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Melhore o processamento da folha de pagamento

Otimize o ADP Workforce Now com nosso guia de 6 etapas
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Otimize o processamento da folha de pagamento no ADP Workforce Now

Nossa plataforma ajuda você a identificar gargalos ocultos e soluções manuais que atrasam seus ciclos financeiros. Ao analisar seus fluxos de trabalho reais, você pode descobrir as causas raiz dos atrasos nos pagamentos e dos riscos de conformidade. Essa visibilidade permite implementar melhorias direcionadas para aumentar a precisão e a eficiência geral.

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Por que otimizar o processamento da folha de pagamento

Em recursos humanos e finanças, o processamento da folha de pagamento costuma ser um dos indicadores mais visíveis da saúde operacional. Quando funciona bem, quase não é percebido. Quando falha, porém, as consequências se espalham por toda a organização. Gerenciar esse processo no ADP Workforce Now exige conciliar prazos rigorosos com requisitos regulatórios complexos em diferentes jurisdições. Para muitas empresas, o custo da ineficiência vai além dos pagamentos atrasados. Inclui o trabalho administrativo de inserir dados manualmente, o risco de multas por não conformidade e a perda de confiança dos funcionários. Otimizar esse ciclo não significa apenas ganhar velocidade: significa criar um sistema resiliente, capaz de crescer sem aumentar os custos operacionais na mesma proporção. Ao priorizar a otimização do processo, você deixa de agir apenas quando surgem problemas e passa a projetar o sistema para obter mais precisão e reduzir atritos.

Como o Process Mining ajuda no ADP Workforce Now

As auditorias tradicionais costumam analisar um retrato dos dados da folha de pagamento e, com isso, podem deixar de identificar padrões de comportamento que causam atrasos. O Process Mining muda esse cenário ao extrair os rastros digitais registrados no ADP Workforce Now. Ao conectar cada registro de data e hora, do envio inicial do cartão de ponto à declaração final de impostos, você obtém uma visão transparente do fluxo de trabalho real. Assim, é possível ver onde os registros da folha ficam parados, quais departamentos frequentemente não cumprem os prazos de aprovação e onde as intervenções manuais são mais comuns. Em vez de tentar adivinhar por que um ciclo de pagamento leva cinco dias em vez de três, você identifica os gargalos específicos que interrompem o fluxo. Essa transparência ajuda a diferenciar problemas sistêmicos na configuração do ADP de questões de comportamento da equipe.

Principais oportunidades para melhorar a eficiência da folha de pagamento

Simplifique a cadeia de aprovação

Uma das oportunidades de melhoria mais comuns está na transição entre o controle de horas e o início do processamento da folha. Se os cartões de ponto são rejeitados com frequência ou precisam de ajustes manuais antes do cálculo do salário bruto, todo o processo seguinte é afetado. O Process Mining revela se essas correções decorrem de erros dos usuários, problemas de configuração do sistema ou políticas pouco claras. Ao identificar os grupos de pagamento ou centros de custo com mais retrabalho, você pode direcionar treinamentos ou mudanças no processo para onde terão maior impacto.

Reduza as intervenções manuais

Correções manuais de dados comprometem a precisão da folha de pagamento. Sempre que um especialista precisa substituir manualmente um cálculo ou inserir novamente dados de uma fonte externa, o risco de erro aumenta. Ao analisar a frequência de atividades como correção de dados ou importação de dados de incentivos, você identifica oportunidades de automação ou de integração mais eficiente. Eliminar esses pontos de intervenção não só reduz o tempo de ciclo, como também permite que a equipe da folha de pagamento se concentre em atividades de maior valor, como relatórios estratégicos e auditorias de conformidade.

Reforce a conformidade e a preparação para auditorias

A etapa de análise de exceções de auditoria costuma ser a parte mais estressante do ciclo. Ao analisar a frequência com que as exceções são sinalizadas e o tempo necessário para resolvê-las, as organizações podem aperfeiçoar as verificações anteriores ao cálculo e detectar erros mais cedo. Essa abordagem proativa reduz a pressão no período de revisão final e minimiza a necessidade de pagamentos extraordinários dispendiosos. Além disso, um mapa completo do processo, baseado em dados, garante uma trilha de auditoria clara para cada registro de pagamento.

Resultados esperados da otimização do processo

Um projeto bem-sucedido de otimização da folha de pagamento traz vários resultados. Primeiro, reduz significativamente o tempo de ciclo. Ao simplificar o caminho entre a aprovação do cartão de ponto e a geração do arquivo de transferência bancária, você encurta o período de processamento e dá à equipe mais tempo para lidar com casos complexos. Segundo, a precisão aumenta quando etapas manuais são substituídas por etapas automatizadas ou padronizadas. Isso reduz estornos e correções na folha de pagamento, contribuindo diretamente para a satisfação dos funcionários. Por fim, a conformidade passa a fazer parte do processo, em vez de se tornar uma corrida no fim do ciclo. Com cada etapa documentada e analisada, você mantém uma trilha de auditoria contínua e garante que declarações de impostos e descontos de benefícios sejam processados corretamente todas as vezes.

Comece a trabalhar com seus dados

Uma operação de folha de pagamento mais eficiente começa com a disposição de analisar os dados com objetividade. Ao aplicar o Process Mining ao ADP Workforce Now, você deixa de depender de relatos isolados e passa a adotar uma estratégia baseada em dados. Os insights obtidos servem de base para treinamentos direcionados, reconfigurações do sistema ou mudanças de política que podem melhorar de forma significativa a maneira como sua organização remunera seu principal ativo: as pessoas. Comece visualizando o fluxo atual e logo você verá como chegar a um ciclo de folha de pagamento mais eficiente, preciso e em conformidade.

Processamento da folha de pagamento administração da folha de pagamento controle de horas e presença Operações de RH auditoria de conformidade especialista em folha de pagamento gestão de remuneração eficiência na declaração de impostos Processamento de salários Gestão de salários Remuneração de funcionários Finanças de RH

Problemas e desafios comuns

Identifique os desafios que afetam você

Atrasos nas aprovações dos cartões de ponto pelos gestores aumentam a pressão à medida que o prazo do ciclo de pagamento se aproxima. Com isso, especialistas em folha de pagamento muitas vezes precisam acelerar as verificações finais, o que aumenta a probabilidade de erros no cálculo do salário bruto ou de descontos não aplicados. As organizações frequentemente têm dificuldade para identificar o ponto exato da falha na cadeia de aprovação, o que gera estresse constante para toda a equipe nos momentos finais.

O ProcessMind mede o tempo entre o envio e a aprovação dos cartões de ponto para destacar departamentos ou gestores específicos que causam atrasos. Ao visualizar esses gargalos, as organizações podem enviar lembretes automáticos ou redistribuir tarefas de aprovação para manter o ADP Workforce Now dentro do cronograma. Essa visibilidade permite gerenciar os prazos de forma proativa, antes que afetem o pagamento final.

Intervenções manuais frequentes para corrigir registros da folha de pagamento após a inicialização indicam problemas sistêmicos na qualidade dos dados ou lacunas de treinamento. Essas correções consomem o tempo valioso dos especialistas em folha de pagamento e interrompem o fluxo padrão de cálculos automatizados no sistema. Quando uma parte significativa do ciclo é dedicada a ajustar registros individualmente, o risco de erro humano e de violações de conformidade aumenta consideravelmente.

Nossa solução identifica cada ocorrência de correção de dados após a inicialização do registro da folha de pagamento. Ao analisar as causas raiz dessas etapas manuais, ajudamos você a corrigir as fontes de dados anteriores no processo e reduzir o trabalho manual necessário em cada ciclo. Isso resulta em um processo mais automatizado e confiável no seu ambiente do ADP Workforce Now.

A importação tardia de dados de incentivos e comissões durante o ciclo obriga as equipes de folha de pagamento a fazer recálculos de emergência. Isso aumenta o risco de que os cálculos de impostos e os descontos de benefícios não sejam atualizados corretamente antes da execução do pagamento final. Muitas vezes, esses lançamentos tardios não passam pelas verificações padrão, o que pode resultar em valores líquidos incorretos para funcionários de alto desempenho que dependem do registro preciso das comissões.

O ProcessMind mapeia o momento das importações de dados de incentivos em relação ao cronograma geral da folha de pagamento. Essa visibilidade ajuda a gestão a sincronizar os feeds de dados externos com o cronograma do ADP Workforce Now, evitando correria de última hora e garantindo que todos os componentes da remuneração sejam considerados. Ao identificar o atraso nessas importações, você pode estabelecer prazos mais rigorosos para os fornecedores dos dados de origem.

Quando exceções de auditoria são sinalizadas, mas não são tratadas rapidamente, todo o processo de aprovação da folha de pagamento fica parado. O tratamento inconsistente dessas exceções pode levar ao descumprimento de normas fiscais ou políticas internas e resultar em penalidades financeiras. Sem uma visão clara de como essas exceções são tratadas, fica difícil garantir que cada registro da folha de pagamento atenda aos requisitos de conformidade antes da finalização.

Monitoramos o tempo necessário para resolver sinalizações de exceção de auditoria, desde o momento em que são acionadas até a aprovação do registro da folha de pagamento. Essa transparência ajuda as equipes a padronizar os protocolos de resposta e garante que cada exceção seja tratada de acordo com os requisitos de conformidade. Ao medir esses tempos de resolução, você pode melhorar a preparação geral para auditorias e reduzir o tempo de ciclo de grupos complexos da folha de pagamento.

Executar a prévia da folha de pagamento várias vezes para o mesmo grupo de funcionários pode indicar falta de confiança nos dados de origem. Esse ciclo repetitivo consome recursos do sistema e aumenta o tempo total até a execução do pagamento final. Muitas vezes, as prévias são usadas para encontrar erros, em vez de servir como verificação final, o que indica que a inicialização dos dados não está produzindo os resultados esperados.

O ProcessMind identifica registros que passam por várias prévias sem mudanças significativas, revelando práticas de verificação ineficientes. Ao destacar esses padrões, ajudamos você a simplificar a revisão e a usar técnicas de validação de dados mais direcionadas. Com menos prévias, sua equipe pode se concentrar em corrigir erros reais, em vez de verificar repetidamente dados corretos.

A demora para gerar o arquivo final de transferência bancária pode fazer com que os pagamentos percam o prazo de processamento e os funcionários recebam seus salários mais tarde do que o esperado. O descumprimento dos acordos de nível de serviço prejudica a confiança dos funcionários e pode gerar muito retrabalho administrativo. Muitas vezes, o atraso é causado por um gargalo na etapa final de aprovação, que só é descoberto quando já não há tempo para cumprir o prazo do banco.

Nossa plataforma acompanha o tempo entre a aprovação da folha de pagamento e a geração do arquivo de transferência bancária no ADP Workforce Now. Ao identificar as etapas específicas que atrasam essa transferência final, ajudamos você a otimizar a passagem do cálculo para o pagamento. Assim, cada pagamento é executado no prazo, mantendo a satisfação dos funcionários e a conformidade financeira.

Processar ajustes de períodos de pagamento anteriores depois do fechamento do ciclo atual cria uma rede complexa de conciliações de impostos e benefícios. Essas alterações retroativas costumam ocorrer porque mudanças no status dos funcionários ou transferências entre departamentos são informadas com atraso. Esse retrabalho consome muito tempo e frequentemente causa inconsistências no razão geral e nas declarações fiscais.

O ProcessMind analisa a frequência e o momento dos ajustes feitos em períodos de pagamento já finalizados. Esse insight ajuda você a identificar quais departamentos ou grupos de funcionários não estão informando as mudanças no prazo, permitindo melhorar a comunicação e a precisão do processamento inicial. Reduzir esses ajustes simplifica as conciliações de fim de ano e melhora a precisão geral dos relatórios financeiros.

Se as atividades de declaração fiscal não ocorrerem logo após a execução do pagamento, a organização corre o risco de perder os prazos de cada jurisdição. Os atrasos nessa etapa muitas vezes passam despercebidos pela equipe principal da folha de pagamento, mas causam problemas importantes na conciliação de fim de ano. Declarações incompletas podem gerar multas e juros inesperados cobrados pelas autoridades fiscais.

Damos visibilidade à etapa posterior ao pagamento na jornada da folha de pagamento, acompanhando especificamente o avanço até a conclusão das declarações fiscais. Isso ajuda a garantir que todas as declarações exigidas sejam concluídas no prazo previsto, reduzindo o risco de multas por atraso e auditorias de conformidade. Ao monitorar essas atividades, você pode confirmar que os dados gerados pelo ADP Workforce Now foram enviados corretamente aos órgãos competentes.

Diferenças significativas na forma como departamentos ou centros de custo executam as tarefas da folha de pagamento tornam imprevisível a carga de trabalho do escritório central. Alguns departamentos podem enviar os dados com atraso de forma recorrente, fazendo com que toda a organização espere pela etapa final de cálculo. Essa falta de padronização dificulta a expansão eficiente das operações de folha de pagamento à medida que a empresa cresce.

O ProcessMind compara a performance do processamento entre diferentes grupos de funcionários e departamentos. Ao identificar as unidades com melhor desempenho e as que estão ficando para trás, você pode oferecer treinamentos direcionados ou ajustar os prazos para tornar o ciclo da folha de pagamento mais equilibrado e previsível. Essa análise comparativa ajuda a padronizar as melhores práticas em toda a organização e a aumentar a eficiência da equipe de folha de pagamento.

Ajustar manualmente os descontos de benefícios para determinados grupos de funcionários é uma fonte comum de erros e atrasos. Essas etapas manuais muitas vezes não seguem a lógica automatizada, dificultando a manutenção de um histórico de auditoria confiável para seguradoras ou administradoras de fundos de aposentadoria. Quando os descontos não são tratados de forma consistente, podem surgir divergências com os funcionários sobre o valor líquido recebido e a cobertura dos benefícios.

Nossa solução sinaliza cada caso em que os descontos de benefícios são aplicados ou alterados manualmente, em vez de seguir regras automatizadas. Assim, você pode identificar lacunas na configuração do sistema e automatizar cenários complexos de desconto para aumentar a precisão. Ao reduzir as intervenções manuais, você garante que cada registro da folha de pagamento reflita corretamente as opções de benefícios escolhidas pelo funcionário.

Quando há um intervalo significativo entre a execução do pagamento e a publicação do holerite, os funcionários ficam sem clareza sobre sua remuneração. Isso aumenta o volume de consultas ao RH e sobrecarrega a equipe administrativa. Esses atrasos costumam ocorrer porque a etapa final de publicação não recebe prioridade depois da transferência dos valores.

O ProcessMind mede o tempo entre a execução da transferência bancária e a publicação do holerite de cada funcionário. Ao reduzir esse intervalo, você aumenta a transparência para os funcionários e diminui o volume de chamados sobre dúvidas relacionadas à folha de pagamento. Esse monitoramento automatizado garante que a etapa final da experiência do funcionário seja conduzida com a mesma eficiência da fase de cálculo.

Quando um registro da folha de pagamento volta da etapa de prévia ou aprovação para a etapa de inicialização, isso indica uma falha na coleta inicial de dados. Esse ciclo de retrabalho é um dos custos ocultos mais significativos do processo, pois dobra o esforço necessário para um único registro. Geralmente, esses ciclos acontecem quando dados ausentes são descobertos no fim do processo, obrigando a reiniciá-lo para aquele funcionário.

Visualizamos os ciclos de retrabalho em que os registros voltam para etapas anteriores do processo no ADP Workforce Now. Ao quantificar o impacto desses ciclos, ajudamos você a identificar os campos ou dados que mais frequentemente causam esses retrocessos e a direcionar as melhorias do processo. Eliminar esses ciclos reduz significativamente o tempo total necessário para fechar a folha de pagamento.

Objetivos típicos

Defina como é o sucesso

Acelerar as aprovações ajuda a iniciar os cálculos da folha de pagamento no prazo, evitando correria de última hora e custos com horas extras. Essa previsibilidade aumenta a confiança dos funcionários, pois garante que todas as horas trabalhadas sejam registradas e pagas corretamente em cada ciclo. O ProcessMind acompanha o tempo entre o envio e a aprovação no ADP Workforce Now, destacando os gestores ou departamentos que causam atrasos. Ao identificar esses gargalos, as organizações podem oferecer treinamentos direcionados ou configurar lembretes automatizados para manter o processo da folha de pagamento em andamento.

Reduzir as intervenções manuais diminui o risco de erro humano e libera os especialistas em folha de pagamento para se concentrarem em análises de maior valor, em vez de corrigir erros de digitação. A entrada correta dos dados na origem resulta em processamentos mais precisos e menos divergências após o pagamento. Nossa plataforma analisa a frequência e o local das atividades de correção de dados para revelar onde os erros sistêmicos começam. Ao identificar as causas raiz do retrabalho, as equipes podem aprimorar as regras de validação de entrada e simplificar os fluxos de coleta de dados no sistema ADP.

Alinhar a chegada dos dados de comissões e bônus ao processamento principal da folha de pagamento elimina a necessidade de pagamentos separados fora do ciclo. Essa sincronização reduz o trabalho administrativo e garante que os funcionários recebam toda a remuneração em um único pagamento previsível. Ao visualizar o cronograma das importações de incentivos em relação à etapa de inicialização do registro da folha de pagamento, o ProcessMind ajuda a identificar padrões de atraso. A gestão pode então ajustar os prazos de fornecedores ou de relatórios internos para garantir que todos os valores variáveis estejam disponíveis antes do cálculo da remuneração bruta.

Protocolos uniformes para resolver exceções sinalizadas ajudam a garantir a conformidade e impedem que erros críticos cheguem à etapa final de pagamento. Padronizar as respostas reduz o tempo em que os registros ficam no status de exceção de auditoria sinalizada e cria um histórico claro para auditorias internas e externas. O ProcessMind monitora os caminhos usados para resolver diferentes tipos de exceções da folha de pagamento e identifica rotas de resolução lentas ou fora do padrão. As organizações usam esses insights para criar fluxos de trabalho com as melhores práticas e resolver problemas de forma rápida e consistente no ambiente ADP.

Reduzir o número de prévias dos resultados da folha de pagamento antes da aprovação indica que os dados estão sendo inseridos corretamente desde o início. Menos iterações significam ciclos mais rápidos e menor pressão sobre os recursos do sistema nos períodos de pico. Nossas ferramentas de análise quantificam os ciclos de prévia e correção em cada período de pagamento. Ao destacar o que causa essas repetições, as empresas podem resolver problemas subjacentes de qualidade dos dados e avançar do cálculo para a aprovação com mais frequência.

Passar rapidamente da aprovação da folha de pagamento à geração do arquivo bancário dá às instituições financeiras mais tempo para processar os pagamentos. Essa agilidade é essencial para cumprir os prazos dos acordos de nível de serviço e garantir que os funcionários recebam os valores na data prevista. O ProcessMind mede o intervalo entre a atividade de aprovação do registro da folha de pagamento e a geração do arquivo de transferência bancária. Identificar e eliminar os entraves nessa etapa final ajuda as equipes de folha de pagamento a cumprir os prazos com muito mais segurança.

Reduzir a dependência de ajustes retroativos mantém a estabilidade do razão financeiro e simplifica a conciliação de fim de ano. Ao garantir que as mudanças sejam registradas no ciclo atual, a equipe de folha de pagamento evita a complexidade administrativa de lidar depois com pagamentos a maior e correções fiscais. O ProcessMind identifica os grupos de funcionários ou regiões que frequentemente precisam de ajustes retroativos após o fechamento do ciclo. Esse insight ajuda a empresa a estabelecer datas de corte mais rigorosas ou oferecer treinamento adicional aos gestores sobre os prazos para informar horas trabalhadas no ADP Workforce Now.

Cumprir consistentemente os prazos das declarações fiscais evita penalidades regulatórias elevadas e preserva a reputação da organização junto aos órgãos governamentais. Declarações feitas corretamente garantem que todas as obrigações sejam quitadas com precisão e que os relatórios de fim de ano sejam uma tarefa tranquila e previsível para a equipe financeira. Nossa plataforma acompanha o tempo entre a execução do pagamento e a conclusão da declaração final, sinalizando os ciclos que se aproximam do prazo de conformidade. Ao visualizar esses cronogramas, os responsáveis pela folha de pagamento podem realocar recursos para atender prontamente a todos os requisitos fiscais de cada jurisdição no ecossistema ADP.

Alinhar a velocidade das tarefas da folha de pagamento entre diferentes unidades de negócio torna a experiência corporativa mais consistente e evita que departamentos específicos atrasem todo o ciclo. Níveis de performance padronizados em toda a empresa facilitam a previsão dos tempos finais de processamento e o planejamento das necessidades globais de tesouraria. O ProcessMind compara a velocidade de processamento dos departamentos e destaca as equipes com melhor desempenho, cujos métodos podem ser replicados em outras áreas. Ao reduzir as variações, a organização pode otimizar o cronograma geral da folha de pagamento e diminuir o esforço total necessário para concluir o processo.

Simplificar a verificação das contribuições de funcionários e empregadores reduz a chance de erros em auditorias manuais e garante que os provedores de benefícios recebam os valores corretos. Essa precisão protege a empresa contra responsabilidades financeiras e garante que os funcionários recebam o valor integral dos planos de benefícios escolhidos. Nossa solução de Process Mining monitora o fluxo desde a aplicação do desconto até a validação final e identifica etapas em que as verificações manuais são redundantes ou sujeitas a falhas. Ao simplificar esses pontos de verificação, o departamento de folha de pagamento pode aumentar significativamente a precisão e reduzir o tempo gasto com supervisão manual.

Reduzir o intervalo entre a aprovação da folha de pagamento e a publicação do holerite melhora a experiência dos funcionários, que podem consultar os valores antes de o dinheiro entrar na conta. Essa iniciativa reduz o volume de consultas ao suporte de RH e permite que a equipe se concentre em questões mais complexas da folha de pagamento. O ProcessMind analisa o intervalo entre o pagamento executado e o holerite publicado para identificar atrasos no processo. Ao simplificar essa etapa final, as organizações podem garantir que os funcionários tenham acesso imediato aos demonstrativos digitais de pagamento, reduzindo dúvidas e chamados de suporte.

Eliminar os ciclos em que os registros são reabertos repetidamente para correções torna o processamento da folha de pagamento mais estável e reduz o risco de perder prazos importantes. Com menos ciclos de retrabalho, a equipe passa menos tempo em tarefas administrativas repetitivas e mais tempo em auditorias estratégicas de dados. Nosso software visualiza os caminhos dos registros da folha de pagamento para encontrar ciclos recorrentes de retrabalho causados por erros nos dados de origem. Identificar esses padrões permite que a empresa implemente controles melhores no ponto de entrada, para que os registros avancem até a conclusão sem retrocessos.

O caminho de melhoria em 6 etapas para o processamento da folha de pagamento

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Baixe o Template
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Exporte seus dados
3

Carregue seu conjunto de dados
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Analise seu processo
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Implemente melhorias
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Monitore seu processo
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O que fazer

Obtenha o Template especializado do Excel, desenvolvido para registros da folha de pagamento do ADP Workforce Now, e garanta que seus dados sigam o esquema exigido para Process Mining.

Ver o guia do Template de dados Baixar Template
Por que isso importa

Uma estrutura padronizada evita erros no mapeamento de dados e acelera a transformação de registros brutos da folha de pagamento em mapas de processo acionáveis.

Resultado esperado

Um Template de dados pronto para usar com as informações da folha de pagamento do ADP.

SEUS INSIGHTS SOBRE A FOLHA DE PAGAMENTO

Tenha visibilidade completa dos fluxos de trabalho da folha de pagamento

Tenha transparência total mapeando cada interação no ADP Workforce Now para descobrir onde ocorrem correções manuais. Você verá exatamente como os dados passam dos registros de horas aos arquivos bancários finais, o que ajuda a eliminar erros.
  • Mapeie o fluxo completo do processo de folha de pagamento
  • Identifique as causas específicas dos atrasos nos pagamentos
  • Localize soluções manuais e erros nos dados
  • Meça a performance em relação aos prazos definidos
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RESULTADOS COMPROVADOS

Otimize a performance da folha de pagamento no ADP Workforce Now

Nossa análise de Process Mining identifica ineficiências ocultas no ecossistema do ADP Workforce Now, ajudando as equipes financeiras a simplificar a validação dos registros da folha de pagamento e reduzir o retrabalho manual. Essas métricas refletem os ganhos de eficiência que as organizações costumam obter com a otimização de processos baseada em dados.

0 %
Aprovações mais rápidas das folhas de ponto

Redução do tempo de aprovação

Simplificar o fluxo de aprovação entre o envio e a aprovação final evita gargalos nas etapas seguintes e ajuda a garantir que os pagamentos sejam processados no prazo.
+ 0 %
Maior índice de acerto na primeira passagem

Aumento de registros processados sem intervenção

Eliminar correções manuais de dados e exceções de auditoria permite que mais registros da folha de pagamento avancem até a execução sem intervenção humana.
0 days faster
Mais conformidade fiscal

Conclusão mais rápida das declarações fiscais

Reduzir o intervalo entre a execução do pagamento e a entrega das declarações exigidas por lei ajuda as organizações a evitar penalidades e manter uma situação regulatória regular.
0 % fewer loops
Menos ciclos de cálculo

Redução dos ciclos de prévia

Reduzir as prévias repetidas dos resultados da folha de pagamento diminui o trabalho administrativo e evita atrasos causados por mudanças de dados nas etapas finais.
0 hours
Acesso rápido aos holerites

Menor tempo de publicação

Reduzir o intervalo entre o pagamento e a disponibilização do holerite aumenta a transparência para os funcionários e diminui o volume de consultas ao RH.
0 % reduction
Menos retrabalho

Redução dos ajustes

Reduzir os ajustes retroativos com uma validação inicial melhor dos dados economiza um tempo significativo dos especialistas em folha de pagamento nos ciclos seguintes.

Os resultados variam conforme a complexidade do processo e a qualidade dos dados. Estes números representam melhorias típicas observadas em diferentes implementações de folha de pagamento.

Dados recomendados

Comece a análise por estes dados essenciais para entender o processo desde o início.
Novidade em Event Logs? Saiba como criar um Event Log para Process Mining.

Atributos

Principais dados a coletar para análise

Identificador exclusivo da combinação entre funcionário e período de pagamento.

Por que isso importa

É a chave obrigatória do caso que reúne todos os dados de eventos para permitir a reconstrução do processo.

Nome da etapa do processo ou do evento realizado.

Por que isso importa

Define o 'que' do processo e permite visualizar os fluxos e as variantes do processo.

Data e hora exatas em que a atividade ocorreu.

Por que isso importa

Fornece a dimensão temporal necessária para todas as análises de tempo de ciclo e performance.

Usuário ou agente do sistema responsável por realizar a atividade.

Por que isso importa

Permite analisar recursos, equilibrar a carga de trabalho e auditar a segregação de funções.

Departamento ou centro de custo associado ao funcionário.

Por que isso importa

Fundamental para comparar a performance entre diferentes unidades organizacionais.

Identifica o ciclo ou grupo específico da folha de pagamento (por exemplo, quinzenal nos US).

Por que isso importa

Permite segmentar o processo por frequência de pagamento e tipo de funcionário.

Salário bruto calculado para o registro antes dos descontos.

Por que isso importa

Fornece contexto financeiro e indica a dimensão do registro da folha de pagamento.

Código da região ou do estado específico para fins de declaração de impostos.

Por que isso importa

Essencial para monitorar a conformidade e analisar a performance regional.

Indicador de que a atividade envolveu entrada ou correção manual de dados.

Por que isso importa

Contribui diretamente para a análise das taxas de automação e da eficiência do processo.

Indicador de que este registro da folha de pagamento é um ajuste de um período anterior.

Por que isso importa

Diferencia o processamento padrão dos ciclos de retrabalho e correção.

Atividades

Etapas do processo para acompanhar e otimizar

Marca o momento em que um funcionário ou gestor envia os dados de horas trabalhadas e presença do período de pagamento. O evento é capturado diretamente nos registros de auditoria do módulo Time & Attendance do ADP Workforce Now.

Por que isso importa

Inicia a contagem do tempo de ciclo da folha de pagamento. Atrasos nessa etapa se propagam pelas etapas seguintes e reduzem o tempo disponível para os especialistas validarem os dados.

Representa a aprovação da folha de ponto pelo gestor, autorizando as horas para o processamento da folha de pagamento. Essa etapa essencial de controle transfere os dados de T&A para o módulo Payroll.

Por que isso importa

Essencial para o Dashboard 'Tempos de ciclo de aprovação das folhas de ponto'. Identifica gargalos gerenciais que colocam o cronograma de processamento em risco.

Ocorre quando o lote da folha de pagamento é criado ou aberto para o ciclo, iniciando o caso da folha de pagamento do funcionário. É inferido a partir da data e hora de criação do registro Paydata no lote ativo.

Por que isso importa

Define o início do período específico de cálculo da folha de pagamento. Permite medir o atraso na integração dos dados de incentivos em comparação com as datas e horas de importação dos dados.

O sistema executa a lógica que multiplica as horas pelas taxas e soma os valores adicionais. O evento é inferido a partir da data e hora de conclusão do processo em lote 'Calculate Payroll'.

Por que isso importa

Etapa central do processamento. Ocorrências múltiplas indicam ciclos de retrabalho, geralmente visualizados na 'Análise dos ciclos de prévia da folha de pagamento'.

Indica que o sistema detectou uma violação das regras de validação (por exemplo, salário líquido negativo ou jurisdição fiscal ausente) durante o cálculo. Capturado a partir da geração de mensagens de erro na saída do cálculo.

Por que isso importa

Indicador do 'Monitor de resolução de exceções de auditoria'. Volumes altos indicam problemas na qualidade dos dados de origem.

Aceitação formal do lote da folha de pagamento, que impede novas alterações e autoriza a movimentação do dinheiro. Esta é a etapa 'Finalizar' no ADP WFN.

Por que isso importa

Marco definitivo que encerra a fase de processamento e inicia a fase de pagamento.

Criação técnica do arquivo NACHA/ACH para depósitos diretos. Geralmente é acionada assim que a etapa 'Finalizar' termina.

Por que isso importa

Monitora o 'Tempo para geração do arquivo de transferência bancária' para garantir que as transferências técnicas entre sistemas não atrasem os pagamentos.

Data efetiva em que os valores são liberados aos funcionários. Muitas vezes, é um evento calculado com base na data do cheque definida no lote da folha de pagamento.

Por que isso importa

Principal resultado do processo. Essencial para calcular o 'Prazo de conformidade da declaração de impostos'.

Disponibilização do demonstrativo digital de pagamento ao funcionário pelo portal de autoatendimento (iPay). Geralmente, é programada em relação à data do pagamento.

Por que isso importa

Ajuda a analisar o 'Prazo de publicação do demonstrativo de pagamento' e a satisfação dos funcionários.

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes

O Process Mining analisa os registros de eventos do ADP Workforce Now para mapear cada etapa do ciclo da folha de pagamento. A análise destaca onde surgem gargalos, como aprovações lentas de folhas de ponto ou ciclos repetidos de prévia, permitindo direcionar iniciativas de automação ou mudanças nas políticas.

Você precisa extrair registros de eventos que incluam um ID exclusivo do registro da folha de pagamento, datas e horas das atividades e as ações realizadas. Em geral, isso envolve conectar-se à API do ADP ou exportar registros do sistema que capturem mudanças de status, desde o envio da folha de ponto até a geração do arquivo final de transferência bancária.

Sim. A tecnologia acompanha a sequência de eventos que levam aos ajustes e identifica padrões ou pontos comuns de entrada de dados onde os erros começam. Ao visualizar esses ciclos de retrabalho, as equipes podem padronizar a resolução de sinalizações de auditoria e sincronizar os dados de incentivos mais cedo no processo.

Embora muitas organizações comecem com uma auditoria retrospectiva de ciclos anteriores, você pode configurar o monitoramento contínuo por meio de integrações de API. Assim, é possível receber alertas quando um departamento específico estiver demorando mais para processar os dados ou quando ocorrer um volume incomum de intervenções manuais antes da finalização da folha de pagamento.

A privacidade dos dados é preservada com a pseudonimização de campos confidenciais, como números de previdência social ou valores individuais de pagamento, antes da análise. O Process Mining se concentra nas datas e horas e nas mudanças de status do registro da folha de pagamento, não nos dados pessoais dos funcionários.

A maioria das organizações pode esperar um mapa inicial do processo de duas a quatro semanas após a conexão bem-sucedida dos dados. Depois de estabelecer a linha de base, ficam imediatamente visíveis as oportunidades específicas para reduzir o retrabalho manual e acelerar a geração do arquivo de transferência bancária.

Não. O Process Mining lê os históricos de auditoria e registros já gerados pelo ADP Workforce Now. Você não precisa mudar a forma como a equipe de folha de pagamento trabalha para iniciar a análise, embora possa optar por atualizar as configurações depois, com base nos resultados.

Ao oferecer uma visão completa e transparente de cada ação realizada durante um ciclo da folha de pagamento, o Process Mining funciona como um histórico digital de auditoria. Ele ajuda a garantir que todas as exceções de auditoria sejam tratadas conforme o protocolo e fornece evidências de conformidade para declarações fiscais e verificações de descontos de benefícios.

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