Comment transformer la paie en une ressource stratégique avec le potentiel de l’IA et de l’automatisation
Le paie Il ne se limite plus au traitement des paiements: aujourd’hui, il représente une vaste source de données qui permet aux ressources humaines, aux finances et aux opérations de prendre des décisions éclairées. Les données sur la paie peuvent faire ressortir les disparités de rémunération, aidant les ressources humaines à créer des structures plus justes et transparentes. De plus, ils peuvent retracer les tendances de la main-d’œuvre, améliorer l’allocation des ressources et augmenter la conformité. S’il est soutenu par l’intelligence artificielle et l’automatisation, la paie peut offrir des informations transversales, se transformant de la fonction traditionnelle de back-office en un facteur clé pour l’entreprise.
Cependant, le rapport édité par la rue (société autorisée par Technology et Fed par des personnes, engagée à fournir aux entreprises du monde entier, à couper les solutions de remise pour la gestion des salaires, des capitaux humains et financiers), Combler l’écart: maximise le potentiel de paiemontre que seulement 50% des entreprises ont pleinement mis en œuvre ces outils, mettant en évidence un écart important entre l’ambition et l’action.
Comment les entreprises peuvent donc tirer le meilleur parti des avantages de la paie et quel rôle les gens jouent-ils dans cette transformation?
Comment débloquer le potentiel de paie
Malgré la montée de l’intelligence artificielle et de l’automatisation, Les gens restent la clé d’une gestion efficace de la paie. Si, d’une part, l’IA peut mettre en évidence les écarts, ce sont les professionnels qualifiés pour décider comment les résoudre. De même, l’automatisation peut simplifier la compilation de la déclaration de revenus, mais les gens s’assurent que les modifications réglementaires sont incluses et mises en œuvre correctement.
Il est essentiel de former les équipes de paie à intégrer l’IA dans les processus de prise de décision: c’est la combinaison de personnel qualifié et de technologie de pointe qui débloque le réel potentiel de la paie.
L’utilisation croissante de l’intelligence artificielle
L’IA dans la zone de paie va bien au-delà de l’automatisation simple. Lorsqu’il existe une forte intégration entre les systèmes, il est en mesure de fournir des informations pour soutenir les ressources humaines dans les décisions commerciales.
Analyse des tendances basées sur les données, L’intelligence artificielle soutient les équipes qui traitent de la paie pour identifier les erreurs, pour estimer les coûts et diriger les ressources humaines et la finance dans le processus de prise, de définition du budget et de la planification de la main-d’œuvre. Par exemple, en reliant les données relatives à l’implication, aux performances et à l’absentéisme, des rôles à risque élevé peuvent être identifiés, permettant aux entreprises de conserver des talents clés et de réduire les coûts d’embauche.
La gestion du modèle des salaires dirigée par l’IA soutient également les capitaux propres de rémunération, en comparant les salaires avec les normes de marché et en mettant en évidence les lacunes salariales. Il peut également combiner des données de rémunération avec des informations sur les avantages sociaux pour recommander des forfaits personnalisés qui augmentent la satisfaction des employés, améliorent la planification financière et orientation des dépenses en faveur du puits.
En outre, L’intelligence artificielle renforce la conformité En franchissant les données sur les salaires avec des mises à jour réglementaires, en réduisant le risque de sanctions et de l’entretien des entreprises en étape avec l’évolution des exigences.
Augmenter l’efficacité et minimiser les erreurs avec l’automatisation
Bien que l’intelligence artificielle donne un aperçu, l’automatisation vous permet de faire fonctionner efficacement la paie. L’automatisation d’activités importantes telles que le calcul des taxes, le rapport réglementaire et l’insertion des données réduisent l’erreur humaine et le temps passé pour les corrections manuelles.
Le Rapport de complexité de la paie de l’entreprise de 2024 construit par la route a révélé que Près de la moitié (47%) des processus de rémunération sont toujours gérés manuellement, avec des erreurs conséquentes et des paiements coûteux du cycle. En automatisant ces activités, les entreprises peuvent gagner du temps, réduire les coûts et améliorer la conformité. Un autre grand avantage est l’évolutivité: en fait, avec l’expansion des entreprises sur les nouveaux marchés, la complexité de la paie augmente. Les systèmes automatisés sont en mesure d’offrir un support énorme, gérant de grands volumes de données, s’adaptant aux nouvelles réglementations et gestion de la paie au niveau mondial sans sacrifier la précision.
Intégration: l’anneau manquant
Malgré les avantages de l’intelligence artificielle et de l’automatisation, selon l’ascension stratégique du rapport mondial sur la paie (SAGP) Jour de travailseulement la moitié des entreprises ont terminé la mise en œuvre.
Un obstacle important? Le manque d’intégration.
Sans cela, les équipes qui traitent de la paie ont du mal à identifier des informations précieuses. Efficacement, 52% des personnes interrogées du SAGP doutent la fiabilité de leurs données et 11% des professionnels de la paie qui ont participé au CPCR ont déclaré que l’incohérence qualitative des données est un point douloureux.
L’intégration de la masse salariale avec d’autres fonctions essentielles telles que les ressources humaines et la finance offre une vision plus claire du chiffre d’affaires des employés, des tendances de la rémunération et des coûts de la main-d’œuvre, fournissant des informations fondamentales pour prendre de meilleures décisions.
Maximiser le potentiel de paie
Bien que de nombreuses entreprises aient la technologie nécessaire, Actuellement, seulement 50% utilisent des mesures pour mesurer les performances de la paie et 36% ne les mesurent pas du tout, Ainsi risquant de perdre des informations fondamentales et des opportunités d’amélioration. Voici quatre étapes pour mieux les gérer:
- Évaluation et développement des compétences
Évaluez les compétences de l’équipe de paie par rapport aux caractéristiques de l’IA et de l’automatisation et fournissez une formation si nécessaire, par exemple dans l’interprétation des données et dans la gestion des flux de travail automatisés. Un plan ciblé vous permet de travailler avec la sécurité et l’efficacité avec la technologie.
- Optimisation de l’IA et des modèles
Pour s’assurer que l’intelligence artificielle et l’automatisation sont en mesure d’offrir des résultats d’un grand impact, il est nécessaire de perfectionner régulièrement les modèles et les processus. L’adaptation des modèles d’analyse prédictive et de rémunération aux nouvelles tendances de la main-d’œuvre, des priorités de l’entreprise et des facteurs externes, garantit le soutien aux objectifs de l’entreprise en évolution constante.
- Contrôles sur la qualité du système et des données
Surveillez constamment la qualité des données et l’intégration des systèmes pour vous assurer que les informations sont exactes et utilisables. Les chèques réguliers garantissent la fiabilité des données et augmentent la confiance des utilisateurs et de l’entreprise.
- Établir des mesures et des responsabilités précises
Sans mesures de performance, les entreprises se déplacent dans l’incertitude. Il est nécessaire d’établir des KPI mesurables qui tiennent compte de l’efficacité, de la précision et de la conformité de la paie. Les mesures et les responsabilités claires aident les équipes et les entreprises à identifier les points faibles pour une amélioration continue.
Comment créer une masse salariale efficace grâce à l’Union de la technologie et des compétences
Pour exploiter pleinement le potentiel de la masse salariale et surmonter les défis actuels, les entreprises doivent intégrer stratégiquement les technologies avancées, telles que l’intelligence artificielle et l’automatisation, avec des compétences humaines spécialisées. La formation continue des équipes, l’optimisation des modèles d’IA, la surveillance de la qualité des données et l’adoption de mesures claires sont des étapes fondamentales pour garantir des opérations efficaces et alignées pour les besoins commerciaux.
Ce n’est qu’à travers une combinaison synergique entre les personnes et la technologie qu’il sera possible d’obtenir une paie non seulement efficace, mais également transparente, équitable et capable de soutenir les décisions commerciales stratégiques.
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