Magazin /// Die Zukunft der Entgeltabrechnung : Prozessautomatisierung : in der globalen Gehaltsabrechnung

Eine Möglichkeit, den Zeitaufwand für die Überprüfung der Abrechnung zu reduzieren, besteht im Abgleich der aktuellen Abrechnung mit früheren Perioden durch eine sogenannte Abweichungsanalyse. Natürlich können und werden sich die Berechnungswerte von einer Zahlungsperiode zur nächsten verändern (z. B. aufgrund von unterschiedlichen Arbeitsstunden, Krankentagen, Überstunden, Prämien, Provisionen, Steuersatzänderungen etc.).

Aber durch einen systematischen Abgleich der Werte für die individuellen Mitarbeiter über verschiedene Zahlungsperioden hinweg können potenzielle Fehler und Ausreißer schnell identifiziert werden. Dies ist insbesondere der Fall, wenn das System intelligent genug ist, um bestimmte Saisonalitätsfaktoren wie zum Beispiel Jahresend-Boni zu berücksichtigen, die in der Regel zur gleichen Jahreszeit ausgezahlt werden. Wenn zum Beispiel das Grundgehalt oder die Abzüge der Krankenversicherung plötzlich von einer Gehaltsperiode zur nächsten springen, sollte dieses Ereignis genauer von einem Mitarbeiter des Gehaltsabrechnungsteams untersucht werden.

Eine Abweichungsanalyse kann zwar zu Fehlalarmen führen (sprich eine Abweichung anzeigen, die völlig legitim ist, weil sich die Umstände für den Mitarbeiter geändert haben), sie hilft jedoch, bei der Überprüfung der Daten durch die Abrechnungsteams den Fokus auf die tatsächlichen, signifikanten Abweichungen zu lenken, und beseitigt schnell die Überprüfung all der Datenpunkte, die sich im erwarteten „normalen“ Bereich befinden. Dadurch kann das Abrechnungsteam das Durchsuchen von riesigen Datenhaufen auf die „auffälligen“ Ausreißer reduzieren. Bei dieser Art von Varianzanalyse werden beispielsweise alle Mitarbeiter-Zugänge und –Abgänge in einem bestimmten Zeitraum schnell hervorgehoben, da ihre Werte jeweils um 100 Prozent steigen oder fallen.

Eine nächste Stufe der Verfeinerung dieser automatisierten Datenvalidierungsmethode besteht darin, auch die Dateneingaben selbst zu berücksichtigen, um zu beurteilen, ob die Ausgaben korrekt erscheinen. Bei dieser Art der Validierung erkennt das System zum Beispiel, dass die Anzahl der im System eingereichten Schichtstunden für einen Mitarbeiter von einem Monat zum nächsten um 20 Prozent gestiegen ist, und würde prüfen, ob die Schichtstunden-Auszahlungen einen ähnlichen Anstieg zeigen. In ähnlicher Weise kann das System prüfen, dass die implizit berechneten Steuersätze und Sozialversicherungsraten innerhalb des erwarteten Bereichs liegen (sprich dass sie nicht irrational von einer Periode zur nächsten gesprungen sind).

In vielerlei Hinsicht ist dies ein hervorragendes Beispiel für künstliche Intelligenz (KI), die die mühsamen und zeitaufwändigen Aufgaben des Menschen übernimmt. Während ein Mensch Stunden und Tage für den Vergleich von einem großen Volumen an Datenpunkten benötigt und bestimmte Abweichungen oder Muster dennoch übersehen kann, kann die Software riesige Datenmengen verarbeiten und intelligente Abgleiche innerhalb von Sekunden durchführen.

Diese Art von intelligenter Technologie wird zwar immer üblicher, aber viele kleinere lokale Gehaltsabrechnungsdienstleister verfügen nicht über die Mittel, um diese Art von Automatisierung zu implementieren, und es ist für die Kunden selbst unerschwinglich, ihre eigenen Automatisierungslösungen zu entwickeln. Gleichzeitig sind es gerade die Daten aus dem „langen Schwanz“ (long tail) der vielen kleinen, oft entlegenen Ländereinheiten, die für die globalen Lohnbuchhalter besonders schwer zu überprüfen sind. Insbesondere wenn sie Daten in fremder Sprache und Währung betrachten müssen, kann es sehr schwierig sein, genau zu verstehen, welche Abrechnungsdaten sie absegnen. Ein Tool wie eine automatische Abweichungsanalyse, mit dem man schnell und umfassend Abweichungen überprüfen kann, ermöglicht es, das Vertrauen in die Datenqualität zu erhöhen und frustrierende sowie zeitraubende manuelle Stichproben zu reduzieren.

Das Spannende an dieser Art der Prozessautomatisierung ist, dass sowohl der Kunde als auch die lokalen Lohnbuchhalter davon profitieren. Sie reduziert den manuellen Aufwand und erhöht somit die Effizienz sowohl für den lokalen Lohnverarbeiter als auch für den Kunden. Und was noch wichtiger ist, sie reduziert die Anzahl der Fehler, die bei der Gehaltsabrechnung der Mitarbeiter unterlaufen, und verringert somit den Aufwand, der notwendig ist, um aufgetretene Fehler zu untersuchen und durch Korrekturläufe zu korrigieren.

Wäre es nicht fantastisch, wenn Unternehmen auf diese Art und Weise eine konsistente, effiziente Methode zum Abgleich und zur Validierung aller Daten ihrer globalen Gehaltsabrechnung für sämtliche Mitarbeiter haben könnten, unabhängig davon, wo sie sich befinden, in großen oder kleinen Ländern? Und wie genial wäre, wenn sie diese Art von automatisierten Abgleich einsetzen könnten, ohne ihre derzeitigen lokalen Gehaltsabrechnungslösungen ändern zu müssen, sprich
diese Art von Prozessautomatisierung wird einfach in die vorhandene lokale Gehaltsabrechnung „reingestöpselt“? Die gute Nachricht ist, dass dieses Szenario mit der neuen Generation von globalen Gehaltabrechnungslösungen bereits Realität ist.

Also worauf warten Sie? Bringen Sie Prozessautomatisierung in Ihre globale Gehaltsabrechnung und verbessern Sie damit die Prozesseffizienz, die Datenqualität und schlussendlich die Mitarbeiterzufriendenheit in Ihrem Unternehmen.