Melhore seu Processamento de Folha de Pagamento

Um guia de 6 passos para a otimização da folha de pagamento no Workday
Melhore seu Processamento de Folha de Pagamento

Otimize o processamento da folha no Workday Payroll para maior preciso

Nossa plataforma identifica gargalos ocultos que causam retrabalho manual e atrasos nos pagamentos. Ao analisar seus workflows, voc consegue ver onde os processos travam ou se desviam dos procedimentos padro. Essa visibilidade ajuda sua equipe a corrigir erros e melhorar a eficincia geral.

Baixe nosso modelo de dados pré-configurado e aborde desafios comuns para alcançar seus objetivos de eficiência. Siga nosso plano de melhoria de seis etapas e consulte o Guia do Modelo de Dados para transformar suas operações.

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A urgência de otimizar o Processamento da Folha de Pagamento

O processamento da folha de pagamento é o coração de qualquer organização, mas continua sendo uma das funções mais intensas em termos operacionais e repleta de riscos. No ambiente do Workday Payroll, a complexidade aumenta conforme você adiciona diferentes grupos de pagamento, diversas jurisdições fiscais e vários tipos de contratos. Operações ineficientes na folha não geram apenas carga administrativa; elas impactam diretamente a confiança dos colaboradores e a conformidade corporativa. Quando ocorrem erros, o custo de correção costuma ser muito maior do que o da transação original, devido à intervenção manual necessária para estornar e reemitir pagamentos. Otimizar esse processo significa sair de um estado reativo, corrigindo erros à medida que aparecem, para um estado proativo, onde o fluxo do sistema é projetado para garantir precisão e eficiência logo de primeira.

Como o Process Mining transforma a visibilidade da folha

O Process Mining funciona como uma camada de auditoria contínua sobre o seu ambiente Workday. Embora o Workday ofereça excelentes relatórios sobre o status atual da folha, o Process Mining permite enxergar a movimentação entre esses status. Você pode visualizar o caminho real que um registro de folha percorre, desde o momento em que a folha de ponto é enviada até a conclusão do último cálculo de impostos. Essa visibilidade revela os processos ocultos que os relatórios padrão costumam deixar passar, como o frequente "vai e vem" entre gestores e funcionários durante a aprovação de horas ou as correções manuais de dados feitas logo antes do cálculo final. Ao mapear essas pegadas digitais, você ganha uma visão objetiva de onde o processo se desvia do procedimento padrão e onde os gargalos estão atrasando o tempo de ciclo. Essa transparência é essencial para entender o custo real de cada ciclo de pagamento e identificar fraquezas sistêmicas.

Áreas-chave de melhoria no ciclo da folha de pagamento

Uma das principais áreas para otimização é a redução do tempo de ciclo na fase de pré-cálculo. Muitas organizações sofrem com envios atrasados de horas e cadeias de aprovação lentas que comprimem a janela real de processamento da folha para apenas alguns dias. O Process Mining identifica quais departamentos ou gestores estão causando esses gargalos de forma recorrente, permitindo treinamentos direcionados ou redesenho de processos. Outra área crítica é a gestão de exceções de auditoria. Se o seu sistema Workday sinaliza registros para revisão manual com frequência, o Process Mining ajuda a determinar se esses alertas ocorrem por problemas sistêmicos nos dados ou casos isolados. Reduzir esses pontos de contato onde a intervenção humana é necessária é a chave para escalar as operações de folha sem aumentar a equipe. Além disso, encontrar a causa raiz das frequentes importações ou ajustes de dados de incentivos pode evitar erros de cálculo antes que aconteçam, garantindo que o cálculo do bruto para o líquido esteja correto na primeira tentativa.

Resultados mensuráveis e ganhos de eficiência

Ao aplicar o Process Mining aos seus dados do Workday Payroll, os benefícios aparecem em frentes principais: velocidade, precisão e conformidade. Ao simplificar o caminho desde a coleta de dados até o desembolso, você pode reduzir significativamente o tempo de ciclo total, dando mais fôlego à sua equipe para revisões complexas de compliance e reduzindo o estresse de prazos apertados. A precisão melhora à medida que você elimina as causas raiz dos ajustes manuais, resultando em menos pagamentos fora de ciclo e taxas bancárias menores. Sob a ótica de conformidade, ter um mapa claro de cada ação tomada em um registro de folha fornece uma trilha de auditoria indiscutível. Isso garante que cada dedução, cálculo de imposto e pagamento siga os requisitos legais específicos das jurisdições onde você opera. No fim, essas melhorias elevam a satisfação dos colaboradores devido à consistência e confiabilidade de sua remuneração.

Como começar a otimização da sua folha

Melhorar o processo de folha de pagamento não é um projeto pontual, mas uma jornada de refinamento contínuo. Comece usando seus dados do Workday para visualizar o estado atual dos seus ciclos de folha em diferentes países ou grupos de pagamento. Compare os grupos de alta performance com aqueles que frequentemente sofrem atrasos ou altas taxas de erro. Ao focar primeiro nos gargalos mais significativos, você consegue demonstrar vitórias rápidas em eficiência que criam fôlego para melhorias de processo mais amplas. Seja para reduzir o trabalho manual ou apenas garantir que cada funcionário receba de forma correta e pontual, o Process Mining fornece o roteiro necessário para transformar suas operações de folha em um ativo estratégico. Seguindo o guia abaixo e usando os templates fornecidos, você pode começar a identificar oportunidades de otimização no seu fluxo de folha hoje mesmo.

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Problemas e Desafios Comuns

Identifique quais desafios estão te impactando

Quando os gestores perdem os prazos de aprovao das folhas de ponto, todo o ciclo da folha atrasa. Isso gera uma correria na fase de clculo, aumentando as chances de erros e forando especialistas a fazerem horas extras para cumprir prazos bancrios, o que compromete a qualidade dos dados.

O ProcessMind visualiza o fluxo de cada Registro de Folha para apontar quais departamentos ou gestores travam o processo. Identificando esses gargalos no Workday Payroll, voc pode implementar lembretes focados e agilizar a cadeia de aprovao para garantir pagamentos no prazo em toda a empresa.

Entrar na fase de visualização da folha apenas para encontrar erros exige intervenção manual imediata e recálculo. Essas correções frequentes consomem um tempo administrativo valioso e sugerem problemas subjacentes na integridade dos dados ou na precisão da entrada inicial que poderiam ser automatizados ou padronizados.

Usando o Process Mining, rastreamos cada instância da atividade 'Data Correction Performed' após os cálculos iniciais. Isso permite visualizar quais Grupos de Pagamento exigem mais trabalho manual no Workday Payroll, ajudando a corrigir a causa raiz das imprecisões na fonte, em vez de resolvê-las na correria final.

Executar a prvia do resultado da folha vrias vezes em um nico ciclo  um sinal de ineficincia. Cada iterao toma um tempo considervel de processamento e atrasa a finalizao do perodo de pagamento, geralmente por falta de confiana nos dados iniciais ou ajustes mnimos recorrentes.

O ProcessMind identifica a frequncia dos ciclos de prvia em diferentes Grupos de Pagamento. Ao descobrir por que certos registros exigem trs ou quatro prvias no Workday Payroll, voc pode padronizar as etapas de validao de dados e reduzir drasticamente o tempo gasto na fase de clculo, agilizando o ciclo completo.

Quando muitos registros so sinalizados com excees de auditoria, a equipe de folha fica sobrecarregada com revises manuais. Isso gera um acmulo que coloca em risco o prazo da transferncia bancria e eleva o custo operacional por execuo.

Nossa anlise mapeia o caminho de cada atividade de 'Exceo de Auditoria Sinalizada' no Workday Payroll. Voc v quais regras esto disparando mais alertas, permitindo refinar sua configurao e focar a auditoria em casos de alto risco, em vez de tarefas rotineiras que no afetam a preciso final.

Os tempos de processamento da folha de pagamento costumam variar significativamente entre diferentes jurisdies fiscais e pases. Essas inconsistncias dificultam a gesto de operaes globais e geram experincias desiguais para os funcionrios dependendo da localizao, com algumas equipes terminando dias antes de outras.

O ProcessMind compara o desempenho dos processos entre diferentes jurisdies fiscais e tipos de colaboradores. Ao identificar por que certas regies demoram consistentemente mais no Workday Payroll, voc pode harmonizar os workflows e aplicar as melhores prticas das suas unidades mais eficientes para melhorar o desempenho global.

Erros ou atrasos na aplicação de deduções de benefícios costumam resultar em salários líquidos incorretos e funcionários frustrados. Esses problemas frequentemente surgem de uma sincronização precária entre os dados de HCM e o módulo de folha, exigindo ajustes de última hora que interrompem o fluxo de todo o departamento pessoal.

Rastreamos a jornada dos Registros de Folha, desde a aplicação de benefícios até o cálculo final. O ProcessMind destaca onde essas etapas estão falhando no Workday Payroll, permitindo garantir que as deduções sejam aplicadas de forma precisa e automática todas as vezes, sem a necessidade de intervenções manuais.

A importação de dados de incentivos e bônus de sistemas externos costuma resultar em erros de formatação que bloqueiam a execução da folha. Os especialistas precisam, então, limpar os dados manualmente, o que é uma grande fonte de atrito e erro potencial que pode levar a pagamentos a maior ou a menor.

O ProcessMind captura cada instância de importação de dados de incentivo e as correções subsequentes. Ao analisar esses padrões no Workday Payroll, você identifica os sistemas ou formatos de dados específicos que mais geram problemas e automatiza a validação para garantir entradas de dados mais limpas.

Perder o prazo de processamento (SLA) para a geração do arquivo de transferência bancária pode resultar em pagamentos atrasados e possíveis multas. Isso geralmente acontece quando atrasos em etapas anteriores se acumulam, acabando com a margem de tempo para a execução final do envio dos fundos.

Ao monitorar todo o fluxo de ponta a ponta, o ProcessMind identifica os momentos exatos onde o cronograma começa a deslizar. Essa visibilidade no Workday Payroll permite intervir mais cedo no ciclo, garantindo que o arquivo final de pagamento seja sempre gerado e transmitido a tempo para cumprir as obrigações financeiras.

Variaes inesperadas durante a fase de clculo do bruto para o lquido costumam exigir investigaes profundas que travam todo o processo. Essa incerteza aumenta a carga administrativa e atrasa a publicao dos contracheques, gerando ansiedade tanto na equipe de folha quanto nos funcionrios.

Nossa plataforma analisa o tempo gasto entre o clculo do salrio bruto e a aplicao dos impostos. Ao identificar quais jurisdies ou grupos de pagamento causam mais atrasos no Workday Payroll, voc pode simplificar o motor de clculo e melhorar a agilidade das suas execues de folha.

O processo de folha no termina no pagamento, mas tarefas ps-pagamento, como declaraes fiscais, costumam se arrastar por dias. Esse fechamento tardio gera falta de visibilidade sobre o custo total da mo de obra e complica os relatrios financeiros, causando atritos com a contabilidade.

O ProcessMind rastreia as fases ps-pagamento do Registro de Folha, incluindo declaraes fiscais e conciliao. Ao identificar gargalos nessas etapas finais no Workday Payroll, voc garante um fechamento mais limpo e uma transio mais rpida para o prximo ciclo, com total conformidade.

Metas Típicas

Defina o que é sucesso

A aprovao rpida dos dados de horas  essencial para manter o cronograma da folha. Quando os gestores atrasam as aprovaes, a equipe de folha de pagamento  forada a trabalhar sob presso extrema, o que aumenta o risco de erros e atrasos nos pagamentos. Melhorar essa velocidade garante uma transio mais fluida do controle de ponto para o clculo.

O ProcessMind visualiza o caminho exato de cada folha de ponto no Workday Payroll, identificando departamentos ou gestores especficos que causam atrasos. Ao identificar esses pontos de atrito, voc pode implementar lembretes automticos ou fluxos de escalonamento para reduzir o atraso nas aprovaes em 30% ou mais.

Ajustes manuais após o início do ciclo da folha são caros e propensos a erros. Essas correções geralmente surgem de dados de baixa qualidade na fonte ou má interpretação de políticas locais. Eliminar esses toques manuais aumenta a confiabilidade de todo o processo de pagamento e reduz o desgaste da equipe.

Usar o Process Mining nos seus dados do Workday Payroll permite rastrear as causas raiz do retrabalho. Você pode ver onde e por que as correções de dados ocorrem, permitindo resolver os problemas de dados subjacentes e reduzir a intervenção manual em até 40%.

Executar prvias da folha repetidamente para encontrar erros consome muito tempo e recursos do sistema. Um alto nmero de iteraes sugere que os dados iniciais so frequentemente imprecisos. Reduzir esses ciclos permite que a equipe de folha foque em tarefas estratgicas em vez de reclculos constantes.

O ProcessMind rastreia o nmero de iteraes de prvia por grupo de pagamento. Ao analisar as variaes entre cada execuo, voc pode identificar categorias de dados especficas que disparam reclculos. Essa visibilidade ajuda a alcanar uma taxa de acerto na primeira tentativa de 95% ou mais.

Alertas de auditoria no final do ciclo da folha criam gargalos estressantes e atrasam a aprovação final. Minimizar essas exceções exige uma abordagem proativa de validação de dados durante todo o ciclo. Isso leva a uma maior conformidade e períodos de fechamento mais rápidos.

Nossa plataforma de análise detecta padrões em alertas de auditoria no Workday Payroll. Ao entender quais tipos de funcionários ou jurisdições geram mais exceções, você pode implementar controles preventivos para evitar esses alertas antes da fase de auditoria final, reduzindo drasticamente o tempo de conclusão.

As variaes na velocidade de processamento da folha entre pases costumam causar inconsistncias nos relatrios e atrasos em prazos globais. Padronizar esses cronogramas garante que todas as regies sigam os mesmos padres de alta eficincia, independente da complexidade local.

O ProcessMind oferece uma comparao lado a lado dos ciclos de folha em diferentes jurisdies no Workday Payroll. Voc pode identificar as regies com melhor desempenho e aplicar seus workflows eficientes nas reas com atrasos, harmonizando as operaes globais.

Atrasos na aplicação de deduções de benefícios podem levar a pagamentos líquidos imprecisos e problemas de conciliação. Garantir que essas deduções sejam processadas em sincronia com os cálculos de salário bruto é vital para a confiança do funcionário e para a precisão financeira da organização.

Ao mapear a relação entre as atualizações de HCM e as execuções da folha, o ProcessMind identifica onde os dados de benefícios estão atrasados. Esse insight permite alinhar os cronogramas de transferência de dados, garantindo que 100% dos ajustes de benefícios sejam capturados no período de pagamento correto.

Importações de dados de comissões e bônus são fontes frequentes de erros que exigem verificação manual. Automatizar a validação desses dados antes de entrarem no ciclo da folha evita correções posteriores e acelera o processo para grupos de pagamento complexos.

O Process Mining revela a frequência e o impacto de importações de incentivos com falha no Workday Payroll. Com esses dados, você pode projetar melhores regras de validação e automatizar o processo de limpeza, economizando potencialmente dezenas de horas de auditoria manual todos os meses.

Executar transferências bancárias no prazo é a medida definitiva de sucesso da folha de pagamento. Perder esses prazos gera insatisfação dos colaboradores e possíveis penalidades legais. Um processo confiável garante que o arquivo de pagamento seja gerado e transmitido sem falhas em todos os ciclos.

Nossa plataforma monitora o tempo de espera entre a aprovação da folha e a geração do arquivo. Ao destacar casos onde essa janela é muito curta, você pode ajustar seus prazos internos para garantir uma taxa de sucesso de 100% nas transmissões bancárias pontuais.

Os clculos de impostos so frequentemente a parte mais complexa do ciclo de folha, especialmente ao lidar com vrias jurisdies. Agilizar essas etapas reduz o risco de no conformidade e acelera o desembolso final para a fora de trabalho.

O ProcessMind identifica as etapas especficas no processo de clculo de impostos que demoram mais ou falham com frequncia. Ao descobrir esses gargalos no Workday Payroll, voc pode otimizar as configuraes e reduzir o tempo de processamento fiscal em 20%.

O processo de folha de pagamento no acaba no pagamento; o envio de obrigaes fiscais e relatrios deve ser feito com preciso e rapidez. Acelerar essas tarefas ps-ciclo garante que a empresa siga as normas governamentais e evite multas.

Ao analisar o tempo entre o pagamento e a concluso das declaraes, o ProcessMind ajuda a identificar atrasos desnecessrios. Isso permite uma transio mais gil para as atividades ps-folha, garantindo o cumprimento de todos os prazos regulatrios.

O custo administrativo de processar cada registro de folha pode ser alto quando h tarefas manuais e retrabalho. Reduzir esse custo impacta diretamente o resultado financeiro e permite que o RH opere com mais eficincia.

O ProcessMind calcula o esforo e o tempo gasto em cada registro rastreando atividades manuais. Ao focar a automao e o redesenho de processos nos registros que exigem mais interveno, voc pode baixar significativamente as despesas operacionais da sua folha no Workday.

Uma equipe de folha de pagamento produtiva consegue lidar com volumes maiores de dados sem aumentar o quadro de funcionários. Melhorar a produtividade envolve remover tarefas manuais repetitivas e oferecer melhor visibilidade sobre o status do ciclo da folha a qualquer momento.

Nossas ferramentas de análise identificam onde os especialistas gastam mais tempo em atividades que não agregam valor. Ao realocar recursos e simplificar o workflow do Workday Payroll, você pode aumentar o número de registros gerenciados por especialista, mantendo a alta precisão.

Roteiro de 6 passos para otimizar o processamento de folha de pagamento no Workday

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Baixar o Modelo

O que fazer

Baixe o template de Excel especializado para Workday Payroll para garantir que seu mapeamento de dados esteja alinhado com os requisitos padrão de Process Mining.

Por que é importante

Comear com um formato estruturado evita problemas de qualidade de dados e garante que todos os marcos crticos da folha sejam capturados para anlise.

Resultado esperado

Um template de dados pronto para uso, adaptado para os atributos do Workday Payroll.

SEUS INSIGHTS DE FOLHA DE PAGAMENTO

Desbloqueie transparncia total nos ciclos de folha do Workday

O ProcessMind oferece uma viso clara do seu fluxo real de folha de pagamento, destacando onde o trabalho manual e os atrasos atrapalham seu cronograma. Voc ver cada variao no seu ciclo de desembolso para garantir preciso total.
  • Visualize seu workflow de folha de ponta a ponta
  • Detecte correes manuais no Workday Payroll
  • Identifique com preciso os gargalos que causam atrasos nos pagamentos
  • Compare tempos de ciclo entre diferentes regiões
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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RESULTADOS COMPROVADOS

Transformando a eficincia da folha com inteligncia de processo

Ao analisar cada registro de folha de pagamento dentro do Workday Payroll, as organizações identificam gargalos ocultos e automatizam tarefas de conciliação manual para simplificar seus ciclos de pagamento. Esses resultados representam os benefícios tangíveis alcançados por meio da otimização baseada em dados e do monitoramento contínuo de processos.

0 %
Workflows de Aprovação mais Rápidos

Reduo no tempo de espera para aprovao

Automatizar o roteamento das folhas de ponto e identificar gargalos de aprovação acelera o início do ciclo de cálculo da folha.

0 %
Retrabalho Manual Reduzido

Redução nas correções de dados

Eliminar correções manuais de dados após os cálculos iniciais reduz o custo de mão de obra e o esforço necessário para cada execução de folha.

0 %
Redução de Exceções de Auditoria

Menos sinalizações de conformidade

Padronizar processos globais e automatizar a validao de incentivos minimiza a ocorrncia de alertas de auditoria e riscos regulatrios.

+ 0 %
Precisão de Primeira

Taxa de finalização sem erros

Aumentar a porcentagem de registros finalizados sem correções de dados ou re-execuções melhora a produtividade geral do departamento pessoal.

0 %
Conformidade de SLA de pagamento

Transferncias bancrias no prazo

Simplificar o caminho para a finalizao garante que os arquivos bancrios sejam transmitidos no prazo, mantendo a satisfao dos funcionrios elevada.

Os resultados individuais variam conforme a maturidade dos dados, a escala organizacional e a complexidade do processo. Estes números são ilustrativos das melhorias típicas de desempenho observadas em diversos ambientes de folha de pagamento.

Dados Recomendados

Comece pelas atividades e atributos mais críticos e adicione outros conforme necessário.
É novo em event logs? Saiba como criar um event log para Process Mining.

Atributos

Pontos de dados essenciais para capturar para análise

O identificador exclusivo do registro de folha, combinando funcionrio e perodo.

Por que é importante

É o CaseId obrigatório que vincula todos os eventos isolados em um rastro de processo coeso.

O nome da etapa do processo ou event realizado.

Por que é importante

Define a sequência de eventos e é obrigatório para reconstruir o mapa do processo.

A data e hora exatas em que a atividade ocorreu.

Por que é importante

É necessário para ordenar os eventos cronologicamente e calcular todos os KPIs baseados em tempo.

O usurio ou colaborador que realizou a atividade.

Por que é importante

Permite a análise da produtividade de especialistas e gargalos de recursos.

O departamento ou centro de custo associado ao registro da folha.

Por que é importante

Essencial para os dashboards de 'Desempenho de Aprovação de Folha de Ponto' e 'Exceções de Auditoria'.

O pas ou jurisdio fiscal do registro da folha.

Por que é importante

Suporta as anlises de 'Varincia do Tempo de Ciclo Regional' e padronizao global.

O intervalo de tempo especfico que o registro da folha abrange.

Por que é importante

Fundamental para o agrupamento de casos e análise temporal.

A categoria da execuo da folha (ex: Regular, Fora do ciclo, Bnus).

Por que é importante

Suporta a separao entre processos padro e excees.

Sinalização indicando se a atividade foi realizada pelo sistema.

Por que é importante

Crítico para análise de automação e estimativa de custos.

O cdigo de motivo selecionado ao realizar uma correo de dados.

Por que é importante

Chave para a Análise de Causa Raiz de retrabalho.

O agrupamento de funcionrios para o processamento da folha.

Por que é importante

Dimenso principal para segmentao operacional no Workday.

A durao da instncia de atividade especfica.

Por que é importante

Métrica granular para análise de desempenho ao nível de etapa.

Atividades

Etapas do processo para monitorar e otimizar

O envio inicial dos dados de ponto pelo funcionrio ou responsvel no mdulo de Controle de Ponto. Este evento marca a entrada das horas brutas no sistema antes da reviso do gestor.

Por que é importante

Atrasos no envio geram gargalos nas etapas seguintes da janela de cálculo da folha. Monitorar isso define a linha de base para a duração de todo o ciclo de pagamento.

A aprovao formal dos registros de ponto por um gestor ou RH. Essa mudana de status libera as horas para a interface da folha ou motor de clculo.

Por que é importante

Calcula o tempo de atraso na aprovação. Horas não aprovadas são a principal causa de ajustes retroativos e retrabalho em períodos subsequentes.

A inicializao do resultado da folha para um colaborador em um perodo. Geralmente ocorre quando o processo identifica o funcionrio como elegvel para a execuo.

Por que é importante

Marca o início oficial do processamento da folha especificamente no motor de cálculo. Útil para distinguir entre a preparação de dados de RH e o processamento real da folha.

A execuo do motor de clculo que gera ganhos brutos com base em horas, taxas e planos de remunerao. Pode se repetir se houver correo de dados.

Por que é importante

Altas contagens de iteração aqui indicam problemas de qualidade de dados. Esta é a etapa central de processamento que consome a maior parte dos recursos e tempo do sistema.

O sistema detecta um erro de validao ou alerta de auditoria inteligente no resultado. Isso muda o status para 'Erro' ou 'Requer Ao'.

Por que é importante

Crítico para medir conformidade e qualidade dos dados. Exceções frequentes aumentam o custo por contracheque e atrasam a finalização.

Uma intervenção manual onde um especialista em folha modifica dados de entrada ou sobrescreve valores calculados em um resultado de folha. Isso indica que o cálculo inicial estava incorreto.

Por que é importante

Mede diretamente o retrabalho. Reduzir esta atividade é um objetivo primordial para iniciativas de automação e qualidade de dados.

A finalizao do clculo de folha para um colaborador. Ocorre no processo 'Executar Finalizao de Pagamento', bloqueando o resultado para novas alteraes.

Por que é importante

O marco fundamental que indica o fim da fase de clculo e o incio da fase de liquidao. Essencial para medir o tempo de ciclo.

A criao do arquivo de transmisso bancria (ex: NACHA, SEPA) com instrues de pagamento lquido. Ocorre durante a 'Execuo de Liquidao'.

Por que é importante

Mede a conformidade do SLA para o envio de pagamentos. Atrasos aqui colocam em risco a data real de pagamento.

A confirmao de que os fundos foram liberados ou o cheque impresso. Esta  a concluso financeira final do registro da folha.

Por que é importante

O fim absoluto do processo para o funcionrio. Comparar isso com o horrio de gerao do arquivo de transferncia bancria revela latncias no processamento bancrio.

Perguntas Frequentes

Perguntas frequentes

O Process Mining analisa os logs de eventos no Workday Payroll para visualizar o fluxo real de cada registro de folha. Ele identifica gargalos ocultos nos ciclos de aprovao e aponta exatamente onde as correes manuais so mais frequentes, permitindo que as equipes foquem em ineficincias especficas.

Voc precisa exportar logs de transaes que incluam o ID do Registro de Folha, timestamps das atividades e as aes realizadas. Isso geralmente envolve conectar-se ao Workday RaaS (Report as a Service) ou usar uma API para extrair os dados do ciclo de vida de cada folha.

A privacidade dos dados é tratada por meio da anonimização ou pseudonimização de campos sensíveis, como nomes e números de identificação, antes do processamento. A análise foca nos timestamps e mudanças de status do registro da folha, em vez de detalhes de remuneração individual, garantindo a conformidade com as regulamentações de privacidade.

A maioria das organizações observa uma redução significativa no número de iterações de visualização da folha e workflows de aprovação de horas mais ágeis. Ao automatizar a validação de importações de dados de incentivo, as equipes garantem transferências bancárias no prazo e reduzem o custo administrativo por registro de folha.

Assim que a conexo inicial de dados com o Workday  estabelecida, os primeiros mapas de processo geralmente ficam disponveis em duas ou trs semanas. Esta fase inicial permite identificar imediatamente as ineficincias mais graves no clculo e na declarao de impostos, sem precisar esperar meses por uma implementao completa.

No, o Process Mining funciona com a sua estrutura atual do Workday, lendo os logs histricos que o sistema j gera. Voc no precisa modificar seus workflows ou adicionar novos campos de rastreamento para ter uma viso clara e precisa do desempenho atual do seu processo de folha de pagamento.

Sim, a ferramenta destaca exatamente onde os alertas de auditoria so disparados na fase de finalizao da folha. Ao analisar esses padres, voc pode criar verificaes proativas que resolvem falhas de conformidade antes da auditoria final, reduzindo o estresse da equipe.

O Process Mining permite filtrar e comparar os tempos de ciclo entre diferentes regies para identificar por que certas localidades sofrem atrasos. Essa visibilidade ajuda a padronizar as etapas de processamento, considerando as exigncias locais de impostos e dedues de benefcios de cada regio.

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