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최종 업데이트: 2025-09-19
단계: 비정상 시간입력을 위한 머신러닝 설정

단계: 비정상 시간입력을 위한 머신러닝 설정

조직의 구독 서비스 계약에 따라 이 기능을 활성화하려면 추가 단계를 수행해야 할 수 있습니다. 조직이 주 서비스 계약(MSA) 또는 UMSA(범용 주 서비스 계약)를 준수합니다. 조직의 구독 서비스 계약을 결정하려면 다음을 수행합니다.
  1. Workday Community에서 프로필 아바타를 선택합니다.
  2. 프로필 을
    선택합니다.
  3. 프로필 페이지에서 사용자명 아래, 직무명 옆에 있는 조직명을 선택합니다.
  4. 구독 서비스 계약
    값을 조회합니다.
값이 다음과 같은 경우:
  • UMSA
    - 이 기능은 자동으로 사용할 수 있습니다.
    Innovation Services Features and Machine Learning Data Contributions for MSA Customers
    단계를 건너뛸 수 있습니다. 머신러닝 데이터 제공에 대한 자세한 내용은개념: Workday AI for Universal Main Subscription Agreement Customers를참조하십시오.
  • MSA의 경우
    , Innovation
    Services Features 및 Machine Learning Data Contributions for MSA Customers
    단계를 사용하여 Innovation Services를 통해 이 기능을 활성화해야 합니다.
참고: UMSA 고객은 MSA 고객 전용이므로 테넌트에 Innovation Services 태스크 및 리포트가 없습니다. UMSA 고객은 Innovation Services와 관련된 모든 정보를 무시할 수 있습니다.
  • Workday 시간 관리를 배포합니다. 비정상 시간입력 감지를 구현하기 최소 1년 전에 시간 관리를 배포하는 것이 좋습니다.
  • 시간 승인 템플릿을 생성합니다.
다음을 수행할 수 있도록 Workday가 머신러닝을 사용하여 이례적인 시간 입력 항목을 감지하게 할 수 있습니다.
  • 타임블록에 대한 비정상 시간입력 점수 및 비정상 시간입력 최상위 사유를 조회하는 커스텀 리포트를 생성합니다.
  • 비정상 시간입력 트렌드
     리포트에 액세스하여 관할조직별 비정상 시간입력 트렌드를 조회합니다.
  • 매니저와 시간 관리자가
    시간 리뷰
     리포트 내에서 비정상 시간입력을 살펴보고 관련 액션을 수행할 수 있도록 합니다.
  1. Innovation Services 기능 및 머신러닝 데이터 제공을 활성화합니다.
    Innovation Services and Data Selection Opt-In
    리포트에서
    HCM: Workforce Management Machine Learning Services
    섹션을 선택합니다.
    비정상 시간입력을 감지할 수 있는 머신러닝 모델을 빌드하려면 다음 카테고리를 모두 옵트인해야 합니다.
    • Time Configuration Data
    • 근무자 데이터
    • 스케줄 블록 데이터 이력
    • 근무자 시간 및 휴가/휴직 데이터
    Workday가 비정상 시간입력을 감지하는 데 도움이 되도록
    사용자 기능 제공 데이터를
    옵트인할 수도 있습니다.
    조직의 구독 서비스 계약에 따라 이 기능을 활성화하기 위해 추가 단계를 수행해야 할 수 있습니다. 자세한 내용은 이커뮤니티문서를 참조하십시오.
  2. 테넌트 설정 편집 - 머신러닝
    태스크에 액세스합니다.
    머신러닝 및 분석 기능의 개선 및 맞춤 설정에 사용되는 데이터를 Workday가 호스팅하는 지역을 선택합니다.
    시큐리티: System 기능 영역의
    Set Up: Tenant Setup - Machine Learning
  3. (선택사항)
    시간 승인 템플릿 편집
     태스크에 액세스합니다.
    시간 리뷰
     리포트에 비정상 시간입력을 표시하려면
    비정상 시간입력 포함
     확인란을 선택합니다.
    시큐리티: Time Tracking 기능 영역의
    Set Up: Time Tracking
최소 3주 동안 프로덕션 테넌트에서 머신러닝 모델을 학습시키는 것이 좋습니다. 프로덕션 테넌트에서 학습시키는 경우, 모델이 허용 가능한 타임블록과 허용되지 않는 타임블록의 패턴을 학습할 수 있도록 학습할 실제 데이터의 지속적인 스트림이 있는지 확인합니다.
비프로덕션 테넌트에서 테스트해야 하는 경우 구현 테넌트에서 비정상 시간입력 감지를 활성화할 수 있습니다. 2024년 10월 4일 이전에 구현 테넌트에서 테스트를 시작한 경우, 이제 정기적인 데이터 추출을 계속하려면 온디맨드 데이터 추출을 활성화해야 합니다.