na znacznikach czasu i zmianach statusu rekordu płacowego, a nie na danych osobowych pracowników.

Większość organizacji może uzyskać pierwszą mapę procesu w ciągu dwóch do czterech tygodni od pomyślnego połączenia danych. Po ustaleniu punktu odniesienia od razu widać możliwości ograniczenia ręcznych korekt i przyspieszenia generowania plików przelewów bankowych.

Nie. Process mining odczytuje istniejące ścieżki audytowe i dzienniki generowane przez ADP Workforce Now. Nie trzeba zmieniać sposobu pracy zespołu płacowego, aby rozpocząć analizę. Na podstawie jej wyników można później zdecydować o zmianie konfiguracji.

Process mining zapewnia pełny i przejrzysty obraz działań w każdym cyklu płacowym, tworząc cyfrową ścieżkę audytową. Pomaga sprawdzić, czy wszystkie wyjątki audytowe są obsługiwane zgodnie z procedurami, i dostarcza dowodów zgodności w zakresie składania deklaracji podatkowych oraz weryfikacji potrąceń na świadczenia.

Ogranicz opóźnienia w naliczaniu płac w ADP Workforce Now

Skróć czas cyklu o 30% i ogranicz ręczne korekty danych

Rozpocznij okres próbny

Nie trzeba podawać danych karty płatniczej. Konfiguracja zajmuje kilka minut.