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Transformation de la paie
Nous assistons à un changement radical de la paie et de la technologie associée. Des facteurs environnementaux tels que la montée de la gig economy, le désir du personnel de disposer d'options flexibles pour le versement de leur rémunération ou encore le développement de l'IA et du machine learning ont poussé les entreprises à moderniser leurs systèmes de paie en conséquence. Notre Vice-président directeur Wilson Silva, spécialisé dans ce domaine, a récemment rencontré Workday pour parler de la transformation de la paie et de la manière dont elle affecte l'approche des transactions de paie, aujourd'hui et dans le futur.
À la recherche des meilleurs talents
Pour recruter des collaborateurs de haut niveau, les entreprises doivent placer la barre haut. Elles doivent se montrer créatives et ne pas se contenter d'offrir un salaire et des avantages intéressants. Il faut aussi noter que, pour les 19 ans à venir, il y aura chaque jour 10 000 baby-boomers pouvant faire valoir leurs droits à la retraite. Même les entreprises capables d'attirer les meilleurs doivent trouver comment les retenir, car dans la tranche d'âge 25-34 ans, la durée moyenne passée à un poste est de 2,8 ans (source : U.S. Bureau of Labor Statistics, 2018). Les employeurs doivent donc être plus offensifs pour attirer et retenir les meilleurs talents, en leur offrant un package intéressant de salaire et d'avantages, bien sûr, mais aussi un rythme flexible en termes d'horaires et de lieu de travail. La capacité du système de paie à gérer cette flexibilité détermine largement le succès de ces conditions particulières.
IA et automatisation de la paie
À l'avenir, le machine learning va nous permettre d'examiner chaque gain et retenue fiscale d'un collaborateur pour un cycle de paie, et d'étudier l'historique pour repérer les anomalies. Cela change la manière dont l'humain interagit avec le processus. L'analyste financier aura moins à se soucier de l'aspect transactionnel et pourra mieux appréhender le processus de paie dans son ensemble, afin de résoudre les problèmes que le machine learning ne couvre pas. On s'éloigne ainsi du système partitionné d'exécution d'un cycle de paie, ce qui permet au service responsable d'agir en tant que partenaire stratégique, dans la mesure où il maîtrise l'ensemble du processus et peut l'expliquer à la direction.
L'intelligence artificielle peut faire des déductions à partir des données de paie précédentes et donner des informations importantes sur certains versements, notamment ceux qui correspondent aux avantages sociaux. Ses capacités d'analyse permettent aussi de vérifier la qualité aux premiers stades d'un cycle de paie. L'IA détecte les erreurs, par exemple le nombre d'heures d'une personne par rapport à son historique, et peut informer celle-ci afin qu'elle corrige les données en temps réel, évitant ainsi que des informations incorrectes soient prises en compte plus loin dans le cycle.
L'avenir de l'analyste paie
Les organisations qui transforment ainsi leur processus de paie offrent à leurs analystes la possibilité de régler des problèmes variés. Les cadres exécutifs sont toujours demandeurs d'insights sur les données de paie. Comme les analystes passent moins de temps à gérer l'aspect transactionnel et plus à l'analyse, ils peuvent mieux proposer des améliorations et des informations précises. Ils jouent également le rôle important d'experts en IA et automatisation, car les performances des machines sur lesquelles s'exécutent les processus transactionnels dépend des personnes qui en gèrent l'apprentissage et l'intégrité.
Pour plus d'informations sur la transformation de la paie, visionnez la vidéo complète de l'entretien entre Wilson Silva et Workday en cliquant sur le lien ci-dessous.
