급여는 변화를 겪고 있습니다. 순수한 행정 작업으로 여겨지면 이제는 HR, 금융 및 운영 전반에 걸쳐 비즈니스 결정에 영향을 줄 수있는 풍부하고 미개척 데이터 소스입니다. 그럼에도 불구하고 고객 서비스에서 사기 탐지에 이르기까지 비즈니스의 다른 영역은 AI를 Pace로 수용했지만 급여는 최종 프론티어 중 하나입니다. 에 따르면 Strada의 2024 Global 급여 복잡성 보고서회사의 4%만이 현재 급여 운영에서 AI를 사용합니다. 더 놀라운 : 8%만이 향후 2 년 안에 채택 할 계획이 있습니다.
느린 흡수를 이해합니다
급여의 AI는 종종 오해됩니다. 언제 최근 Payo AI 웹 세미나에서 조사되었습니다급여 전문가의 거의 절반이 AI가 자신의 역할에 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 이해에 자신감이 없다고 말했다. 그것은 야망의 부족이 아닙니다. 업계가 AI의 것과 그렇지 않은 것에 대해 더 많은 교육과 명확성을 필요로한다는 것은 분명한 신호입니다.
혼란의 대부분은 과대 광고에서 비롯됩니다. ‘머신 러닝’, ‘생성 AI’및 ‘자동화’와 같은 용어는 상호 교환 적으로 사용됩니다. 실제로는 매우 다른 목적을 수행합니다. 급여에 가장 적합한 AI 모델은 작업을 자동화하거나 이상을 감지하거나 예측 분석을 제공하는 도구입니다. 이들은 독립적 인 결정을 내리는 지각있는 시스템이 아닙니다. 그들은 매우 구체적인 방식으로 효율성, 정확성 및 통찰력을 향상시키기 위해 훈련 된 알고리즘입니다.
실제 응용 프로그램은 이미 차이를 만들고 있습니다
AI는 이미 급여 환경에서 측정 가능한 결과를 제공하고 있지만 채택은 아직 널리 퍼지지는 않습니다. 자동화는 가장 즉각적인 승리 중 하나입니다. AI는 세금 계산, 데이터 조정 및 규제보고와 같은 반복적 인 작업을 처리함으로써 인적 오류 및 무료 팀이보다 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 도움이 될 수 있습니다.
패턴 인식은 잠재력이 큰 또 다른 영역입니다. 과거 급여 데이터에 대해 교육을받은 AI 모델은 비정상적인 패턴을 빠르게 발견하고 오류를 잡으며 미래의 비용 또는 규정 준수 문제를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 특히 다른 국가와 규정에 따라 운영이 확장됨에 따라 급여가 더 복잡해지는 글로벌 비즈니스에 특히 도움이됩니다.
이 기술은 또한 직원 경험을 지원합니다. 예를 들어, AI 기반 챗봇은 이제 Payslip 고장 또는 세금 공제와 같은 일상적인 쿼리에 즉시 그리고 일관되게 응답 할 수 있습니다. 이렇게하면 지원 팀의 부하가 밝아지면서 직원의 대응 시간을 개선합니다.
혜택 개인화도 발전하고 있습니다. AI는 이제 인구 통계 학적 데이터, 직무 역할 및 사용 추세를 분석하여 직원 요구에 더 잘 맞는 맞춤형 혜택 패키지를 추천하고 전반적인 만족도를 향상시킬 수 있습니다.
진정한 도전 : 통합과 신뢰
분명한 혜택에도 불구하고, 많은 기업들은 여전히 AI를 급여로 완전히 받아들이는 것을 망설이고 있으며 그 중 상당수는 데이터에 달려 있습니다. 우리의 연구는 또한 그것을 발견했습니다 응답자의 52%가 급여 데이터의 품질에 대한 확신이 부족하다고 응답했습니다. 깨끗하고 신뢰할 수있는 데이터가 없으면 AI 모델은 의미있는 결과를 얻을 수 없습니다. 실제로, 데이터가 열악하면 오류를 강화하거나 잘못된 통찰력으로 이어질 수 있습니다.
이것은 통합이 중요 해지는 곳입니다. 급여가 HR 또는 금융과 분리하여 운영되면 비 효율성을 생성 할뿐만 아니라 AI를 완전히 활용하는 데 필요한 정확한 데이터의 흐름을 제한합니다. 통합 시스템은 급여가 정보를 처리하는 것이 아니라 광범위한 비즈니스 인텔리전스에 기여하도록합니다.
보안은 또한 유효한 관심사입니다. 급여에는 민감한 직원 데이터가 포함되며 AI 시스템에 대한 신뢰는 투명성과 제어에 대한 경첩입니다. 그러나 AI는 지능형 액세스 컨트롤, 실시간 모니터링 및 자동 업데이트를 통해 보안을 향상시켜 시스템이 최신 규제 변경에 보조를 맞출 수 있습니다. 이상 탐지와 같은 기술은 기존의 감사 프로세스보다 잠재적 사기 또는 오용을 훨씬 빠르게 오용 할 수 있습니다.
사람들은 여전히 중요합니다. 사실, 그들은 더 중요합니다
AI가 급여 전문가를 대체 할 것이라는 두려움은 근거가 없을뿐만 아니라 비생산적입니다. AI는 불일치를 플래시 할 수 있지만 사람들은 그들에 대해 무엇을 해야하는지 결정합니다. 신고를 자동화 할 수는 있지만 전문가는 이러한 제출에 최신 입법 변경 사항을 반영합니다. 그리고 그것은 트렌드를 강조 할 수 있지만 인간은 여전히 의사 결정을 이끌어냅니다.
AI는 역할을 대체하는 대신 그 역할을 재구성하는 데 도움을주고 있습니다. 급여 전문가는 데이터 통역사 및 전략 고문으로 발전하고 있지만 올바른 도구와 교육이 장착 된 경우에만 가능합니다. AI 도구를 사용하는 방법뿐만 아니라 출력을 평가하고 스팟 오류를 평가하고 인간 컨텍스트를 추가하는 방법에있어 업무는 필수적입니다.
이곳은 비즈니스가 행동 해야하는 곳입니다. 구조화 된 교육 제공, 변화 관리에 대한 투자 및 급여에서 AI의 역할을 해제하면 조직이 주저에서 자신감으로 이동하는 데 도움이됩니다. 질문은 더 이상 “AI를 사용해야합니다?” 하지만 “사람들이 최대한 활용할 수 있도록 어떻게 준비합니까??”
자신감으로 앞으로 나아갑니다
급여의 미래는 고급 기술과 인간의 전문 지식을 결합한 시너지 효과가있는 자율적 인 공동 작업이 아닙니다. AI를 독립형 솔루션이 아닌 지원 행위로 취급하는 기업은 가장 큰 이점을 얻을 것입니다.
올바른 질문을하는 것으로 시작합니다.
- 우리의 수동 프로세스는 우리를 어디로 안고 있습니까?
- 급여 데이터의 품질을 신뢰합니까?
- 우리 시스템은 통합되었거나 사일로 되었습니까?
- 우리 팀은 AI와 협력하는 데 얼마나 자신감이 있습니까?
이에 대한 답변은 지속 가능한 AI 채택을위한 토대를 마련 할 것입니다. 트렌드뿐만 아니라 장기적인 비즈니스 성공을 가능하게하는 사람이 될 것입니다.
교체하지 않고 진화합니다
AI는 Magic Wand는 아니지만 급여 팀 내에서 이미 전문 지식을 증폭시킵니다. 그것은 표면 통찰력, 수동 변형을 줄이며 주요 비즈니스 기능으로서 급여의 역할을 강화하는 데 도움이됩니다. 더 중요한 것은 급여가 비즈니스 크리티컬 한 통찰력을 창출하는 기능으로 정당한 자리를 차지할 수있게하는 것입니다.
성공한 회사는 가장 정교한 도구를 가진 회사가 아닙니다. 그들은 기술의 신뢰와 균형을 잡는 방법을 이해하고 AI의 시대에도 사람들이 여전히 가장 귀중한 자산이라는 것을 인식하는 사람들이 될 것입니다.
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