Innovation Services とデータのカテゴリにオプトインしました。異常値に予測が表示されないのはなぜですか？: "Payroll Machine Learning GA Features" イノベーションサービスにオプトインしたら、以下の 6 つのデータカテゴリすべてにオプトインしていることを確認してください。
異常な給与計算結果
給与計算データ
給与計算データ (履歴)
給与の異常値の検証
過去の給与計算結果 (履歴)
従業員データ
その後、テナントの "支払の異常値" レポートを通じて支払異常値の予測が表示されるまで、最大 3 週間お待ちください。
フィードバックを提供することが重要なのはなぜですか？: 提供されたフィードバックは、モデルの予測の精度を経時的に向上させるために重要です。フィードバックにより、組織固有のニーズに基づいて、チームの通常および異常な支給結果がどのようなものになるかについて、モデルに追加の研修データが提供されます。
給与の異常値をタグ付けする方法と、それが重要である理由は何ですか？: フィードバックを入力する際、タグを使用して、類似点、現在の給与計算使用状況に基づいて結果をグループ化し、結果をより適切に見つけて識別できるようにします。割り当てられたタグは、レポートでファセットとして使用できます。標準のタグのリストから選択することも、独自のカスタムタグを作成することもできます。できるだけ頻繁に、フィードバックを提供し、カスタムタグを使用することをお勧めします。給与の異常値の分析を参照してください。
支給サイクルの後に、スケジュールに基づいて "Pay Anomalies" レポートを監査に提供できますか？: このレポートはスケジュールを設定する必要はありません。処理中のすべての給与計算結果が自動的に取得されます。
レポートはどのようにセキュリティ保護されますか？制約なし、または支給グループによる制約が可能: レポートは、制約のないユーザーと制約のあるユーザーの両方に対してセキュリティ保護されているため、支払パートナーには、支給グループを介してアクセス権のある結果のみが表示されます。
ピープルエクスペリエンスにオプトインする必要がありますか？: いいえ。"Pay Anomalies" レポートは対象外です。
給与計算パートナーはレポートにアクセスしてタグを表示できますか？: はい。支払パートナーに支払異常値の結果を表示するアクセス権があれば、その結果に関連付けられたタグを表示できます。
異常値支給を有効にすることによって、支給計算のパフォーマンスに影響しますか？: いいえ。計算後にジョブが設定されている方法。
10 回の給与計算で異常値が学習された後はどのようになるか？Workday ではこれらの設定をどのように処理しますか？: これらは、システムでどのような異常状態が発生しているかをよりモデルに把握するために使用されます。理想的には、報告された異常値の数は減少し、報告された異常値の品質は大幅に増加します。
"給与の異常値の同期" ボタンにはどのような機能がありますか？: 給与異常値の結果を手動で再同期します。これは、主に給与異常値が有効になってから、同期していない結果が生じる可能性がある最初の数期間に使用されます。
このデータをスプレッドシートにエクスポートできますか?: はい。エクスポートする結果を選択し、
"詳細の表示"
をクリックできます。その後、
"Excel にエクスポート
" アイコンを使用できます。タグ付け時にコメントを追加することもできます。
レポートにファセットを追加できますか?その場合はどうすればよいですか？: "Pay Anomalies" レポートからカスタムレポートを作成できます。パフォーマンス上の理由から、追加したファセットにはインデックスを付ける必要があることに注意してください。インデックスのないフィールドはすべて使用できなくなります。
処理中の複数の支給グループがある場合、レポートは結果を 1 つのレポートに統合しますか？: はい、処理中のすべての結果が処理され、支給グループ別にフィルタできます。
"給与の異常値履歴" レポートはどのように機能しますか？: "Historical Pay Anomalies"
レポートは、
"Pay Anomalies"
レポートと非常に似ています。ここでは、過去に完了した期間と現在の期間の予測結果を表示できます。
複数の支給期間の異常値をオプトインし、マークしない設定にしてからモデルの学習を開始できますか？今後の使用に影響しますか？: はい。フィードバックを入力するのに合わせて、いつでも入力できます。モデルの有効性を開始するには、支給期間ごとに 20 ～ 30 件の結果を異常値としてマークすることをお勧めします。
異常値の取得機能をテストするにはどうしたらよいですか？: データの提供を必要とする ML 機能は、サンドボックステナントでは正確に機能しません。実稼働テナントに展開する前に ML 機能をテストするには、プレビューまたは実装テナントを使用します。概念: 汎用メインサブスクリプション契約の顧客に対する Workday AI を参照してください。