优化 Ceridian Dayforce 系统中的薪资处理
我们的平台可帮助您精准定位导致运营变慢的瓶颈和不必要的人工步骤。通过分析 workflow,我们能揭示延迟的具体发生地,并指导您如何简化活动以获得更好的结果。这种透明度让您的团队能够专注于高价值任务,而不是疲于排查错误。
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为什么要优化薪资处理 (Payroll Processing)
薪资发放通常是企业最大的开支,同时也是管理上最复杂的职能之一。在 Ceridian Dayforce 的体系中,系统设计支持“持续计算”,这意味着薪资计算在技术上是始终运行的。然而,这套引擎的效率完全取决于输入数据的质量和人工干预的速度。当工时审批停滞或手动修正成为常态而非例外时,每张支票的处理成本都会显著增加。优化不仅仅是为了降低成本,更是为了确保每位员工都能准时、准确地领到薪资,并严格遵守各地的税务法律和劳动法规。该流程中的低效不仅会耗费资源,还会带来合规风险,导致巨额罚款并损害企业声誉。
通过 Process Mining 实现透明度转型
Process Mining 弥合了理论薪资周期与 Ceridian Dayforce 内部实际工作方式之间的差距。通过提取系统审计日志中的数据,Process Mining 让您能够洞察每一条薪资记录的真实路径。您可以超越简单的报告,将从工时表提交到最终工资条发布的整个事件序列可视化。这种透明度至关重要,因为它能揭示标准仪表板往往忽略的摩擦点。例如,您可能会发现某些薪资组总是需要手动调整税额,或者来自第三方系统的激励数据导入经常因外部部门的依赖关系而延误。通过揭示这些隐藏模式,您可以基于数据做出决策,而不是依靠专员的口头经验。这将把沟通方式从“猜测延迟在哪”转变为“确切知道哪些活动导致了最严重的瓶颈”。
识别高影响力的改进领域
分析 Ceridian Dayforce 环境的真正威力在于能够精准定位需要结构性改进的特定领域。一个常见的焦点是减少人工干预和数据修正。在一个完美优化的系统中,薪资记录应顺畅通过计算引擎,而不会触发审计异常。Process Mining 帮助您识别哪些特定员工类型、部门或成本中心最容易出错,从而让您能针对源头系统或培训流程解决根源问题。另一个关键领域是简化审批链。许多企业发现,层层叠叠且未必增值的审批流程拉长了薪资处理周期。通过分析“工时表提交”与“工时表审批”等活动之间的时长,您可以找出瓶颈所在,并对某些低风险审批实施自动化,从而加速整体周期。这种深度的分析确保了您的薪资团队能减少行政救火工作,将更多精力投入到战略合规和报告中。
实现可衡量的业务成果
将 Process Mining 应用于薪资运营后,其收益将体现在多个关键绩效指标上。首先,总周期时间将显著缩短。通过消除不必要的步骤并减少修正时间,薪资团队能更快地完成计算和审计阶段。这为应对突发问题提供了缓冲,减轻了因支付期限紧迫带来的压力。其次,合规性成为了流程的自然产物,而非月底的仓促应对。由于 Process Mining 监控每一笔交易,您将获得完整的审计追踪,确保每项扣除、税额计算和支付都符合公司政策和法律要求。最后,流程的优化直接提升了员工满意度。准确及时的报酬是员工体验的基石,减少税前到税后计算的错误,能在团队中培养信任感和可靠性。
开启薪资优化之旅
开启更高效的薪资处理之旅并不需要彻底推翻现有的基础设施。相反,它始于对 Ceridian Dayforce 内部当前运营的客观审视。通过利用专注于薪资周期特定活动和属性的模板,您可以迅速获得现状洞察。目标是将薪资管理从不断修补错误的被动状态转变为持续完善系统的办公主动状态。随着您发现瓶颈并解决延迟的根本原因,薪资部门将从后勤支持职能转变为能为整个组织持续创造价值的战略资产。我们诚邀您今天就深入探索薪资记录流,挖掘那些隐藏的增长与效率机会。
您的薪资洞察
全面掌控您的 Dayforce 工作流
- 可视化实际薪资步骤序列
- 精准定位人工调整瓶颈
- 比较各部门间的周期时间
- 追踪合规与准确性指标
典型成果
优化 Ceridian Dayforce 的薪资周期
通过将薪资记录的每一次流转可视化,企业可以识别导致处理延误的返工循环和人工干预。这些成果标志着从“被动排错”到“利用数据洞察进行主动流程管理”的战略转型。
减少工时表延迟
流程挖掘能识别部门瓶颈,协助团队简化审批流并尽早启动计算。
无错误记录数量增加
通过消除手动数据修正和审计异常,企业可以显著提升一次性支付准确率。
减少预览循环次数
识别薪资预览期间返工的根源,有助于消除重复的税前薪资重算和手动调整。
SLA 达成率提升
加强对银行转账文件生成的监控,确保员工能按承诺准时领薪,从而增强员工对企业的信任。
单条薪资记录节省的成本
自动化手动支付执行并减少对非周期支票的需求,能直接降低每个发薪周期的行政管理开销。
个人成果因流程复杂度和数据质量而异。这些数字代表了在各种 Ceridian Dayforce 实施案例中观察到的典型改进。
常见问题
常见问题
通过重构每条薪资记录的路径,流程挖掘为您的整个发薪周期提供透明的、数据驱动的视角。它能帮您精准定位瓶颈所在,例如工时表审批延迟或预览阶段的返工循环,这些问题在标准报告中往往难以察觉。
您可以通过连接 Ceridian Dayforce API 或利用平台的数据导出功能来提取事件日志,以捕获状态变更和 timestamp。重点在于收集历史表,记录薪资记录从创建到最终支付执行所经历的每一次状态变更。
要构建流程模型,您需要一个 Case ID(通常是薪资记录)、活动名称以及每个步骤的 timestamp。部门、地点或支付类型等额外属性对于过滤和对比不同业务部门的处理绩效也大有帮助。
通过映射初始录入后记录被修改的每一个实例,Process Mining 能够识别返工的根源。这让您能看清修正是源于特定部门还是某类奖金数据导入,从而开展针对性培训或实施自动化。
是的,流程挖掘允许您设置合规性检查和性能监控,以便根据关键截止日期追踪周期时长。通过识别哪些步骤经常导致延迟,您可以优化这些特定的交接环节,确保始终符合外部财务合规要求。
从初始数据提取到获得第一批可执行的洞察,标准实施通常需要四到八周。这段时间包括数据清洗、模型验证,以及根据您特定薪资 KPI 定制仪表板。
流程挖掘擅长将工时表提交与最终审批之间的时间差可视化。您可以轻松发现审批经常停滞的具体经理或部门,从而简化工作流,并在最终处理窗口期减轻薪资团队的压力。
数据隐私通过在数据分析前应用匿名化和伪匿名化技术进行管理。个人标识符被替换为唯一密钥,确保分析重点在于流程流和效率,而非单个员工的行为。
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