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Die Transformation von Payroll 

Payroll und die damit verbundene Technologie verändern sich massiv. Unternehmen müssen ihre Payroll-Systeme modernisieren, um der zunehmenden Nachfrage nach „Gig Work”, den Erwartungen der Mitarbeiter an flexible Zahlungsoptionen sowie der Entwicklung von KI und maschinellem Lernen gerecht zu werden. Wilson Silva, Payroll-Experte und SVP of Outsourcing bei Alight, führte kürzlich mit Workday ein Gespräch darüber, wie sich diese Transformation auf die heutigen und künftigen Methoden der Payroll von Unternehmen auswirken wird. 

Weitere Informationen über die Transformation von Payroll-Systemen finden Sie in unserem Video mit dem vollständigen Gespräch von Wilson mit Workday:

Wettbewerb um Spitzenkräfte  

Spitzenkräfte haben hohe Ansprüche an das Unternehmen, für das sie ihre Fähigkeiten einsetzen möchten. Arbeitgeber, die sich um diese Spitzenkräfte bemühen, müssen sich differenzieren. Da reicht es nicht aus, ein attraktives Gehalts- und Leistungspaket zu schnüren. Hinzu kommt: Die Zahl der Babyboomer, die in den nächsten 19 Jahren in den Ruhestand gehen wird, liegt bei 10.000 pro Tag. Selbst Unternehmen, die Spitzenkräfte anziehen können, müssen Mittel und Wege finden, um diese zu halten. Problematisch ist dabei, dass Spitzenkräfte aus der Altersgruppe von 25-34 Jahren nur eine durchschnittliche Verweildauer von 2,8 Jahren an ihrem Arbeitsplatz haben (U.S. Bureau of Labor Statstics, 2018). Arbeitgeber sehen sich einem härteren Wettbewerb um Talente ausgesetzt. Sie müssen gewährleisten, dass sie Spitzenkräfte für ihr Unternehmen gewinnen und halten können, und zwar nicht nur durch gute Vergütungen und Zusatzleistungen, sondern auch durch flexible Arbeitszeiten und -orte. Voraussetzung für den Erfolg dieser Anpassungen ist ein Payroll-System, das flexible Lohn- und Gehaltsabrechnungen abwickeln kann.  

KI und Automatisierung in der Lohn- und Gehaltsabrechnung 

Maschinelles Lernen ermöglicht es uns in Zukunft, jedes Einkommen und jeden Steuerabzug eines Mitarbeiters in einer Lohn- und Gehaltsabrechnung zu analysieren und anhand seiner bisherigen Bezüge Anomalien zu erkennen. Die Interaktionen der Menschen mit einem Payroll-Zyklus werden sich dadurch verändern: Payroll-Analysts müssen weniger Transaktionen bearbeiten und können sich stärker auf das Verständnis des gesamten Payroll-Prozesses konzentrieren, um die durch maschinelles Lernen aufgedeckten Probleme zu lösen. Dieser Wechsel von einem partitionierten System zur Ausführung eines Payroll-Zyklus ermöglicht es der Lohnbuchhaltung, ihr Wissen über den gesamten Payroll-Zyklus an die Unternehmensführung zu kommunizieren. So wird sie zu einem strategischen Partner für das Unternehmen.   

Künstliche Intelligenz kann Rückschlüsse aus historischen Abrechnungsdaten ziehen. Dies ermöglicht eine bessere Unterstützung wichtiger Maßnahmen zur Mitarbeitervergütung, wie die Wahl von Zusatzleistungen. Die analytischen Fähigkeiten der KI ermöglichen es auch, die während einer Lohn- und Gehaltsabrechnung durchgeführten Qualitätsprüfungen im Vorfeld durchzuführen. So kann die KI Fehler bei der Zeiterfassung anhand historischer Mitarbeiterdaten erkennen und den Mitarbeiter auf den Fehler aufmerksam machen. Dieser kann den Fehler in Echtzeit beheben, bevor die fehlerhaften Daten in den Payroll-Zyklus übernommen werden. 

Die Zukunft des Payroll-Analysten  

Unternehmen, die eine Transformation Ihres Payroll-Systems realisieren, eröffnen Ihren Payroll-Analysten eine Vielzahl von Problemlösungsmöglichkeiten. Die Unternehmensführung freut sich immer darauf, von ihren Analysten Erkenntnisse über Payroll-Daten zu erhalten. Durch die Verlagerung der Aufgaben der Lohnbuchhaltung von geschäftlichen zu mehr analytischen Funktionen können sich die Mitarbeiter stärker auf Prozessverbesserungen und Einblicke konzentrieren. Diese Mitarbeiter aus der Lohnbuchhaltung fungieren auch als Experten für KI und Automatisierung in der Lohnbuchhaltung. Dies ist wichtig, denn die Machine-Learning-Programme, welche die Transaktionsprozesse der Lohnbuchhaltung ausführen, sind nur so gut sind wie die Menschen, die deren Lernfähigkeit und Integrität aufrechterhalten.   

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