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。
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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。
您的薪资洞察
通过深度洞察变革您的 UKG Pro 薪资处理
- 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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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