단계: 변이 급여를 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.

Workday Community에서 프로필 아바타를 선택합니다.

프로필 을

선택합니다.

프로필 페이지에서 사용자명 아래, 직무명 옆에 있는 조직명을 선택합니다.

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.

이 주제의 가이드는 다음에 적용됩니다.

오스트레일리아의 급여

캐나다용 급여 시스템

영국의 급여

미국의 급여

Workday Pay Anomalies는 머신러닝을 사용하여 의심되는 급여처리 결과 비정상을 자동으로 지속적으로 분석하고 식별합니다. 이를 통해 급여 감사 프로세스의 정확성과 효율성을 높일 수 있습니다.

Payroll Machine Learning GA Features

Innovation Services 및

Pay Anomalies

리포트는 미국, 영국, 캐나다 및 오스트레일리아의 급여 시스템에서 사용할 수 있지만 프랑스의 급여 시스템 고객에게는 작동하지 않습니다.

Innovation Services 기능 및 머신러닝 데이터 제공을 활성화합니다.

Available Services

탭에서

Payroll

카테고리를 선택한 다음

Payroll Machine Learning GA Features

확인란을 선택합니다.

시큐리티:Innovation Services 기능 영역의 Manage: Innovation Services 도메인

테넌트 모델을 빌드하고 비정상 급여 기능을 활성화하려면 다음 6가지 데이터 카테고리를 모두 옵트인해야 합니다.

비정상 급여처리 결과

급여 데이터

급여 데이터(이력)

비정상 급여 지급 검증

이전 급여처리 결과 현황(이력)

근무자 데이터

모든 데이터 카테고리를 선택하지 않으면 머신러닝 모델을 설계된 대로 빌드하고 배포할 수 없습니다. 이러한 모델이 없으면 기능이 완전히 작동하지 않습니다. 참조: 머신러닝 데이터 기여를확인하십시오.

조직의 구독 서비스 계약에 따라 이 기능을 활성화하기 위해 추가 단계를 수행해야 할 수 있습니다. 자세한 내용은 이커뮤니티문서를 참조하십시오.