Concepto: anomalías en resultados de nómina
Este tema se aplica a:
- Nómina para Australia
- Nómina para Canadá
- Nómina para Reino Unido
- Nómina para EE. UU.
¿Qué son las anomalías en los resultados de nómina?
Las anomalías en los resultados de nómina son resultados que, por uno o varios motivos, son atípicos para un cálculo de pago que se ejecuta periódicamente. Workday utiliza el aprendizaje automático para determinar el cálculo de pago normal y los patrones de resultado, en función de los resultados de pago históricos y los datos actuales e históricos de los trabajadores.
Anomalías de pago utiliza la información de pago de los trabajadores, en función de sus resultados de nómina actuales e históricos, para conocer cualquier patrón de pago anómalo histórico. A continuación, utiliza esos patrones para predecir resultados de nómina anómalos para el periodo de pago actual.
El modelo de aprendizaje automático también tiene en cuenta datos históricos como, por ejemplo, si los administradores marcaron resultados de pago similares como normales o anómalos. A continuación, Workday identifica los resultados de nómina que infringen esos patrones y asigna una puntuación al resultado, lo que cuantifica la probabilidad de que el resultado sea anómalo.
Cuando Workday identifica un resultado de nómina como anómalo, no significa que el resultado no sea válido. Más bien, el resultado es atípico y puede requerir atención adicional. A medida que el modelo de aprendizaje automático recopila más datos, Workday identifica las anomalías con mayor precisión.
Confianza de anomalía
El nivel de confianza es el nivel de confianza del modelo en su predicción de que una anomalía de pago sea Normal o Anormal. Los valores posibles son: Alto, Medio, Bajo o Ninguno. Es posible que no se aplique ninguno cuando no haya resultados suficientes en los que basar una predicción; por ejemplo, para un nuevo empleado.