グローバル給与動向　～AIの影響～

給与におけるAIのビジネスケース

グローバルな給与計算は、バックオフィス業務から本格的な部門へと進化し、ビジネスを実現する重要な要素となっています。

しかし、次のステップはビジネスドライバーになることです。

優秀な給与計算専門家は、もはや賃金を処理するだけではありません。もちろん、それが業務の中心であることに変わりませんが、戦略的アドバイザーになっています。複数の管轄区域で事業を展開する企業では、給与リーダーはコンプライアンスを確保し、効率を高め、従業員体験を向上させなければなりません。

その一方で、専門家は新たなテクノロジーを活用し、評価しています。

規制要件が変化し、単純化ではなく複雑化する傾向にあるため、給与サイクルの各段階における自動化の必要性が増しています。この点で、テクノロジー、特にAIは、効率性、コンプライアンス、正確性という給与計算の三頭獣を扱う任務を担っています。

テクノロジーは給与をどう変えたか、AIが与える影響

 グローバル給与における主要課題

 物事が変われば変わるほど、変わらないことも増えます。

給与業界は驚異的なスピードで進化していますが、以下の中心的な課題は毎年一貫しています。

1．コンプライアンスの複雑さ： 給与チームは、常に変化する国内外の税法、労働規制、報告要件に対応し、高額な罰則を回避する必要があります。

2．統合の問題： 多くの企業が、人事・財務プラットフォームとスムーズに統合されていない、断片的な給与計算システムに苦慮しています。

3．手作業： テクノロジーの進歩にもかかわらず、一部の給与チームは時代遅れの工程に依存しており、非効率とミスを引き起こしています。

4．データ機密保護とプライバシー： 機密性の高い給与データを複数の拠点で管理することは、セキュリティ侵害や法令違反のリスクを高めます。

しかし、こうした課題は、大好きなAIによって覆されようとしています。AIはあらゆるビジネス問題を解決する万能薬として注目されています。では、給与の範囲ではどのような役割を果たしているのでしょうか。

自動化への転換： AIと機械学習が給与をどう再定義するか

 給与の自動化はもはや贅沢品ではなく、必要不可欠なものとなっています。AIと機械学習は、給与計算業務を以下のように変革しています。

• 手作業によるミスの削減： 自動化された検証機能により、給与の正確性が保証されます。
• コンプライアンスの強化： AIを活用した分析により、企業は規制の変化に先手を打てます。
• 実用的な洞察の提供： 予測分析により、給与リーダーはデータに基づいた決定を行います。
• 従業員体験の改善： セルフサービスツールにより、従業員は給与情報にリアルタイムでアクセスできます。
• 給与と人事・財務システムの統合： スムーズなデータフローにより、不一致をなくし、レポートの精度を向上させます。
• AIを活用したリアルタイム監査： AIを活用したコンプライアンスチェックにより、給与が処理される前に誤りを特定し、修正できます。
• データプライバシーとセキュリティの強化： 給与リーダーは、機密性の高い従業員情報を保護するため、強固なセキュリティプロトコルを採用する必要があります。

しかし、AI、そして給与におけるAIの利用には、否定的な意見や潜在的な弊害がないわけではありません。機械学習における倫理の問題は、その業務の性質と非常に機密性の高いデータのため、重要なものとなります。

Payslipでは、この問題に真剣に取り組み、エンジニアリングのあらゆる段階で倫理的工程を組み込んでいます。

給与の戦略的展望

給与計算は岐路に立たされています。

自動化、統合、そして戦略的な給与プランニングを受け入れる組織が、進化する状況の中で成功を収めるでしょう。給与リーダーはAIを活用することで、従業員とビジネスの双方に利益をもたらす有意義な変革を推進することができます。

業界のベテランであるピート・ティリアコスとメアリー・ホランドが、この話題についてさらに詳しく解説するウェビナーを下記よりご覧ください。