改进您的薪酬处理流程

通过我们的六步指南优化 UKG Pro
改进您的薪酬处理流程

在 UKG Pro 中优化薪资处理,实现全面合规

我们的平台可帮助您发现拖慢薪资周期并导致不必要人工返工的隐藏瓶颈。通过分析业务流,您可以精确锁定延迟发生的环节,并在合规风险影响员工之前将其解决。这种可见性确保了整个组织拥有更可靠、更高效的薪酬处理流程。

下载 我们的预配置数据模板,解决常见挑战,实现您的效率目标。遵循我们的六步改进计划并参考数据模板指南,优化您的运营。

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薪酬优化的战略意义

薪酬管理通常被视为一项只要正常运行即可的后台职能,但其效率直接影响到企业的利润底线和员工的信任。在像 UKG Pro 这样复杂的系统中,从多地税务管辖区到多样的发薪频率,巨大的 Data 量构成了层层复杂性,低效环节往往隐藏其中。在这种背景下,流程优化不仅仅是为了追求速度,更是为了建立一个富有韧性且零差错的环境,确保每一次计算都准确无误,每一个截止日期都能按时完成,而无需投入繁重的人工补救。优化薪酬处理后,您可以降低合规处罚风险,并减轻行政负担,让 HR 和财务团队能够专注于更具战略意义的举措。

利用 Process Mining 解构薪酬周期

Process Mining 弥合了原始 Data 与可操作洞察之间的鸿沟,它将 UKG Pro 中留下的数字化足迹转化为实际业务运营的清晰视觉地图。每当一张工时表获得批准或触发一次税务计算时,系统都会生成一条记录。通过追踪这些记录在系统中的流转,Process Mining 让您能够看到薪酬周期的真实情况,而非操作手册中理想化的版本。这种透明度对于理解延迟产生的原因及其发生方式至关重要。您可以精确地发现薪酬记录在哪里停滞不前,是在等待经理审批,还是卡在了劳动力管理与核心薪酬模块之间的 Data 同步队列中。

识别并消除隐形瓶颈

薪酬处理中最常见的问题之一就是“返工循环”。当导入 UKG Pro 的 Data 包含错误,且这些错误仅在最终预检或审计阶段才被发现时,就会发生这种情况。通过 Process Mining,您可以追溯这些错误的根源。例如,如果某个部门在计算总薪资后总是需要手动更正 Data,您可以调查该特定部门的初始 Data 输入或审批步骤。通过解决根本原因(如针对工时跟踪界面的培训不足或福利扣除配置错误),您可以消除最后一刻进行调整的需求。减少这些瓶颈能显著缩短整个周期时间,确保每个周期的银行转账文件都能在截止日期前顺利生成。

增强合规性与审计就绪性

合规是薪酬运营的基石。随着税务法规和劳动法的不断演变,维持合规的 UKG Pro 配置是一项艰巨的任务。Process Mining 为每个薪酬周期提供了持续的自动化审计追踪。您可以验证系统标记的每个审计异常是否都得到了妥善处理,以及每次手动更改是否都根据内部控制获得了授权。这种可见性在审计季极具价值,因为它能证明您的流程不仅高效,而且严格遵守组织和法律标准。您不再需要抽样检查少量记录,而是可以对 100% 薪酬 Data 的合规性充满信心。

通过加速处理实现价值

迈向更优化的薪酬流程意味着您的团队可以减少在紧急突发状况上的时间投入,将更多精力放在高价值的分析上。当您减少 UKG Pro Workflow 中的摩擦时,就能降低每张工资条的处理成本,并提高财务报告的可靠性。将 Process Mining 应用于薪酬管理的终极目标是实现“静默薪酬”——即流程在后台平稳运行,几乎不需要人工干预。这不仅能通过及时准确的补偿提高员工满意度,还能通过 Data 驱动的信心向领导层证明,公司最大的支出之一正在以极高的效率进行管理。开启这一旅程的第一步是审视当前 Data,识别与标准流程偏差最频繁的环节,然后系统地进行调整以符合组织目标。

薪资处理 劳动力管理 税务合规 薪资专员 薪酬管理 审计就绪性 工时追踪

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

当初始 Data 输入错误或遗漏时,往往会发生手动调整,从而给薪酬专员带来大量的返工。这些手动覆盖增加了税务计算错误的风险,且如果没有妥善记录,可能导致违反劳动法。这造成了沉重的行政负担,拖慢了整个周期。

ProcessMind 分析 UKG Pro 的 Event Log,以识别手动更正发生最频繁的环节。通过映射这些触点,组织可以查明 Data 不准确的根本原因,并实施自动化验证,确保薪酬记录从一开始就准确无误,从而显著减少对人工干预的需求。

员工工时表审批的延迟会产生连锁反应,使整个薪酬周期陷入停滞。当经理未能按计划批准工时 Data 时,薪酬团队必须仓促进行计算阶段,这往往导致错过截止日期、付款不准确,或为了确保员工准时拿到工资而支付昂贵的加急处理费。

通过对 UKG Pro 使用 Process Mining,ProcessMind 可视化了不同部门和团队之间从提交到批准所需的时间。这种透明度让领导者能够识别特定的瓶颈并追究经理的责任,确保工时 Data 顺利进入薪酬引擎,而不会引起下游延迟。

依靠周期外运行来修复漏发的款项或数据错误是一种高成本的做法,会耗尽薪资部门的资源。这些额外的周期会打乱标准工作流,增加管理开销,并使不同薪资组之间的税务申报对账变得复杂,最终推高每张工资单的成本。

ProcessMind 会追踪 UKG Pro 内周期外支付的频率和原因。通过揭示导致这些异常的模式,企业可以优化其主薪资周期,减少对昂贵紧急处理的依赖,从而实现更具预测性和成本效益的运营。

在薪酬预览阶段出现大量审计标记,表明 Data 完整性或系统配置存在系统性问题。花费过多时间手动解决这些异常会推迟最终支出,并增加关键薪酬窗口期间的工作负担,往往导致仓促决策从而损害准确性。

通过分析 UKG Pro 中的审计追踪,ProcessMind 能够识别哪些特定规则或薪酬组触发了最多的异常。这一洞察有助于团队修复潜在的配置问题或 Data 输入习惯,简化从计算到批准的路径,确保审计只是流程化操作而非瓶颈。

管理跨多个司法管辖区的税务合规非常复杂,税务 Data 定案的延迟可能导致申报逾期和罚款。处理速度的不一致往往导致在截止日期前的最后时刻匆忙行事,这增加了报告不准确的风险,并可能使组织面临法律风险。

ProcessMind 监控 UKG Pro 内部端到端的税务申报 Workflow,以检测延迟发生的位置。通过可视化从税务计算到最终申报所需的时间,组织可以确保在法律截止日期前顺利满足所有管辖区的要求,实现省心且全面的合规。

最终审批阶段的瓶颈往往会延迟银行转账文件的生成,从而使用户支付面临风险。一旦错过了向金融机构提交这些文件的时间窗口,组织可能会面临逾期费、银行罚款,并因补偿发放延迟而导致员工严重不满。

ProcessMind 突出了 UKG Pro 中薪酬批准与文件生成之间的滞后。这让管理者能够识别并消除最终签核过程中的特定障碍,确保无论薪酬周期多么复杂,支出文件都能准时递交给银行。

从外部系统导入激励和佣金 Data 经常会导致需要人工干预的错误。源系统与薪酬平台之间的这些不一致会导致计算失配,且必须在紧迫的截止日期前解决,这常常在计算总薪资时带来压力和错误。

ProcessMind 追踪 UKG Pro 内激励 Data 的生命周期,以识别导入过程中错误产生的位置。通过分析导入记录的流转,团队可以提高集成质量,减少运行薪酬前所需的手动清理量,确保绩效薪酬的准确性。

薪酬记录的分配往往在专员之间不均匀,导致部分人精疲力竭,而另一部分人则利用不足。这种不平衡会导致特定薪酬组进度滞后,使不同部门或业务单元的员工产生不一致的领薪体验。

ProcessMind 提供了每个专员在 UKG Pro 中处理的薪酬记录数量和复杂性的可见性。组织可以利用这些 Data 重新平衡工作负载,确保薪酬处理链中不存在单点故障,从而提高团队整体效率和士气。

从薪资总额到净额(Gross-to-net)计算的处理时间过长,会限制进行彻底审计和验证的时间。如果系统处理大型薪资组耗时过长,在付款日期前纠正错误的时间窗口就会急剧缩小,从而增加出现未经核实结果的可能性。

通过流程挖掘,ProcessMind 可以识别 UKG Pro 中计算时间最长的特定薪资组或周期。这使技术团队能够优化配置或资源分配,加快核心处理引擎的运行,从而为关键审计活动留出更多时间。

对福利扣除进行手动调整是薪酬漏损和员工不满的常见原因。当福利状态的变更未能及时反映在薪酬系统中时,会导致追溯性更正和复杂的追回流程,使员工感到困惑并增加税务报告的复杂性。

ProcessMind 分析了 UKG Pro 中福利扣除应用的及时性和准确性。通过识别福利变更与薪酬更新之间的差距,组织可以提高流程的自动化程度,并确保扣除额始终保持最新,从而减少追溯调整带来的行政开销。

如果没有对内部服务水平协议(SLA)的清晰追踪,薪资部门很难识别哪些环节未能达到绩效目标。这种透明度的缺失使得向行政领导层申请流程改进或增加人员变得困难,往往导致运营停滞不前、效率低下。

ProcessMind 将 UKG Pro 薪资周期的每个步骤都对照预定义的 SLA 进行基准测试。这种实时监控可在潜在违规发生前提醒管理层,从而允许积极干预,确保薪资流程按计划进行并处于可接受的绩效参数内。

跨多州发薪涉及独特的税务和法律要求,往往会拖慢整体周期。由于不同管辖区需要额外的验证,这些复杂性可能导致特定薪资组经常错过内部截止日期。

ProcessMind 在 UKG Pro 中按税务管辖区分割薪资绩效,以识别哪些地区造成的延迟最严重。这使企业能够将专业资源分配到最复杂的区域,从而确保无论地理位置多么复杂,都能保持标准化的处理速度。

典型目标

定义成功的标准

手动调整会产生返工,并增加员工付款错误的风险。通过减少这些干预,组织可以确保标准薪酬运行的可靠性,让员工获得准确的补偿,而无需在后续期间进行更正。这有助于提升员工对薪酬部门的信任,并降低行政管理开销。

ProcessMind 能够识别 UKG Pro Workflow 中调整发生最频繁的特定环节。通过分析这些偏差点,团队可以实施自动化检查或培训,确保 Data 在录入点即准确无误,从而有可能将调整量降低 30% 以上。这种主动预防的方法可确保错误在影响最终支出之前被及时发现。

及时审批是薪资流程顺畅运行的基石。审批滞后会迫使薪资专员仓促计算或延迟整个周期,这会直接影响员工士气和财务计划的准确性。更快的周期意味着有更多时间进行审计和验证。

我们提供薪资记录审批阶段的可见性,突出显示系统中经常错过截止日期的经理或部门。通过锁定这些瓶颈,领导层可以执行更严格的时间线,并将整体周期时间缩短数小时甚至数天,确保薪资引擎在每个周期都能按时启动。

在预览阶段发现的审计异常需要立即处理,这往往会导致薪酬团队加班加点。尽量减少这些异常可以确保预览阶段只是流于形式,而不是疯狂的排错过程,从而使结账流程更加可控且平稳。

ProcessMind 追踪 UKG Pro 中常见的异常模式,显示哪些类型的 Data 会持续触发标记。通过解决这些根本原因,组织可以达到 95% 以上的薪酬记录在没有关键错误的情况下通过预览阶段的状态,从而大大减轻合规团队的压力。

周期外运行(Off-cycle runs)不仅成本高昂,还会干扰标准的业务运营。减少此类运行的频率可以节省大量的管理成本,让薪资部门能够专注于战略性改进,而不是整天忙于应付突发状况。这也标志着更高水平的流程成熟度和数据准确性。

通过分析周期外申请背后的原因,我们的平台可以帮助识别常规薪资周期中的系统性故障。随后,团队可以从源头解决这些问题,从而大幅减少对紧急支出的需求,实现更精简的财务运营。

生成银行转账文件是员工领薪前的最后一关。此阶段的任何延迟都可能导致错过银行截止时间,从而造成付款延迟以及潜在的法律或合规影响。确保这一步骤尽可能快,可以提供必要的安全裕度。

ProcessMind 映射了从 UKG Pro 中的记录批准到文件生成的精确路径。这种透明度让管理者能够看到延迟是由技术问题还是人工交接引起的,从而大幅缩短支出流程的最后一步时间,并保证准时支付。

在多个司法管辖区持续按时完成税务申报,对于避免罚款和维护企业信誉至关重要。标准化可确保无论业务多么复杂,每次申报都能遵循可预测且合规的时间线,无论由哪位专员处理任务。

我们的分析工具能够清晰地展示税务申报与标准薪酬周期的同步进展情况。通过对比不同管辖区,您可以识别哪些领域容易发生延迟,并使 Workflow 标准化,从而确保 100% 的按时合规,实现零逾期申报处罚。

激励或奖金的不准确导入会在计算阶段导致大量返工。导入阶段的高 Data 完整性能减轻薪酬专员的负担,并确保浮动薪酬在第一次发放时就准确无误,从而避免员工产生挫败感。

ProcessMind 帮助您可视化外部 Data 源与 UKG Pro 之间的交接。通过识别 Data 损坏或错误通常发生的位置,您可以优化导入协议,显著减少在手动 Data 更正上花费的时间,确保每次薪酬运行都有一个准确的开始。

工作量不均会导致优秀员工倦怠,并使特定的薪资组出现瓶颈。均衡分配薪资记录可确保没有专员会超负荷工作,从而在整个组织内实现更高质量的工作和更快的整体处理速度。

通过监控不同薪资专员和团队的吞吐量,我们可以识别谁在处理最复杂的个案或最高的工作量。这些数据可以实现更智能的资源分配,并在处理高峰期实现更平稳的整体运营,防止出现单点故障。

从初始数据录入到最终“总额到净额”计算所需的时间,决定了薪资部门的效率。缩短这段时间可以为彻底的审计和后期纠错留出更多空间,而不会面临错过最终支付期限的风险。

ProcessMind 揭示了计算引擎中隐藏的等待时间和处理滞后。通过识别哪些薪资组或员工类型的处理时间最长,您可以优化配置,将计算速度提高 20% 或更多,从而构建一个更精简、响应更迅速的薪资周期。

确保福利扣除与薪酬周期同步更新,对于财务准确性和员工满意度至关重要。低效的更新往往导致欠款或超额支付,在后期解决这些问题既困难又耗时。

我们的 Process Mining 解决方案监控福利模块与薪酬记录之间的同步流。我们帮助您识别更新停滞的环节,使您能够自动化这些流程,确保每位员工的扣除额始终保持最新且准确。

服务水平协议(SLA)是衡量薪资绩效的基准,对于大型或去中心化组织尤为重要。持续在截止日期前完成任务可以建立利益相关者的信任,并避免处理延迟对更广泛业务产生的负面影响。

我们针对您在 UKG Pro 中特定的处理截止日期提供实时追踪。通过提醒您哪些记录存在违反 SLA 的风险,ProcessMind 让您的团队能在错过截止日期前介入,确保每一个薪资周期都完全合规。

在多个州处理薪资会增加复杂性,极易导致瓶颈。优化这些流程可确保满足各州特定的税务要求,且不会拖慢全国主薪资运行,也不会让专员感到困惑。

ProcessMind 按税务管辖区细分薪资周期,突出显示哪些州的税务要求最复杂或处理最慢。这让您可以针对这些特定地区量身定制工作流,降低多州业务的整体复杂度并提升处理速度。

薪酬处理改进的 6 个步骤

1

下载模板

操作指南

访问 UKG Pro 薪酬 Data 模板,使您的薪酬记录历史符合所需的 Process Mining 结构。

为何重要

使用标准化的格式可确保员工薪资组、税务管辖区和工时追踪数据从一开始就得到正确映射。

预期成果

一个开箱即用的薪酬 Data Excel 框架。

您的薪资洞察

通过深度洞察变革您的 UKG Pro 薪资处理

ProcessMind 通过映射您的 UKG Pro 工作流,精确指出人工调整和税务申报延迟发生的环节。您将获得实际薪资周期的清晰视图,以确保合规与高效。
  • 映射 UKG Pro 中的实际薪酬流
  • 发现审批瓶颈和人工延迟
  • 对比不同地区的周期时间
  • 监控税务合规性和申报准确性
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
Design your optimized process

经验证的成果

利用 UKG Pro 优化薪资效率

通过分析 UKG Pro 中每条薪酬记录的生命周期,组织可以识别隐藏的瓶颈并简化手动验证步骤。这些成果证明了将 Process Mining 应用于核心薪酬运营所实现的效率提升。

0 %
更快的审批周期

减少审批延迟

简化工时表工作流可以缩短从提交到经理批准之间的时间,确保薪资运行拥有及时的数据。

+ 0 %
提升首次通过准确率

一次性准头发薪率提升

通过提高 Data 导入准确性来最大限度地减少手动调整,可以显著增加零差错薪酬记录的数量。

0 %
减少审计异常

合规标记减少

通过在多州流程中标准化税务和扣款处理,企业需要人工干预的记录数量显著下降。

0 %
降低非周期性业务量

减少紧急运行次数

解决主运行错误的根本原因,可以减少对标准计划之外昂贵的手动非周期付款处理的需求。

0 % SLA
更高的SLA遵守率

付款时效的一致性

通过更清晰地了解处理截止日期,专员能够有效平衡工作负载,确保几乎完美的员工发薪日期记录。

个体结果因流程复杂度和底层 Data 质量而异。这些数字代表了在不同实施环境中观察到的典型改进情况。

推荐数据

从这些核心活动和属性开始分析,打下坚实基础。
不熟悉事件日志?了解 如何创建流程挖掘事件日志.

属性

分析所需关键数据点

代表特定薪资期内特定员工的唯一标识符。

为何重要

这是必填的“个案 ID”(Case ID),用于将所有薪资活动分组以形成流程实例。

薪资流程中执行的特定事件或步骤。

为何重要

这是必填的“活动”(Activity)属性,用于定义流程图中的节点。

活动发生的日期和时间。

为何重要

这是必填的“开始时间”(StartTime)属性,用于对事件进行排序。

数据记录系统。

为何重要

Data 血缘和多系统分析的强制性属性。

数据行最近一次修改的时间戳。

为何重要

增量 Data 刷新的强制性属性。

处理该记录的人员的用户 ID 或姓名。

为何重要

实现资源分析和工作负载平衡洞察。

与员工关联的部门代码。

为何重要

对于组织细分和根本原因分析至关重要。

用于财务分配的成本中心代码。

为何重要

支持财务分析并按预算单位识别瓶颈。

薪资处理中员工的逻辑分组。

为何重要

用于薪资绩效分组和对比的主要维度。

扣除税费前的计算总工资。

为何重要

支持价值流分析和异常值检测。

税务申报的主要州或地区。

为何重要

对于合规监控和地理分布分析至关重要。

支付执行完成的目标日期/时间。

为何重要

计算 SLA 达成率的参考点。

指示薪酬运行是否超出标准计划的标志。

为何重要

分析流程偏差和返工的关键过滤器。

指示是否触发了审计异常的标志。

为何重要

识别需要人工干预的 Case。

正在处理的薪资期的最后一天。

为何重要

薪资周期的时间锚点。

指示付款是否在截止日期后执行的标志。

为何重要

合规监控的 KPI 驱动因素。

从初始化到支付执行的总持续时间。

为何重要

流程效率的核心指标。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

在新的薪资组实例中为员工创建特定的发薪行项目。这标志着员工处于活跃状态并已关联到当前的处理周期。

为何重要

标记核心系统内薪酬处理阶段的正式开始。对于区分工时采集时长与实际薪酬处理时长至关重要。

对个人记录或整个薪资组的最终签核。此操作将锁定记录以防进一步更改,并将其排队等待支付生成。

为何重要

区分工作阶段与最终完成阶段的关键里程碑。用于计算“银行转账文件提前期”。

生效日期或实际向员工转账的日期。这标志着薪酬义务的履行。

为何重要

用于验证“SLA 合规性”,确保员工在承诺日期拿到工资。

成功将税务数据提交给相关的管辖区(联邦、州、地方)。这通常发生在支付之后。

为何重要

对于“多州税务申报时间线”仪表板至关重要,旨在确保符合监管要求并避免罚款。

常见问题

常见问题

流程挖掘(Process Mining)通过分析 UKG Pro 环境中的事件日志,将薪资周期从开始到结束的每个步骤可视化。这种可见性可帮助您精确发现人工调整或审批延迟发生的环节,从而标准化工作流并减少重复性错误。

分析需要三个主要数据点:薪资记录标识符、每项活动的时间戳以及特定的动作名称。这些字段通常从系统审计日志以及与工时表、税务申报和银行转账相关的交易表中提取。

是的,通过映射工时表提交延迟和激励数据错误的根本原因,您可以实施预防性措施。减少这些上游问题可以直接最大限度地减少周期后期对昂贵且耗时的“周期外更正”的需求。

一旦建立了从 UKG Pro 提取 Data 的流程,大多数组织在两到四周内即可看到初步的流程图。该时间框架包括 Data 清洗、活动映射以及生成当前薪酬瓶颈的首个可视化视图。

不需要。Process Mining 是一种非侵入式技术,它通过读取现有的日志 Data 而非更改您的配置来运行。您可以照常进行薪酬运营,同时软件会分析历史和实时 Data 流以发现改进空间。

该分析可以按州或地区细分流程流,以识别本地化的合规瓶颈或特定的税务申报延迟。这使得薪资经理能够在不干扰整个全国薪资周期的前提下,针对特定管辖区进行优化。

流程挖掘通过追踪各项活动之间所需的时间,帮助识别专员之间工作量分配不均的问题。利用这些数据,管理层可以重新分配任务,或者针对那些处理速度持续低于部门平均水平的特定环节提供专项培训。

在 Data 进入挖掘平台之前,通过对敏感员工字段进行伪匿名化处理来维护 Data 隐私。您可以控制包含哪些属性,确保仅处理分析所需的、与流程相关的元 Data。

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