Schritte: Machine Learning für den Abgleich von Vergütungs-Benchmark-Tätigkeiten aktivieren
Möglicherweise müssen Sie zusätzliche Schritte unternehmen, um dieses Feature basierend auf der Abonnementservicevereinbarung Ihrer Organisation zu aktivieren. Für Ihre Organisation gilt entweder die MSA- oder die universelle Hauptservicevereinbarung (UMSA). So bestimmen Sie die Abonnementservicevereinbarung Ihrer Organisation:
- Wählen Sie Ihren Profil-Avatar in der Workday Community aus.
- Wählen SieProfilaus.
- Wählen Sie auf Ihrer Profilseite den Namen Ihrer Organisation aus. Dieser wird unter Ihrem Namen und neben Ihrer Tätigkeitsbezeichnung.
- Zeigen Sie den Wert IhrerVereinbarung für Abonnementservicean.
Wenn der Wert:
- UMSA: Das Feature ist automatisch verfügbar. Sie können den Schritt"Innovation Services Feature and AI Data Postings for MSA Customers"aktivieren. Weitere Informationen zu Machine Learning-Datenbeiträgen finden Sie unter Konzept: Workday AI for Universal Main Subscription Agreement Customers .
- MSA, müssen Sie dieses Feature über Innovation Services aktivieren. Verwenden Sie dazu den Schritt"Innovation Services Feature and AI Data Contributions for MSA Customers".
Hinweis: UMSA-Kunden haben keine Innovation Services-Aufgaben und -Berichte in ihren Mandanten, da diese nur für MSA-Kunden gelten. UMSA-Kunden können alle Informationen zu Innovation Services ignorieren.
Mithilfe von Machine Learning geschieht in Workday Folgendes:
- Die Daten in Ihrem Mandanten, die die Tätigkeitsprofile und Tätigkeiten aus Vergütungsbefragungen definieren werden analysiert.
- Kenntnisse werden über Tätigkeiten hinweg abgeglichen.
- Tätigkeiten aus Vergütungsbefragungen, die mit einem Tätigkeitsprofil übereinstimmen werden empfohlen.
- Abhängig von der Abonnementvereinbarung Ihrer Organisation müssen Sie möglicherweise zusätzliche Schritte ausführen, um dieses Feature zu aktivieren. Weitere Informationen finden Sie in diesem Community- Artikel.Wählen Sie in der AufgabeInnovation Services Opt-Inden ServiceHCM ML Features and Third Party Connectors GAauf dem RegisterAvailable Servicesin der KategorieHCM.
- Öffnen Sie die AufgabeMandanten-Setup bearbeiten - Machine Learning.Wählen Sie die Region aus, in der Workday Daten hostet, die zur Verbesserung und Personalisierung von Machine Learning und Analytics verwendet werden.Sicherheit: DomäneSet Up: Tenant Setup - Machine Learningim funktionalen Bereich „System“
- Warten Sie bis zum nächsten Arbeitstag, bis Workday die Tätigkeiten in Befragungen extrahiert und indiziert.
- Testen Sie Ihre Konfiguration nur in Ihrem Implementierungsmandanten.
- Öffnen Sie die AufgabeRun On-Demand Machine Learning Activation for Implementation Tenant.
- Wählen SieHCM ML Features and Third Party Connectors GAaus.Wenn Sie Ihre Befragungs- oder Tätigkeitsprofildaten aktualisiert haben, können Sie diese Aufgabe einmal täglich ausführen, um Ihre Vorschläge zu aktualisieren.
- Öffnen Sie die AufgabeMaintain Weekly Machine Learning Activation for Implementation Tenant, für eine kontinuierliche Prüfung.
Sicherheit: DomäneManage: Innovation Servicesim funktionalen Bereich „Innovation Services“.
Ist Machine Learning aktiviert, geschieht in Workday Folgendes:
- Mit Workday-Tätigkeitsprofilen übereinstimmende Tätigkeiten werden in der AufgabeTätigkeitsübereinstimmungen in Vergütungsbefragung bearbeitenempfohlen.
- Ihre Mappings von Workday-Tätigkeitsprofilebenen zu Tätigkeitsebenen in Befragungen werden in der AufgabeMapping von Tätigkeitsebenen in Vergütungsbefragung verwaltenverwendet. Dadurch kann das Machine Learning Tätigkeiten in der Befragung auf der richtigen Stufe empfehlen.
- Gleichen Sie Workday-Tätigkeitsprofile mit Tätigkeiten in Befragungen in der AufgabeTätigkeitsübereinstimmungen in Vergütungsbefragung bearbeitenab, um Machine Learning-Empfehlungen für Tätigkeitsübereinstimmungen mit Workday-Tätigkeitsprofilen zu aktivieren.
- Weisen Sie Workday-Tätigkeitsprofilebenen den Tätigkeitsebenen in der Befragung in der AufgabeMapping von Tätigkeitsebenen in Vergütungsbefragung verwaltenzu, um bessere Machine Learning-Empfehlungen zu gewährleisten.