Palkanlaskennan automatisointi lisää tarkkuutta ja tehokkuutta

HR | 22/10/2021

Kirjoittaja Camilla Helin

 

Milloin olet viimeksi katsonut omia prosessejasi ja niiden automatisointia uudesta kulmasta?

Tulleiden tietojen tarkastaminen sekä siirtäminen prosessien ja tietojärjestelmien välillä vievät aikaa. Kun datan manuaalista käsittelyä vähennetään, saadaan tehokkaamman prosessin ja kustannussäästöjen lisäksi myös parempaa laatua ja vähemmän inhimillisiä virheitä.

Palkanlaskentaprosessin tutkiminen kannattaa aloittaa sieltä missä säästöjen mahdollisuus on suurin. Helposti tehtävä asia voi olla hyvä kohde automatisoinnille, jos prosessi on toistuva ja volyymit ovat riittävä suuret, esimerkiksi henkilöstöhallinnon tietojen siirtäminen eri järjestelmien välillä. Automaation mahdollisuuksia kannattaa tutkia myös silloin, jos virheen seuraukset ovat kalliita tai vaikeasti korjattavia.

Suurin hyöty palkanlaskennassa saadaan kartoittamalla koko prosessi päästä päähän. Tällöin ei automatisoida pelkkiä yksittäisiä vaiheita, vaan varmistetaan, että kaikki prosessissa tarvittava data on saatavilla juuri niissä kohdissa, joissa sitä tarvitaan. Osaksi palkanlaskentaprosessia rakennetaan datan laadun tarkistaminen tai erilaisten poikkeustapausten käsittely. Erillisten tarkastusten ja hyväksyntöjen määrä vähenee, kun prosessista tehdään sääntöpohjainen. Tämä edellyttää sitä, että prosessi on suunniteltu huolellisesti, jonka jälkeen automaatio pystyy koneellisesti hoitamaan suurimman osan prosessin eri vaiheista. Kannattaakin varmistaa, että prosessin asiantuntijat ja henkilöt, joiden työtä muutos koskee, ovat mukana heti projektin alusta alkaen.

Automaation hyötyjä on mietittävä erityisen tarkasti, jos prosessissa on paljon poikkeuksia tai hyödynnettävät järjestelmät ovat toteutukseltaan hyvin erilaisia. Jos prosessi muuttuu usein, automatisoinnin hyödyt jäävät pieneksi.

Automaatiopolkua rakennetaan jo olemassa olevan päälle

Palkanlaskentaprosessi on hyvä kohde automatisoinnille, sillä sen pääprosessit ovat vakioituja ja käsiteltävät tiedot koneelliseen prosessointiin sopivissa numeerisissa taulukoissa.

Yrityksissä on lukuisia rinnakkaisia järjestelmiä ja järjestelmien sisällä on jo valmiina monenlaisia automaatiokyvykkyyksiä. Prosesseja voidaan tehostaa nopeiten ja kustannustehokkaimmin ottamalla käyttöön jo olemassa olevia ominaisuuksia ja integroimalla niitä rajapintojen kautta muihin järjestelmiin kuten kirjanpidon järjestelmään ja laskutukseen. Integroinnilla tietojen päivitys voidaan hoitaa useampaan järjestelmään yhdellä päivityksellä. Kun järjestelmien välille muodostuu ikään kuin hermoverkko, tieto liikkuu sujuvasti. Tietojen mukana voidaan kuljettaa lähdejärjestelmän dataa hieman enemmän kuin varsinainen toiminta vaatisi, jolloin raportoinnissa voidaan hyödyntää rikastettua dataa.

Palkanlaskentajärjestelmän toiminnallisuuksia voidaan laajentaa roboteilla tai integraatiokerroksessa rakennettavilla toteutuksilla. Aina kun saatavilla on valmiita rajapintoja (API) niitä kannattaa hyödyntää. Jos palkanlaskentajärjestelmässä ei ole valmiina kaikkia tarvittavia sovelluksia, kuten esimerkiksi työaikojen tulkintatoiminnallisuutta, tulkinta voidaan tehdä palkanlaskentajärjestelmän ulkopuolella automaation avulla. Ratkaisu ei ole IT-arkkitehtuurin näkökulmasta optimaalinen, mutta mahdollisesti paras toteuttamiskelpoinen väliaikainen ratkaisu.

 

automaatiopolku.jpg

Automaatiopolun kivijalkana on palkkajärjestelmän sisäinen automaatio. Valittavana on laaja joukko erilaisia tekniikoita ja komponentteja, joiden avulla järjestelmää voidaan ohjata kohti tekoälyä ja koneoppimista.

Robotti ihmisen työparina

Ohjelmistorobotiikka (RPA) on hyvä keino automatisoida palkanlaskijan työtä, sillä robotti käyttää yrityksen olemassa olevia ohjelmia ja käyttöliittymiä.

On hyödyllistä miettiä, miten robotteja voitaisiin hyödyntää varsinaisen työajan ulkopuolella, ajastaa robotit tekemään rutiiniluonteisia tehtäviä kuten arkistointia ja raporttien luomisia viikonloppuisin ja yöaikaan. Tiedonsiirtoja voidaan myös ajastaa järjestelmästä toiseen.

Lue lisää palkanlaskennasta ja testaa, toimiiko yrityksesi palkanlaskenta tehokkaasti.

Kirjoittajasta Camilla Helin

Pre-Sales Manager, Azets.