ステップ: 支払異常値のための機械学習の設定
この機能を有効化するには、組織のサブスクリプション サービス契約に基づいて、追加の手順を実行する必要がある場合があります。組織がメイン サービス契約 (MSA) または 汎用メイン サービス契約 (UMSA) に基づいている。組織のサブスクリプション サービス契約を確認するには、以下の手順に従ってください。
- Workday Communityでプロファイル アバターを選択します。
- "プロファイル"を選択します。
- プロファイル ページで、組織名を選択します。これは自分の名前の下と職務名の横に表示されます。
- サブスクリプション サービス契約の値を表示します。
値が次であるかどうか:
- UMSA の場合、この機能は自動的に使用可能になります。"Enable Innovation Services Features and Machine Learning Data Contributions for MSA Customers"ステップはスキップできます。機械学習データ コントリビューションの詳細については、 概念: Workday AI for Universal Main Subscription Agreement Customers を参照してください。
- MSA にオプトインすると、"Enable Innovation Services Features and Machine Learning Data Contributions for MSA Customers"ステップを使用して、Innovation Services からこの機能を有効にする必要があります。
注: UMSA の顧客のテナントに Innovation Services のタスクとレポートはありません。これらは MSA の顧客専用であるためです。UMSA のお客様は、Innovation Services に関するすべての情報を無視できます。
このトピックの内容は、以下に適用されます。
- オーストラリアの給与計算
- Payroll for Canada
- Payroll for the UK
- Payroll for the US
Workday 支給異常値管理では、機械学習によって給与計算結果の異常値が給与計算結果から継続的に分析、特定されます。これにより、給与計算検証プロセスの精度と効率性が向上します。
"
Payroll Machine Learning GA Features"
イノベーション サービスと "Pay Anomalies
" レポートは、米国、英国、カナダ、オーストラリアの給与計算で使用できますが、給与計算でフランスを使用しているお客様には機能しません。- Innovation Services 機能および機械学習データの提供を有効化します。"Available Services"タブで、"給与計算" カテゴリを選択してから、"Payroll Machine Learning GA Features"チェックボックスをオンにします。セキュリティ:"Innovation Services" 業務分野の "Manage: Innovation Services" ドメインテナント モデルを構築し、"Pay Anomalies" 機能を有効にするには、以下の 6 つのデータ カテゴリすべてにオプトインする必要があります。
- 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
組織のサブスクリプション サービス契約によっては、この機能を有効にするために追加のステップが必要になる場合があります。詳細については、Community のこの記事を参照してください。