Concept: afwijkingen in salarisadministratieresultaten
Dit onderwerp is van toepassing op:
- Salarisadministratie voor Australië
- Workday Payroll for Canada
- Salarisadministratie voor het VK
- Salarisadministratie voor de VS
Wat zijn afwijkingen in salarisresultaten?
Afwijkingen in salarisresultaten zijn resultaten die om een of meer redenen atypisch zijn voor een regelmatig uitgevoerde salarisberekening. Workday maakt gebruik van machine learning om patronen voor normale salarisberekeningen en resultaten te bepalen op basis van historische salarisresultaten en huidige en historische medewerkersgegevens.
Salarisafwijkingen gebruikt betalingsgegevens van medewerkers op basis van hun huidige en historische salarisadministratieresultaten om historische abnormale betalingspatronen te achterhalen. Vervolgens worden deze patronen gebruikt om abnormale salarisadministratieresultaten voor de huidige salarisperiode te voorspellen.
Het machine learning-model houdt ook rekening met historische gegevens, zoals of beheerders vergelijkbare salarisresultaten als normaal of abnormaal hebben gemarkeerd. Workday identificeert vervolgens salarisadministratieresultaten die deze patronen schenden en kent een score toe aan het resultaat, waarmee de kans wordt gekwantificeerd dat het resultaat abnormaal is.
Als een salarisadministratieresultaat in Workday abnormaal is, betekent dit niet dat het resultaat ongeldig is. Het resultaat is eerder atypisch en vereist mogelijk extra aandacht. Naarmate het machine learning-model meer gegevens verzamelt, worden afwijkingen nauwkeuriger geïdentificeerd.
Vertrouwen afwijking
Het betrouwbaarheidsniveau is het betrouwbaarheidsniveau van het model dat de voorspelling van een salarisafwijking normaal of abnormaal is. Mogelijke waarden zijn: Hoog, Gemiddeld, Laag of Geen. Geen kan worden toegepast als er onvoldoende resultaten zijn om een voorspelling op te baseren. bijvoorbeeld voor een nieuwe werknemer.